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通过人工智能和机器学习Sameer 1，Hassan Tanveer 2* 1-2 Comsats University，University Ro
摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为强大的工具，具有在各个领域，尤其是医疗保健领域具有变革潜力的强大工具。本摘要概述了AI和ML的最新进展，特别关注他们在大脑健康中的应用。医疗保健中AI和ML技术的整合已彻底改变了神经系统疾病和与大脑相关状况的诊断，治疗和管理。通过分析大量数据集，AI算法可以检测模式，识别生物标志物并以前所未有的精度预测疾病进展。此外，AI驱动的成像技术，例如功能磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET），可以详细映射大脑活动和结构，促进早期检测和个性化治疗策略的神经系统状况。除了诊断外，AI驱动的预测分析还通过实现主动的干预措施和个性化治疗计划来改变患者护理。通过利用特定患者数据，包括遗传特征，病史和生活方式因素，AI算法可以预测神经疾病的个体风险因素，并指导临床医生提供针对性的干预措施以减轻风险并改善预后。此外，AI驱动的虚拟助手和聊天机器人彻底改变了患者的参与和支持，为具有神经系统疾病及其护理人员的人提供了圆形的信息，对信息，资源和个性化援助的访问。这些虚拟同伴提供实时监测，症状管理，药物提醒和心理健康支持，从而增强了患者的自主权和生活质量。尽管取得了显着的进展，但在大脑健康中AI和ML技术的广泛采用和整合中仍然存在挑战。道德考虑，数据隐私问题和监管框架构成了需要仔细导航的重大障碍。此外，解决访问AI支持的医疗保健解决方案的差异并确保公平的福利分配对于最大程度地提高这些技术在改善全球大脑健康结果方面的潜力至关重要。关键字：人工智能，健康，机器学习，大脑，技术
如何引用本文：Che Hassan，M。H.＆Osman，L。H.（2024）。改善食品供应链中的完整性清真供应商：范围审查。
摘要确保清真供应商的完整性对于维持寻求清真产品的消费者的信任至关重要。供应商完整性的任何妥协都可以导致对产品清真地位的信心丧失。在这篇评论中将确定主要的关键发现将增加供应商的完整性，而本综述的目的是为下一个将来的研究和与食品供应链中的清真供应商相关的全面映射。方法：对文献的范围审查是在2018年至2023年之间使用科学网络（WOS）和Scopus数据库进行的，以确定有关该主题已发表的科学文献的本质。总共确定了13篇期刊文章以进行全面审查。结果：通过清真供应商发现了与食品供应链完整性相关的文献中的五个主题。主要主题包括感知价值，透明度，技术，程序标准和供应商集成。审查表明大多数研究都是为了了解供应链中的供应商效率。结论：清真食品供应链中有关供应商的发现的出现将有助于对清真提供者进行调查，同时还为各自领域的研究人员和从业者提供了重要的见解。此外，这些评论将有助于对清真食品供应链中供应商的监督。这为进一步的研究提供了未来的研究，以进一步研究食品供应链中清真供应商的绩效。关键字：清真供应链；供应商的完整性；清真认证；清真食品行业；质量保证。
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
saad hassan
2023年秋季：杜兰大学（Tulane University），杜兰大学（Tulane University）的人类计算机互动（CMPS 4661），课程讲师开发了杜兰大学（Tulane University）的首个关于人类计算机互动的课程（HCI）。将学生介绍到设计原理，认知心理学的关键概念，HCI中的定性和定量研究以及设计和评估技术。在HCI研究中组织了三个来宾讲座，包括设计创造性表达，可访问性和可视化。评估：从课堂课程（4.46/5）学习，总体建议（4.31/5），促进包容空间（4.85/5）凯尔特凯尔特访客讲座评估：连接到课堂体验（5/5），连接到课程（5/5），良好的补充：（5/5）
Raha Hassan
2022 Michael Smith Foreign Study Supplement ($6,000 CAD) Social Sciences and Humanities Research Council 2021 Donald Routh Dissertation Grant ($2,500 USD) Society of Clinical Child and Adolescent Psychology American Psychological Association 2021 Elizabeth Munsterberg Koppitz Child Psychology Graduate Student Fellowship ($10,346 USD) American Psychological Foundation 2020 Patrice L. Engle Dissertation Grant in Global Early Child Development ($5,000 USD) Society for Research in Child Development 2018-2019 Ontario Graduate Scholarship ($15,000 CAD) Social Sciences and Humanities Research Council 2017-2018 Canadian Graduate Scholarship, Master's ($17,500 CAD) Social Sciences and Humanities Research Council Awards and Honours 2022 Travel Award ($350 USD) International Society for Developmental Psychobiology 2021 Travel Award ($147 USD) International Society发育心理生物学2020年论文研究奖（$ 1,000美元）美国心理学协会2020年摘要奖（65美元）国际发育心理生物学学会2019 Sandra G. Wiener学生研究员研究员研究员奖（700美元USD）国际发育心理生物学学会2019年票据纪念奖学金（$ 500 CAD）$ 10000 CAD）汉密尔顿健康科学基金会2018年最佳聊天，研究生研究会议（100美元）麦克马斯特大学2018旅行奖（$ 500 CAD）麦克马斯特大学2019年最佳海报研究生 - 精神病学研究日（150美元CAD）精神病学系麦克马斯特大学
萨达特·哈桑·曼托短篇小说《Khol Do》研究
翻译对于发展知识和思想必不可少，但它也能让人们了解其他人或国家的语言和文化。然而，对等在翻译过程中至关重要，特别是当译者想要以最佳方式翻译习语表达时。因此，有必要在翻译过程中跟进一些策略。研究工作采用定性方法进行，以文本分析技术为重要手段。借助从收集的数据中得出的不同例子，探索了莫娜·贝克的习语表达模型。本研究的主要目的是找出译者在翻译过程中遵循了哪些类型的策略。研究发现，转述翻译、相似含义和相似形式的翻译、相似含义和不相似形式的翻译占主导地位，而省略翻译则较少见。
达特茅斯数字共享引用 达特茅斯数字共享引用 Nasir-Moin, Mustafa；Suriawinata, Arief A.；Ren, Bing；Liu, Xiaoying；Robertson, Douglas J.；Bagchi, Srishti；Tomita, Naofumi；Wei, Jason W.；Mackenzie, Todd A.；Rees, Judy R.； Hassanpour, Saeed，“人工智能增强数字系统对结直肠息肉组织学分类的评估”（2021 年）。达特茅斯奖学金。4174。https://digitalcommons.dartmouth.edu/facoa/4174
作者单位：新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院生物医学数据科学系（Nasir-Moin、Bagchi、Wei、MacKenzie、Hassanpour）；新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院计算机科学系（Nasir-Moin、Bagchi、Tomita、Wei、Hassanpour）；新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯-希区柯克医学中心病理学和实验室医学系（Suriawinata、Ren、Liu）；新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯卫生政策和临床实践研究所（Robertson、MacKenzie）；新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院医学系（Robertson、MacKenzie）；佛蒙特州怀特河交界处退伍军人事务医疗中心胃肠病学科（Robertson）；新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院社区和家庭医学系（Rees）；新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院流行病学系（Rees，Hassanpour）。
研究文章鉴定和验证NK标记基因在卵巢癌中与WGCNA算法结合
ACS是一组心血管疾病（CVD），其特征是胸痛突然发作或不适。是由冠状动脉中动脉粥样硬化斑块破裂引起的，导致形成一个血块，该血块部分或完全闭塞了血管。血凝块的形成是由凝血级联反应的激活引起的，这是由从破裂的斑块暴露于循环血小板和凝结因子的组织因子触发的。血小板在凝块的发展中也起着至关重要的作用，因为它们粘附在损伤部位并释放其含量，包括二磷酸腺苷（ADP）（ADP）和势头箱A2（TXA2）。支架血栓形成是经皮冠状动脉干预（PCI）后可能发生的严重并发症。支架血栓形成的病理生理与ACS相似，因为它也涉及血小板的激活和凝结的级联反应。支架血栓形成可能由于多种因素而发生，包括不完整的支架上的置，不正确，支架不足的膨胀，支架骨折和与患者相关的因素，例如药物依从性差和过度启动状态。
氟喹诺酮作为抗癌特工Rania Hamdy Abubaih*，Michael Atef Fawzy，Maiiada Hassan Nazmy的潜在潜力。 B
摘要癌症是世界上最严重的痛苦最令人震惊的疾病。可在商业上获得许多抗癌药物，但是获得的耐药性和这些临床利用的抗癌药物的严重副作用对有效的化学疗法构成了重大障碍。因此，建议最小的不良反应的新型药物的理性设计。由于其出色的药理和药代动力学特征，氟喹诺酮衍生物对科学家来说是最大的兴趣。它们表现出许多正性状，例如增加生物利用度，上组织渗透率和负面影响的相对较低的患病率。研究领域的重点目前正在转向这些化学物质的抗癌特性，因为它们有可能干预诱变和致癌作用。这项研究概述了创建新的氟喹诺酮作为前瞻性细胞毒性和抗癌药物的当前发展，以及它们的潜在行动机制，以供未来的研究。此外，这篇综述旨在集中于氟喹诺酮的众多特征，并就其在癌症治疗中的潜在应用提供了新的观点。
Hassan, C.、Sharma, P.、Mori, Y.、Bretthauer, M.、Rex, DK、Repici, A.、Spadaccini, M.、Selvaggio, C.、Antonelli, G.、Khalaf, K.、Rizkala, T.、Ferra
执行检查的内镜医师使用波士顿肠道准备量表 17 对肠道准备进行评估和分级。所有检测到的息肉都清除掉其中的粘液，尽可能放置在内镜屏幕的“6 点钟方向”，并在保持聚焦的情况下以尽可能近的距离构图。内镜医师首先使用白光和 BLI 将病变分为“腺瘤”或“非腺瘤”，并对诊断置信度（高或低）进行评分。不使用 CADx AI 系统。然后，打开 AI 系统，两个 AI 系统（CAD-EYE® Fujifilm Co.、CADx-A 和 GI-Genius® Medtronic、CADx-B）自动提供的输出（“腺瘤”与“非腺瘤”）分别显示在两个不同的单独屏幕上。无论之前的内镜医师的预测和置信度如何，两个系统的输出均由内镜医师协助记录。第一个输出记录是 GI-Genius 在白光下的输出，第二个输出记录是 CAD-EYE 在蓝光下的输出。接下来，结肠镜检查医师再次对息肉进行分类（腺瘤或非腺瘤），并将预测的置信度评分为“高”或“低”。