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swasthya pahal（所有人的健康）使用可持续的，多环境，可访问，负担得起，可负担，可偿还和量身定制的信息学框架
背景：非传染性疾病（NCD）需要更长的护理，为此，医疗保健系统必须获得技术先进的解决方案以增强患者护理。Swasthya Pahal（所有人的健康）是一种创新，互动，多语言，独立的，基于互联网的计算机程序，旨在改善NCD的自我管理。目的：本研究旨在通过确定Swasthya Pahal计划在医院和社区环境中在Chennai，Tamil Nadu的农村和城市环境中确定慢性NCD（糖尿病，高血压，高胆固醇和肥胖）的自我管理。可以通过使用便携式健康信息信息亭来实现入学的个人的风险因素概况，并增强其对NCD的自我管理，该信息使用可持续，多环境，可访问，可访问，负担得起，可偿还，可偿还和量身定制（SMAART）模型。方法：将对来自泰米尔纳德邦钦奈的农村地区（n = 1400）和城市地区（n = 1400）和城市地区（n = 1400）的2800名个人的方便样本进行定量研究。将收集有关社会人口统计学，健康行为和临床状况以及知识，态度和实践的数据。将测量体重，血压和随机血糖水平等客观评估。此外，还将确定Swasthya Pahal计划的有用性，接受和有效性。结果：将使用描述性分析来汇总结果。国际注册报告标识符（IRRID）：PRR1-10.2196/39950将进行适当的双变量和多变量回归分析，以确定Swasthya Pahal在更广泛的环境中有用，接受和有效性的结果变量的预测指标。所有分析将使用SAS（版本9.1； SAS Institute）进行，结果将报告为95％CI值，P <.05。结论：该研究提议通过基于SMAART信息学框架的Swasthya Pahal计划的实施来增强农村和城市社区环境中NCD的自我管理。这项研究旨在了解swasthya pahal在城市和农村环境中各种各样的人群中的实施，可接受性和可用性。
BSC的机密结果表（生物信息学）NEP FY，...
FOLLOWING ARE THE SEAT NUMBERS OF THE CANDIDATES WHO ARE DECLEARED FAIL : BT10002 BT10004 BT10007 BT10009 BT10010 BT10011 BT10014 BT10016 BT10017 BT10019 BT10022 BT10023 BT10024 BT10026 BT10028 BT10030 BT10031 BT10034 BT10035 BT10036 BT10039 BT10040 BT10041 BT10043 BT10045 BT10046 BT10047 BT10048 BT10049 BT10050 BT10051 BT10052 BT10053 BT10054 BT10056 BT10057 BT10059 BT10060 BT10062 BT10064 BT10066 BT10069
电气工程和信息学的教师
AE1星期五：08：15-12：00（QBF09）基于知识的社会的英语工程管理（EM）。EM的定义，角色和领域。 EM学科的演变。 信息，通信和电子媒体技术（ICT）的特殊性，通用趋势和EM。 工程活动的管理要素。 管理活动的组成部分和原理。 管理情况，方法和工具。 战略管理。 策略类型和零件。 业务战略计划方法。 竞争策略类别。 策略的实施：成功因素，进度追踪。 战略方向和控制的方法。 复杂的工程决策问题，面向客户和系统的方法，解决方案，程序。 资源计划和分配，多项目管理。 组织的管理。 ICT行业中的组织类型。 生命周期，组织的决策文化，变更管理。 管理组织合作，复杂的工作组。 知识管理。 知识过程：积累，内在化，适应性，外部化。 能力。 知识共享和转移。 基于知识的系统。 知识产权的类型，知识产权原则。 开放访问软件。 剥削知识产权。 智力公共事业。 ICT特定EM。 技术管理。EM的定义，角色和领域。EM学科的演变。信息，通信和电子媒体技术（ICT）的特殊性，通用趋势和EM。工程活动的管理要素。管理活动的组成部分和原理。管理情况，方法和工具。战略管理。策略类型和零件。业务战略计划方法。竞争策略类别。策略的实施：成功因素，进度追踪。战略方向和控制的方法。复杂的工程决策问题，面向客户和系统的方法，解决方案，程序。资源计划和分配，多项目管理。组织的管理。ICT行业中的组织类型。生命周期，组织的决策文化，变更管理。管理组织合作，复杂的工作组。知识管理。知识过程：积累，内在化，适应性，外部化。能力。知识共享和转移。基于知识的系统。知识产权的类型，知识产权原则。开放访问软件。剥削知识产权。智力公共事业。ICT特定EM。技术管理。技术规划，预测，转移，发射，更改。制定技术愿景，分析驱动力，场景。技术驱动的业务策略。公司ICT功能。应用ICT在塑造新的业务策略，全球工作流程，有效的组织结构中的应用。创新管理。研究，发展和创新的目标。创新模型和指标。管理创新过程，质量和风险。创新链：大学 - 工业伙伴关系，政府的角色。多层组织和研究开发创新管理的运营。创新融资。国家和欧盟资源，赠款，资金，招标。开发项目。技术孵化器，创新中心，初创公司，ICT行业的技术联盟。产品管理。产品开发的目标和过程。ICT产品和服务的市场。 市场参与者，竞争环境。 市场细分。 产品的生命周期及其管理。 产品定价，客户的价格敏感性。 市场研究，销售和销售支持方法。 业务流程管理。 分析，规划，调节，改善和转变公司业务流程。 基于过程的管理系统的标准。 开发过程的方法。 在公司价值创建中它。 特殊业务功能（例如ICT产品和服务的市场。市场参与者，竞争环境。市场细分。产品的生命周期及其管理。产品定价，客户的价格敏感性。市场研究，销售和销售支持方法。业务流程管理。分析，规划，调节，改善和转变公司业务流程。基于过程的管理系统的标准。开发过程的方法。在公司价值创建中它。特殊业务功能（例如客户关系管理（CRM），操作支持系统，供应链管理，业务连续性管理。计费），特定于行业的系统，电信服务提供商的IT系统体系结构。监管环境。部门调节。总体和网络和公共服务部门的目标和原则。
1个机器学习，高级健康信息学和...
bharadwaj015@gmail.com摘要将机器学习整合到健康信息学上，为提高诊断准确性和患者护理提供了重要的机会。本研究探讨了机器学习（ML）算法的应用，以增强健康信息学的各个方面，重点关注其改善诊断过程的潜力。该研究检查了卷积神经网络（CNN）在医学成像中的有效性，并研究了复发性神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）网络在处理顺序患者数据中的作用。通过一系列案例研究和实验结果，该研究表明了ML在简化诊断工作流程，减少错误和支持个性化医学的潜力。它解决了医疗保健机器学习实施的关键挑战：对大型和带注释的数据集的需求，对数据隐私的担忧以及模型输出的可解释性。该研究得出结论，机器学习可以显着增强健康信息系统的诊断能力，从而导致更准确，及时的患者诊断。因此，医疗保健部门的利益相关者被收取，以增加ML在健康信息学，医学诊断和临床决策中的整合，以可持续提高患者结果，降低运营成本和更高的效率。关键字：机器学习，功能选择，健康记录，预测和准确性简介急诊部门（EDS）对大多数医院入院表示了访问，但大多数访问导致出院（Marx＆Padmanabhan，2020年）。在2017年，对美国急诊室的1.39亿次访问，总计1,450万（10.4％）的疗养院和200万个重症监护病房的住院治疗（Nguyen等，2021年）。复杂性和多种投诉和伤害意味着急诊部门通常会被拥挤。不良的医疗保健结果，包括增加死亡率，转移救护车，延迟的医疗服务，不接受治疗的人等人的人满为患（Schwartzman，2020年）。必须显着解决这些更改。这项研究的愿望是为了找到对美国医院重症监护病房（ICU）面临的挑战的持久解决方案的愿望。为此，它提出了几种基于高级技术的方法，包括分诊，精益六西格玛和快速轨道作为拥挤的可行替代方案。鉴于机器学习的肯定前景（ML）技术在解决传统技术无法处理或解决的问题时，本研究建议部署ML技术，以用于先进的健康信息学和改进的诊断。它试图证明ML技术有很多改善整个卫生部门的机会，尤其是健康信息学和诊断。问题陈述看来，机器学习的复杂性（ML）解释了当前其整合到许多国家中先进的健康信息学和医学诊断中的低水平。低水平的整合意味着对于先进的健康信息学和医学诊断的目的，ML不足。它阻碍了ML在健康信息学和医学诊断以及卫生部门的其他方面的改善机会。机器学习最困难的事情之一是，每种算法都有需要优化以获得高精度模型的因素。在这项研究中，无论难度如何，ML算法在应对传统系统无法满足的各种挑战方面的潜力。通过了解其算法的ML如何有效，
compsafenano项目：安全纳米纳米材料的纳米信息方法
a NovaMechanics Ltd, Nicosia 1070, Cyprus b Entelos Institute, Larnaca 6059, Cyprus c NovaMechanics MIKE, Piraeus 18545, Greece d Finnish Hub for Development and Validation of Integrated Approaches (FHAIVE), Faculty of Medicine and Health Technology, Tampere University, Tampere 33520 Finland e School of Physics, University College Dublin, Belfield，都柏林，爱尔兰F QSAR LAB，TRZY LIPY 3，GDA´NSK 80-172，波兰G大学，GDANSK大学，化学学院，Wita Stwosza 63，Gdansk 63，Gdansk，Gdansk 80-308，波兰H水研究小组，北维斯特大学，北维斯特大学，北部托尔斯·托尔·布兰德大学纳米技术国家实验室（LNNANO），巴西能源与材料研究中心（CNPEM），坎普纳斯，巴西坎普纳斯，巴西J. j norway k Jellu，气候与环境研究学院，气候与环境研究研究所，纽约尔，Kjeller，2007 15780年，希腊M多瑙河纳米技术，布拉迪斯拉瓦，斯洛伐克n地理，地球和环境科学学院，伯明翰大学，伯明翰大学，埃德巴斯顿，伯明翰B15 2TT，英国环境健康研究小组，卢森堡科学与技术研究院，41 Rue du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du du塔尔图，拉维拉14a，塔尔图50411，爱沙尼亚Q科学与技术创新部，大学
J-B HI特刊“多模式医学数据驱动的生物医学和健康信息学：挑战和解决方案”
随着医疗技术的持续发展，医疗数据介绍了多模式，高纬度和大规模的特征。多模式数据融合已成为生物医学研究领域的热点和尖端的方向，并且是改善疾病诊断和个性化治疗效果的关键。此外，随着大数据和人工智能（AI）技术的发展，生物信息学方法正在不断创新，为生物医学研究提供了强大的工具，并为多模式医学数据融合提供了强有力的支持。因此，多模式医学数据融合分析和生物信息学计算是当前生物医学研究的革命趋势。但是，在生物医学信息学快速发展的领域中，对各种医学数据源的整合和分析带来了前所未有的机会以及主要挑战。例如，数据处理和分析的复杂性，数据融合过程中的安全性和隐私保护，算法的复杂性以及模型的解释性。本期特刊将着重于多模式医学数据融合分析和生物信息学计算的最新进展，旨在讨论该领域的核心挑战和创新解决方案，并为研究人员，学者，从业人员，从业人员，科学家和相关领域的研究人员提供新的科学研究观点。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：