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1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
隔离，映射和筛选豆科植物的根瘤菌
Pharma Innovation Journal 2023; 12（11）：1581-1591 ISSN（E）：2277-7695 ISSN（P）：2349-8242 NAGAS评级：5.23 TPI 2023; 12（11）：1581-1591©2023 TPI www.thepharmajournal.com再开：14-09-2023接受：29-10-2023 Bushra Khader USTAAD A-DBT研究实验室，微生物学部，Microbobiology，Microbiogology，Karnataaka，Karnataka，Karnataka，Karnataka，Karnataka，Karnataka，Microbiologology部门A-DBT研究实验室，印度卡拉布拉吉（Kalaburagi）微生物学系，Mahadevaswamy农业微生物学系，农业科学学院，Raictural Sciences，Raictate，印度卡纳塔克邦，印度Sirasaka，印度Sirasaka，印度，KARBARAAT，KARBARAAT，KARBARAGA，KARBARAAK，KARBARGAIS，KARBARGA，KARBARGA，KARBARGA，KARBARGA，KARBARAG，作者：印度卡纳塔克邦Kalaburagi，Gulbarga University，Gulbarga University，Gulbarga University系微生物学系的Bushra Khader USTAAD A-DBT研究实验室
高粱根际耐旱解磷细菌的分离
制药创新杂志 2023；SP-12(11): 1033-1036 ISSN (E): 2277-7695 ISSN (P): 2349-8242 NAAS 评级：5.23 TPI 2023； SP-12(11): 1033-1036 © 2023 TPI www.thepharmajournal.com 收稿日期: 2023-08-08 接受日期: 2023-11-09 Amrutha G 印度卡纳塔克邦卡拉布拉吉农业学院农业微生物学系 Mahadevaswamy 印度卡纳塔克邦赖久尔农业科学大学农业微生物学系 Swapna 印度卡纳塔克邦赖久尔农业科学大学农业微生物学系 Anand N 印度卡纳塔克邦卡拉布拉吉农业学院土壤科学与农业化学系 Balakrishna R 印度卡纳塔克邦哈加里农业学院农业微生物学系 Suhas PD 印度北方邦普拉亚格拉杰 SHUATS 植物病理学系 通讯作者: Amrutha G印度卡纳塔克邦卡拉布拉吉农学院
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的
摘要：糖尿病是关键疾病之一，许多人患有这种疾病。年龄，肥胖，缺乏运动，遗传性糖尿病，生活方式，不良饮食，高血压等。会引起糖尿病。患有糖尿病的人患有诸如心脏病，肾脏疾病，中风，眼睛问题，神经损伤等疾病的风险很高。目前在医院的实践是通过各种测试收集所需的糖尿病诊断信息，并根据诊断提供适当的治疗方法。大数据分析在医疗保健行业中起着重要作用。医疗保健行业有大量数据库。使用大数据分析，可以研究庞大的数据集并找到隐藏的信息，隐藏的模式，从数据中发现知识并相应地预测结果。在现有方法中，分类和预测准确性不是那么高。在本文中，我们提出了一个糖尿病预测模型，以更好地分类糖尿病，其中包括糖尿病的少数外部因素以及葡萄糖，BMI，年龄，胰岛素等常规因素。与现有数据集相比，新数据集可提高分类精度。进一步提出了旨在提高分类准确性的糖尿病预测的管道模型。I.引言医疗部门具有大量数据库。这样的数据库可能包含结构化的，半结构化或非结构化数据。考虑到当前情况，印度等主体国家（DM）已成为一种非常严重的疾病。现有大数据分析是一个过程，该过程分析了巨大的数据集并揭示隐藏的信息，隐藏的模式以从给定数据中发现知识。糖尿病性梅利氏菌（DM）被归类为非传染性疾病（NCB），许多人患有疾病。根据2017年统计数据，约有4.25亿人患有糖尿病。由于糖尿病，每年约有2-5万患者的生命。据说到2045年，这将增加到6.29亿。[1]糖尿病（DM）被分类为称为胰岛素依赖性糖尿病（IDDM）的Astype-1。人体无法产生足够的胰岛素，这种DM背后的原因，因此需要向患者注入胰岛素。类型-2也称为非胰岛素依赖性糖尿病（NIDDM）。当身体细胞无法正确使用胰岛素时，可以看到这种糖尿病的类型。-3型妊娠糖尿病，孕妇的血糖水平升高，未发现糖尿病的糖尿病会导致这种类型的糖尿病。dm具有与之相关的长期并发症。此外，糖尿病患者存在各种健康问题的高风险。一种称为预测分析的技术，结合了各种机器学习算法，数据挖掘技术和统计方法，该方法使用当前和过去的数据来找到知识并预测未来的事件。通过对医疗保健数据进行预测分析，可以做出重大决策并可以做出预测。可以使用机器学习和回归技术进行预测分析。预测分析旨在以最佳的准确性诊断疾病，增强患者护理，优化资源并改善临床结果。[1]机器学习被认为是最重要的人工智能功能之一，支持计算机系统的开发，具有从过去的经验中获取知识而无需每种情况进行编程的能力。机器学习被认为是当今情况的迫切需要，以通过支持最小缺陷来消除人类的努力。
Hordware Security 21Me641.pdf BBOK407 bec515a模型问卷 物联网FDP手册 5343-通告会议（合并2个文件） 21ME652模型回答纸-2效果从2022- 开始 21BT61模型问题论文1，效果为2021-22（... ） 21ME652模型问题纸-1与2021年起效果（... GPS的全球导航卫星系统概述 bai405d.pdf BRI405B b'' 人工智能课程代码CIE标记50教学... 机器人学学期的管理经济学V 使用Python课程的机器学习和数据分析... 人工智能课程代码CIE标记50教学...
Visvesvaraya技术大学（VTU），以Bharat Ratna Dr。 M. Visvesvaraya爵士根据卡纳塔克邦政府1994年的VTU法案，于1998年4月1日成立。这所大学是为了促进技术教育，研究，创新和外展计划的计划和可持续发展。大学对整个卡纳塔克邦有管辖权。t的总部位于贝拉加维，为了平稳的行政活动，在班加罗尔（Muddenahalli），Mysuru，Kalaburagi和Belagavi建立了四个地区办事处。大学主校园位于贝拉加维，被恰当地称为“ Jnana Sangama”，“知识的融合”。“ jnana sangama”校园分布在116英亩的宁静氛围上，具有现代的建筑优雅和美丽。
使用隐志
项目参考号：47S_BE_4571大学：P.D.A.College of Engineering, Kalaburagi Branch : Department of Computer Science and Engineering Guide(s) : Dr. Sharanabadappa Gandage Student(S) : Mr. Srivatsa Mr. Sanket S. Biradar Mr. Shashank G. Sonth Introduction: Steganography, derived from the Greek words "steganos" (meaning covered or concealed) and "graphie" (meaning writing), is a fascinating and ancient practice that involves the art and science of concealing在看似无害的载体介质中的信息以确保其保密。与密码学不同，该密码学的重点是呈现不可读的消息的内容，而隐身术则试图混淆消息本身的存在。这种秘密技术在整个历史上都采用了秘密通信的一种手段，其应用程序从间谍和安全数据传输到数字水印和版权保护不等。
WRSR-传输限制.pdf
。 6. Chhattisgarh State Power Distribution Company Limited, PO Sunder Nagar, Dangania, Raipur- 492013, Chhattisgarh 7. Maharashtra State Electricity Distribution Company Limited, Prakashgad, 4 th Floor, Bandra (East), Mumbai – 400051 8. Gujarat Urja Vikas Nigam Limited, Vidhyut Bhavan, Race Course, Vadodara – 390007 9. 安得拉邦南方分销公司有限公司，D.No. 19-13-65/A，斯里尼瓦萨普拉姆，蒂鲁查努尔路，Kesavayana Gunta，蒂鲁帕蒂 - 517 503，安得拉邦。 10. 胡布利电力供应有限公司，公司办公室，PB 路，纳瓦纳加尔，胡布利 - 580025 11. 古尔伯加电力供应有限公司，站路，卡拉布拉吉，卡纳塔克邦 - 585102 12. 特伦甘纳邦南方配送公司有限公司，2 楼，H. No. 6-1-50，Mint Compound，海得拉巴 - 500 063 13. 班加罗尔电力供应有限公司，Krishna Rajendra Circle，班加罗尔 - 560 001。14. DNH 配电有限公司，66 kV，Amli Ind. Estate，Silvasa-396230 Dadar Nagar Haveli 15. 果阿政府电力部门，Vidyut Bhavan，Mandvi 酒店附近，帕纳吉，果阿 - 403001 16. Chamundeshwari 电力供应有限公司， 29号，CESC公司办公室，Hinka，Vijaynagar，第二州迈索尔 - 570017 17.芒格洛尔电力供应有限公司，
44-TL-2023-I.pdf
7. 马哈拉施特拉邦电力分配有限公司 (MSEDCL)，Prakashgad, 4 th Floor, Bandra (East), Mumbai – 400051 8. Gujarat Urja Vikas Nigam Limited (GUVNL), Vidhyut Bhavan, Race Course, Vadodara – 390007 9. 安得拉邦南方配电公司有限公司，D.No. 19-13-65/A，斯里尼瓦萨普拉姆，蒂鲁查努尔路，Kesavayana Gunta，蒂鲁帕蒂 - 517 503，安得拉邦。 10. 胡布利电力供应有限公司，公司办公室，PB 路，纳瓦纳加尔，胡布利 - 580025 11. 古尔伯加电力供应有限公司，站路，卡拉布拉吉，卡纳塔克邦 - 585102 12. 特伦甘纳邦南方配送公司有限公司，2 楼，H. No. 6-1-50，Mint Compound，海得拉巴 - 500 063 13. 班加罗尔电力供应有限公司，Krishna Rajendra Circle，班加罗尔 - 560 001。14. DNH 配电有限公司，66 kV，Amli Ind. Estate，西尔瓦萨 - 396230 Dadar Nagar Haveli 15. 果阿政府电力部门，Vidyut Bhavan，Mandvi 酒店附近，帕纳吉，果阿 - 403001 16. Chamundeshwari 电力供应有限公司， 29，CESC 公司办公室，Hinka，Vijaynagar，第二州 迈索尔 - 570017 17. 芒格洛尔电力供应有限公司，Paradigm Plaza，AB Shetty Circle，Pandeshwar，芒格洛尔 - 575001。18. 本地治里政府电力部，137，NSC Bose Salai，本地治里 - 605001。19. 达曼和第乌管理局电力部，
简历
（中央大学），马哈拉施特拉邦沃达 - 3年（2016年12月至2019年12月）•旁遮普邦旁遮普邦中央大学的游客提名人，旁遮普邦 - 旁遮普邦 - 持续3年（W.E.F.2021年11月）•贾坎德邦中央大学的游客提名人 - 3年（W.E.F.2021年11月）•卡纳塔克邦卡纳塔克邦中央大学的访客提名人 - 3年（W.E.F.2019年7月）•CSIR任务项目监测委员会成员：Focus（食品和消费者安全解决方案），GOI•FSSAI的专家和协作合作伙伴：更安全，更安全的可持续包装小组（FSSAI-SPG）（FSAI-SPG）（FSSAI-SPG）•成员，成员，专家委员会，专家，国家评估和认可委员会（NAAC），班洛雷（NAAC），班加罗尔（NAAC），班洛雷（NAAC），伊斯兰教委员会（Inder in Inder inders），伊斯兰教委员会（Easenter in Inder），伊斯兰教委员会（Easerners），伊斯兰（Easerne），伊斯兰（NAAC）。乳业科学学院（印度）•ICAR赞助了2012 - 13年度农业教学卓越教师奖。D. 1987年的入学•授予BHU金牌在M. Sc。考试1986•奖学院奖：印度奶业协会（IDA），2023年•奖学金：国家乳业科学学院（印度），2019年，2019年•研究员奖：U.P.农业科学学院（UPAAS），2019年，2019年•研究员奖•奖学金奖：BIAD CAVER研究协会（FBRS）2014年（FBRS）2014年•2014 Environmental Sciences, India (FSESc) 2009 • Bhumi Nirman Award 2010 & 2011 for Outstanding contribution in Dairy Science & Technology • Editor , Journal of Ethology & Animal Science ( JEASc ) • Editor , Asian Journal of Dairy and Food Research • Editor , Journal of Advanced Research in Agriculture Science & Technology (JOARAST) • Editor , Journal of Advanced Research in Food Science & Nutrition • UGC-JRF/SRF 1988-1992和CSIR-SRF 1992-1993•BHU在CRET中获得了第一名，BHU进行了Ph。
使用深度学习的皮肤癌检测
印度卡纳塔克邦的技术大学卡拉布拉吉。摘要：癌症是一种致命的疾病，由于无法控制的身体细胞的生长而引起。每年，很多人都屈服于癌症，并被标记为最严重的公共卫生障碍。癌症都可以在人类解剖学的任何部分中发展，其中可能包括数万亿个蜂窝镜。最常见的癌症之一是皮肤癌，在皮肤上层发展。以前，使用蛋白质序列和不同类型的成像方式用于皮肤癌检测机器学习技术。机器学习方法的缺点是它们需要人类工程的功能，这是一项非常艰巨且耗时的活动。深度学习通过提供自动特征提取的设施在某种程度上解决了这个问题。在这项研究中，基于卷积的深神经网络已使用ISIC公共数据集用于皮肤癌检测。癌症检测是一个敏感的问题，如果不及时，准确地检测到，它很容易出现错误。单个机器学习模型检测癌症的性能是有限的。个人学习者的综合决定预计将比单个学习者更准确。合奏学习技术利用了学习者的多样性来做出更好的决定。因此，可以通过将学习者的决策（例如癌症检测）梳理来提高预测准确性。1。技术与人工的整合在本文中，使用VGG，CNN和Resnet的学习者进行皮肤癌检测的学习者开发了深度学习者的合奏。结果表明，深度学习者的综合决策优于在敏感性，准确性，特异性，F得分和精确度方面的学习者发现。这项研究的实验结果提供了一个令人信服的理由，以用于其他疾病检测。关键字：VGG，CNN，Resnet，暴力识别，深度学习，OpenCV，Firebase，JSON。引言皮肤癌检测项目致力于创建一种尖端技术，以早期发现和确定癌症的皮肤状况。皮肤癌经常发生并且可能致命的疾病，并且早期鉴定对于有效治疗和改善患者预后至关重要。这项研究打算使用诸如计算机视觉和机器学习之类的尖端技术来开发可靠的系统，可以帮助医生识别和分类与皮肤癌相关的皮肤病变。皮肤癌是全球健康问题，多年来其发病率稳步上升。及时发现和确定皮肤疾病癌症对于防止其进展并确保迅速干预至关重要。传统上，皮肤科医生依靠视觉检查和对皮肤病变的手动分析来确定其恶性潜力。但是，此过程可能具有挑战性和主观，从而导致准确性和潜在诊断错误的差异。