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引用本文为：üreyenEsertaş，ü.z.，Bozdeveci，A. 2024。确定植物生长促进特性
摘要：数十年来破坏自然资源的工业活动一直是环境破坏中最重要的因素之一。由于工业化，环境污染物成为生物圈最大的威胁之一。重金属，其中一种是这些环境污染物之一，已通过形成金属在水和土壤中的金属积聚而成为生物体的重大健康威胁。除了现有的研究人员外，大多数研究人员都认为，替代生物学过程非常需要用于控制重金属污染。生物修复是去除各种有毒污染物的过程，例如来自环境的重金属，尤其是在真菌和细菌微生物的帮助下，有时是植物和earth。在生物修复过程中使用细菌很普遍。在这项研究中，研究了从根和兰花植物的根部土壤和兰花植物中分离出的芽孢杆菌的金属耐受性和植物生长的特性。除了测试了两种细菌耐受铜，铅，铁，银和锌的能力，并确定其吲哚乙酸的产生（IAA），铁载体的产生，磷酸盐溶解度和氨基丙烷1-氯丙烷-1-羧酸盐 - 辅助酸酯 - 脱氨基氨基氨基酶（ACC-脱氨酸酶）的活性。这两个分离株对不同的pH水平，温度范围和金属浓度表现出很高的耐受性。结果表明，金属芽孢杆菌和苏云金分离株可用作金属污染土壤中的生物固定剂，并且由于其植物生长促进特性而被用作生物肥料。
黑海科学机器学习杂志...
阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，会逐渐丧失认知和神经功能，对人类生活产生负面影响，并且是不可逆转的。由于该疾病无法治愈，因此通过早期诊断减缓其进展至关重要。诊断阶段的延长会导致治疗延迟并增加认知和神经系统的损失。本研究的目的是利用机器学习方法根据脑电图（EEG）信号诊断阿尔茨海默病（AD），以尽量减少损失。在研究中，24 名 AD 患者和 24 名健康人的脑电图信号被分为 4 秒的时间段，重叠率为 50%。计算信号的独立成分分析（ICA）值，并根据ICA值从EEG通道中自动去除噪声。每个信号从时间域到谱域的转换都是采用Welch方法进行的。通过Welch频谱分析获得1~30Hz范围内的功率谱密度（PSD）信号，提取20个统计和频谱特征，并建立特征向量。利用Spearman相关系数检验各特征与标签的相关关系，并根据阈值选取9个特征构建新的特征向量。将获得的特征向量中70%作为训练，30%作为测试。采用 10 倍交叉验证对机器学习 (ML) 方法中的支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (kNN) 方法进行训练和测试，不使用和使用主成分分析 (PCA)。根据准确度、敏感度、特异性、精确度和 F-Score 值对结果进行比较。通过对由20个特征组成的特征向量进行PCA分析，利用SVM取得了AD诊断的最佳准确率（96.59%）。关键词：EEG、阿尔茨海默病、机器学习、SVM、kNN。
使用您的设备扫描并在线阅读本文，以Shahbazi M＆Karamali Esmaeili S.人类占领模型的应用
在过去的十年中，青少年糖尿病的发生率有所增加[2]。1型糖尿病青少年的代谢控制和饮食依从性低于前儿童，这可能与生命阶段的身体变化以及心理和社会问题有关[3]。年轻人描述了在提供独立护理和日益增加父母之间的困难，包括害怕针头，忘记接受胰岛素，羞耻感以及相信糖尿病是他们生活的负担。此外，在处理慢性病时，很难平衡多个家庭，学校和工作重担[4]。目前，全世界花费了很多钱来控制糖尿病。因此，有必要找到授权的方法来管理糖尿病，以减少随后并发症和经济负担的风险[5]。
卡拉奇工程技术大学DAWOOD
S.NO研究生计划01高级工程电磁学02天线理论和设计03微波主动设备04随机过程05电信网络06网络优化07治疗和相变08材料材料热力学和提取方法。09材料和故障分析的机械行为。10高级材料11项目管理12总质量管理13供应链管理14研究方法学15工程师和科学家的数学方法16优化理论17线性系统理论18工程研究方法学19高级化学工程和热力学20高级化学反应和催化21高级运输现象22高级计算机网络
预测巴基斯坦卡拉奇三级护理医院的儿童和年轻人的神经认知结果：一项前瞻性队列研究
摘要引入原发性脑肿瘤是全球儿童和年轻人（CYP）发病率和死亡率的常见原因。神经认知功能受损是原发性脑肿瘤（PBT）幸存者的潜在严重后果。没有来自低收入和中等收入国家（LMIC）的深入研究来告知管理和随访。The research questions of this study were as follows: Are the sociodemographic factors (lower age of CYP, female gender, low socioeco- nomic status, low parental education), disease-related factors (high grade of tumor, presence of seizures, presence of hydro- cephalous), and treatment-related factors (adjuvant therapy, no surgical intervention, post-treatment seizures, placement of shunts) associated with decline在使用PBT的CYP进行12个月后，在神经认知结果中？方法从2020年11月至2023年7月在巴基斯坦卡拉奇的三级护理医院的Aga Khan大学医院和Jinnah研究生医学中心进行了一项前瞻性队列研究。所有5至21岁的CYP都有新诊断的PBT资格。心理学家在两点（即预处理前，在治疗后12个月）进行了神经认知评估。通过Slosson Intel-ligence工具评估了言语智能，修订了第三版（SIT-R3），Raven的渐进式矩阵（RPM）以及Wechsler Intelligence Intelligence Scale（WISC V）和Wechsler成人成人智能量表（WAIS-IV）的处理速度索引（WEIS-IV）。通过Stata版本12软件分析数据。在治疗后12个月重新评估其余25（52％）。通用估计方程（GEE）用于确定与处理后12个月内言语和非语言神经认知评分相关的因素。未经调整和调整后的β系数及其95％的置信区间。结果总共招募了48个具有PBT的CYP，其中23名（48％）丢失了随访，10（21％）死亡。在多变量分析中，通过治疗后癫痫发作β= -20.8（95％CI，-38.2，-3.4）预测，在12个月时的言语智能评分显着下降，没有正式的教育状况和较低的家庭月收入。同样，在治疗后癫痫发作beta = - 10.7（95％CI，-20.6，-0.8）中，感知推理得分的显着下降也被预测，母亲没有正规教育，家庭月收入较低。通过肿瘤组织学，治疗后癫痫发作β= - 33.9（95％CI，-47.7，-20.0）预测处理后12个月的加工速度评分恶化，预测了母亲的教育状况较低，并且每月较低。然而，手术肿瘤切除后的加工速度评分有所改善。在这项新研究中的结论中，治疗后的言语和非语言神经认知评分的平均变化与社会人口统计学，肿瘤和治疗因素有关。这些发现可能对使用PBT对较高风险的较高风险进行有针对性的早期心理筛查具有潜在的影响。对这些预测因素的识别可能是开发更具成本效益的治疗的基础，从而减轻了神经认知发病率的负担。为了建立普遍性，未来的研究应优先考虑大规模的多国研究。（试验注册：ClinicalTrials.gov标识符：NCT05709522）
Love Desai
我的研究使用自然语言监督进行计算机视觉探讨。使用自然语言使我们能够超越固定标签本体，并扩展到更通用的互联网数据。朝向这个目标，我的论文探讨了四个问题 - （1）学习表征：我提出了一种使用图像字幕作为训练目标的语言监督视觉学习的第一个方法之一，显示了与Imagenet训练的方法相比，在下游任务（例如对象检测和段）上进行了效果。（2）缩放数据：我探索社交媒体作为高质量图像描述的丰富来源，并策划1200万图像文本对的数据集，同时确保负责任的策划实践。（3）理解数据：很难理解数百万图像文本对中存在的视觉概念的多样性。我认为，图像和文本自然地组织成类似树状的层次结构，并提出了一种学习表征的方法，该方法使用双曲线几何形状中的工具捕获该层次结构。（4）转移到下游任务：大型视觉语言模型在图像级任务（例如分类和检索）上显示出令人印象深刻的零射击传输功能。然而，它们对像素级任务（例如对象检测和分割）的转移性迄今依赖于昂贵的标记蒙版注释。i建议对象检测器有效地传输预训练的视觉模型，以分割和分类视觉对象而无需进行任何微调，这与现有的检测器不同，这些检测器使用使用数量的尺寸训练更标记的口罩以实现高性能。主席：贾斯汀·约翰逊教授总而言之，我的研究确认，使用语言监督可以推动计算机视觉进展的下一个飞跃，并且在实际应用中具有巨大的实用性。
使用VGG16深度学习算法和Python成像库SulejmanKaramehić1，SamedJukić2
抽象的早期诊断和治疗脑癌取决于脑肿瘤的检测和分类。深度学习算法在包括肿瘤鉴定在内的医学成像应用中产生了惊人的结果。该领域的大部分研究都集中在将CNN算法（如VGG16，DNN和ANN）应用于此问题上。这项工作描述了使用Python Imaging库（PIL）和VGG16深度学习算法对脑肿瘤的识别和分类。由肿瘤类型分类的7000张MRI图片的数据集成为研究的基础。这项研究的主要目的是开发高效的高临界模型。我们建议利用VGG16结构和使用PIL进行预处理图像，以确保在大脑磁共振成像（MRI）图像的大量数据集上进行训练的一致图像。我们在工作中使用的一种新技术是可以分析单个图像并从结果中预测肿瘤的存在的技术。该研究的方法以96％的精度在整个数据集上产生了稳健的肿瘤检测，这表明该方法在诊断出肿瘤的存在时做出明智的决定方面的价值。
引用这篇文章为：GülserenA，AğinH，MeşeT，NalbantoğluöÖ，Karadeniz C，İşgüderR，Ceylan G.
这项前瞻性研究是在第三级推荐中心（急诊室BehçetUZ儿科教育与研究医院）进行的。在2016年5月至2016年12月之间，对DKA 18岁以下的DKA患者进行了调查。根据Sasaki等人的研究，进行了这项研究中的样本量分析。[5]最低样本量是使用G功率分析程序（Faul，Erdfelder，Lang和Buchner，2007;版本3.0）计算出的，其功率为80％和0.05 Type-1误差为14个含量。[5]这项研究是根据赫尔辛基宣言和国际宪法会议的良好临床实践指南进行的。伦理委员会的研究批准是从BehçetUZ Pediat-Med-Medic教育与研究医院（2016/0605）获得的。在研究程序之前，已获得所有患者的书面知情同意。
卡拉奇版 - 国际新闻报
thenews.com.pk › static_pages › thenews PDF 2023 年 5 月 22 日 — 2023 年 5 月 22 日...... 5 月 9 日期间前主要国防设施和对 na 的袭击......网络战是另一个 di-...... G7 峰会，俄罗斯在乌克兰的战争。