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萨德古鲁·玛哈拉杰学院，卡拉德
客观）解决力量和工作距离。射线图和应用。c。电子显微镜 - 零件，图像形成原理，射线图和应用。d。化合物和电子显微镜的比较研究。单元III - 污渍和染色程序07 a。染料和污渍的定义。b。污渍分类 - 酸性，碱性和中性。c。细菌研究 - 未染色（湿）制剂和染色制剂。d。常见的染色技术 - 原理，程序，机制和简单染色的应用，
引用本文为：Giray E，IlerezÖG，Korkmaz MD，Capan N，Karadag Extive E，AydınR。
数字时代，尤其是随着强大的搜索引擎的兴起，使公众更容易获得医疗信息。因此，咨询在线搜索引擎已成为患者及其亲戚寻求理解症状并决定医疗管理的普遍做法。鉴于大型语言模型（LLMS）的庞大数据库和自然语言能力，它们可能会成为未来初步医疗咨询的重要工具。由于大多数CHATGPT用户的年龄为13至44岁，与许多患者及其父母可能对Scheuermann的Kyphphosis有疑问的年龄相对应，我们预计Chatgpt将成为这些关键资源。[5]但是，使用聊天机器人（例如Chatgpt）进行医疗建议会带来风险。虽然搜索引擎和基于LLM的聊天机器人通常会警告用户他们的反应不能替代专业的医疗建议，但许多患者可能会依靠这些信息并得出自己的诊断或治疗结论。这可能导致症状误解，导致对疾病的错误信念，增加焦虑以及潜在的有害自我治疗或避免治疗。但是，不应低估LLM的功能和有效性。利用Chatgpt作为成功导航USMLE（美国医疗许可检查）的工具，这表明LLMS可以对医疗查询提供准确的响应并选择合适的治疗选择。[6]
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。
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。
奎师那药学院，卡拉德
授予B. Pharm所需的最低信用点。学位是208。这些学分分为理论课程，教程，实践，实践学校和项目，八个学期的持续时间。信用是分布的，如表IX所示。课程通常以序列进行进展，建立能力及其定位表明学习者的某些学术成熟度。学习者有望遵循教学大纲中提供的学期课程时间表。横向入学学生应获得从其D. Pharm计划转移的52个学分。这样的学生应分别接受“沟通技巧”（理论和实用）和“药房中的计算机应用”（理论和实用）的其他补救课程，分别等同于3和4个学分，总共有7个学分，以达到59个学分，最高I和II学期。