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卡纳塔克邦贝里地区草的草案
摘要从很早就开始认识到草对人类的价值，而谷物草的培养可以追溯到人类从野兽阶段出现的时期。Poaceae（草一家）是印度卡纳塔克邦贝拉里（Bellary）的多元化，广泛的植物种家庭。这项研究旨在记录该地区的氯采症。在2022年至24年进行了各种栖息地，包括草原，湿地和农田。目前记录的总共32种植物物种属于26个属，最常见的肉豆谷属是echinochloa，Setaria，Chloris，Chloris，Cenchrus，Panicum。草药占主导地位，有31种（96.9％）。年度为13（39.39％），多年生植物为19（57.57％）。在保护中，第11类（27.28％）属于最不相关的，1属于弱势群体（v）。栖息地特定的物种组成，强调了保护这些物种及其栖息地的保护努力的重要性。这项研究为该地区的肺泡物种的生态学，进化和保护提供了进一步研究的基础。关键字：肉毒科，多样性，保护性，IUCN状态，bellary
促进女性领导发展的计划中的协同和融合：卡纳塔克邦的故事
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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。
来自南印度卡纳塔克邦的贫困线人口中的某些心脏病的趋势
目的：社会经济状况差也是当今社会排斥的部分中心血管疾病不断增长的原因之一。这项研究旨在使用SAST数据揭示卡纳塔克邦（南印度）的贫困线（BPL）人群中最常见的心脏病。方法：这项研究是使用Suvarna Arogya Suraksha Trust（SAST）（印度卡纳塔克邦政府）中的数据进行的，该数据是对贫困线（BPL）类别（BPL）类别的，他们在2010年使用多基因逻辑逻辑回归中接受了2010年E 2021期间各种心血管疾病的治疗。结果和讨论：研究发现，冠状动脉疾病的患病率仍然很高，从2013年到14岁，持续影响了89％的人口，并且有较小的功能。来自欠发达地区的人（分散）患有更多的冠状动脉疾病病例。从2018年到19至2020 E 21的患病率略有下降。心肌梗塞的患病率为3.9％，心动过缓为2.3％，心包炎为1.08％，如发现。结论：冠状动脉疾病显示出很高的趋势。假设在BPL社区之间的贫困，物质剥夺，社会排斥，健康差异和社会凝聚力不佳可能是心脏护理和相关结果不佳的关键原因。需要采取措施来解决穷人之间的健康差异。
AI和网络安全：增强威胁检测和...
1英语系助理教授，政府。工程学院，Haveri-581110，印度卡纳塔克邦。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2英语助理教授兼副主管，K r Pete Krishna政府工程学院KR PET-571426，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦。SKSJ技术研究所，班加罗尔-560001，印度卡纳塔克邦。电子邮件：mn_rajashekara@yahoo.co.in 4英语系助理教授。工程学院，Huvina Hadagali-583219，印度卡纳塔克邦。电子邮件：vishvanath.yankappa@gmail.com 5英语系助理教授。工程学院，库沙纳加尔-571234，印度卡纳塔克邦。Email: gecsanjeeva@gmail.com Citation : Dr. Kantharaja K P, et al (2024), Exploring the Impact of Artificial Intelligence on the Future of English Language Editing and Proofreading, Educational Administration: Theory and Practice, 30(1), 669-681 , Doi: 10.53555/kuey.v30i1.5226
人工智能和 DT 在印度卡纳塔克邦农业智能中的作用
摘要 农业是世界上最大的行业。毫无疑问，农业是人类自然可利用的资源；它是印度的主要收入和生计来源，大多数农村人口依靠农业过上更好的生活。在全球和印度，农业用地面积有限，农业用地分散化现象日益严重，而由于人口增长，对粮食的需求也在增长。提高有限土地上的生产力以满足人口增长和财富增加带来的需求是一项关键任务。为了克服这些障碍，数字技术有可能通过更新和协调来改变印度农村的农业经营。人工智能 (AI)、无人机技术 (DT)、互联网、大数据分析和区块链技术就是这类技术的例子。本文的主要目的，首先是揭示人工智能和数字技术对农民丰富其农业智能的优势，其次是了解北卡纳塔克邦小农和边际农户对人工智能和数字技术的认识和使用情况，特别是在进行调查的地方，最后利用亨利·加勒特的排名模型找出影响农民在农业中采用人工智能和数字技术的最重要因素。
为印度增长提供动力-Karnataka
在其各州中，印度著名的技术枢纽卡纳塔克邦（Karnataka）和新兴的初创生态系统的所在地吸引了来自不同部门的投资者。它已成为关键投资目的地。主要原因之一是该州是印度最大的软件出口商。班加罗尔是首都，通常被称为印度硅谷，是创新和技术的代名词。它有许多IT公园，使该市成为技术投资的热点。其他部门，例如汽车制造，电子和资本货物也对该州的GDP做出了重大贡献。拥有200多个中小型企业，由于著名的教育机构，风险投资家和孵化器的存在，卡纳塔克邦也是印度增长最快的启动生态系统。
卡纳塔克邦的绿色氢：清洁能源未来的区域解决方案
摘要。本研究论文探讨了卡纳塔克邦在全球向绿色氢作为可持续能源解决方案的关键作用。历史上依赖常规能源，但卡纳塔克邦的丰富可再生资源（包括太阳能和风能）在绿色氢革命中将其定位为领先者。本文确定并解决了技术，经济，监管和基础设施领域的挑战，提供了创新的解决方案和政策建议。它强调了建立针对运输，电网稳定性，工业，燃料网络，农村电气化和可持续农业等领域量身定制的区域氢簇。从曼加罗尔的转型运输到贝拉加维的工业发展，卡纳塔克邦的区域群集为独特的能源需求提供了量身定制的解决方案。将绿色氢融入农业和灌溉实践中，体现了该州对环保农业和可持续发展的承诺。卡纳塔克邦对绿色氢的远见道方法不仅展示了其对环境可持续性的奉献精神，而且还将其定位为绿色氢景观中的开创性参与者，推动创新，经济增长和清洁能源的未来。
查找|报告 - 消除：通过无障碍筛查和治疗结束卡纳塔克邦宫颈癌的路线图
宫颈癌是印度第二大最常见的癌症，尽管可以预防且可以治愈。该国占全球宫颈癌负担的四分之一，每年有75,000多名妇女死于该疾病。1世界卫生组织（WHO）估计，到2025年，印度新案件的年度负担将增加到近225,000，而无需广泛的筛查和预防工作。2国家预防和控制非通讯疾病计划的操作指南（2023-2030）建议，应通过Ayushman bharat bharat bharat的网络使用乙酸的网络，至少每5年对所有30至65岁的妇女进行宫颈癌的筛查。这些中心的容量和基础设施有限，可以与筛查阳性的女性进行筛查或管理随访。3过渡到WHO推荐的人乳头瘤病毒（HPV）DNA测试作为主要筛选模式的进展缓慢。在全国范围内，在政策，卫生系统和社区层面上，全国范围内的宫颈癌筛查适当实施和吸收障碍。4