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引文 Kulmambetova G, Kurentay B, Gusmaulemova A, Utupov T, Auganova D, Tarlykov P, Mamlin M, Khamzina S, Shalekenov S 和 Kozhakhmetov A (2024)
具核梭杆菌是一种存在于口腔微生物群中的革兰氏阴性厌氧杆菌，与结直肠癌有关 ( 1 , 2 )。结直肠癌是全球第三大常见癌症，也是癌症相关死亡的第二大原因。近年来，具核梭杆菌因其在结直肠癌发展中的潜在作用而备受关注 ( 3 , 4 )。多种风险因素都会影响癌症的发展，包括年龄、家族病史、遗传基因（如林奇综合征和家族性腺瘤性息肉病）、炎症性肠病个人病史（如克罗恩病或溃疡性结肠炎）、肥胖、缺乏运动、吸烟、大量饮酒、富含红肉和加工肉类而纤维含量低的饮食。研究表明，饮食模式在结直肠癌的发展中起着重要作用 ( 5 )。通过经验性饮食炎症模式 (EDIP) 评估确定的某些饮食与肠道炎症增加和 F. nucleatum 阳性结直肠癌风险增加有关 (6)。饮食引起的肠道炎症会改变肠道微生物群，促进结直肠癌的发生。大量食用红肉和加工肉类与结直肠癌风险增加有关，这可能是由于硝酸盐、亚硝酸盐和杂环胺等致癌物所致 (7)。饮食习惯和抗生素使用等环境因素也可能影响 F. nucleatum 在结肠中的行为。另一方面，肠道微生物在启动和促进结直肠癌发展中的作用也越来越被人们所了解。肠道微生物群与结直肠癌之间存在复杂的关系。最近的研究已发现溶没食子酸链球菌、产肠毒素脆弱拟杆菌、具核梭杆菌和大肠杆菌是与结直肠癌相关的潜在病原体 (8)。尽管肠道菌群因人而异，但某些细菌种类一直与结直肠癌有关。据报道，溶没食子酸链球菌是一种革兰氏阳性球菌，是 CRC 的危险因素 (9)。产肠毒素脆弱拟杆菌 (ETBF) 会产生脆弱拟杆菌毒素 (BFT)，已知会引起腹泻并导致炎症性肠病 (IBD) (10)。类似地，研究发现，与健康个体相比，肠道共生菌大肠杆菌在结直肠癌患者的结肠中定植的水平更高 ( 11 , 12 )。然而，对这些风险因素的反应可能因种族和地理位置而异，从而影响 CRC 的分布和预后。尽管具核梭杆菌是人类口腔的常见菌，但其在 CRC 患者的结直肠肿瘤和邻近组织中的丰度较高 ( 13 , 14 )。一些研究表明具核梭杆菌与 CRC 之间存在潜在联系 ( 1 , 15 )。据报道，这种细菌在临床前模型中会促进炎症、削弱免疫反应、改变肿瘤微环境、促进化疗耐药性并促进肿瘤生长和转移 ( 16 , 17 )。此外，F. nucleatum 与 CRC 患者的预后不良有关 ( 18 )。F. nucleatum 在结直肠组织中的存在引起了人们对其作为诊断标记物或
Frédéric Alexandre、Peter Ford Dominey、Philippe Gaussier、Benoît Girard、Mehdi Khamassi 等人。当人工智能与计算神经科学相遇时。Springer。人工智能研究导览，人工智能的界面和应用，3，2020，人工智能的界面和应用，978-3-030-06170-8。hal-01735123
摘要 计算智能和人工智能都旨在构建具有智能行为的机器和软件。因此，它们容易发生相互作用，即使后者不一定对理解认知如何从大脑基础中产生感兴趣。在本章中，我们列举、描述和讨论了最重要的交互领域。有些是方法论的，涉及信息表示、处理和学习。在功能层面，重点放在感知、导航、决策和语言等主要认知功能上。在计算神经科学对智能系统发展的重要贡献的显着特征中，其对大脑功能的系统性观点对于建模决策等高度多模态的认知功能特别有价值
引用：Najomtien，P.，Phoksawat，W.，Khammanthoon，S.，Klasuk，W.，Srisurat，N.，Chattagul，S.，Photisap，C.，Pipattanaboon，C.
经验较低的人可能无法将假单胞菌与其他密切相关的假单胞菌属分化。或Burkholderia spp。此外，培养方法至少需要3-7天才能确定可能为时已晚的细菌，并且共同感染或污染可能是一个很大的障碍，因为B. pseudomallei的生长非常慢。5–7因此，对于患者，尤其是在败血症病例中，早期识别和治疗是必需的。血清学技术已经开发出用于诊断黑凝集病（例如间接血凝（IHA），免疫荧光测定法（IFA）和酶连接的免疫吸收测定法（ELISA）的血清学技术。这些具有敏感性和特异性的方法尚未开发用于早期诊断。8–10已经开发了一种分子技术聚合酶链反应（PCR），但由于其直接检测血液中的假单胞菌的敏感性较低，因此并非常规实践。11横向流动式插电（LFD）是一种检测方法，可以在5-10分钟内通过裸眼来读取作为护理点测试（POCT），不需要特殊的训练。2014年，Raymond L.等。报道了使用B. pseudomallei Capsular多糖（CPS）作为临床患者样品检测的抗原的原型LFD分析的原型。这些技术的特异性高达97.2％（35/36），检测极限与ELISA在0.2 ng/ml时相当。12，当使用临床样品时，它给出了低灵敏度。开发了几种用于检测假子芽孢杆菌的PCR分析，需要3-6小时。对于常规诊断而言，结果并不令人印象深刻。11 div>
Khamis M. Mostafa的Currulum，Pharm-D，P.D。Khamis M. Mostafa的Currulum，Pharm-D，P.D。
临床药剂师的实践标准，2019年临床药剂师能力，2019年哮喘患者的咨询点咨询点，2019年，2019年癌症患者的营养，2019年华法林的药代动力学，2019年，2019年，2019年2019年的药物，2018年糖尿病。肾脏损伤的调整，2018年药物参数，2018
K. Nagendra Prasad，Shaik Khamruddin，Sampangi Srinivas，V。Pavan，E。Surendar，Udayakiran，“金属传感器的设计和制造A
该机器人旨在穿越各种地形，检测金属对象，并提供实时视频流，用于远程监视和监视应用程序。全地形机器人配备了坚固的底盘和坚固的车轮，以确保跨不同表面的有效运动，包括粗糙的地形，砾石，沙子，沙子和不均匀的景观。纳入机器人的高扭矩电动机系统使其能够轻松克服障碍物和陡峭的倾斜度，从而确保在具有挑战性的环境中可靠的性能。为了驱动机器人的机能系统中使用的高扭矩电动机，使用了10A拉丝电机驱动器。该电机驱动器提供了必要的功率和控制信号，以有效地驱动电动机，从而确保机器人的精确运动和可操作性。10A刷子驱动器提供了强大的性能和保护功能，从而保护电动机免受过电流或电压异常的影响。为了促进金属检测，机器人配备了专用传感器系统，能够检测其附近的金属物体。此传感器系统利用电磁原理来识别和定位金属目标，提供有关此类物体的存在和大致位置的宝贵信息。金属检测能力通过实现诸如搜索和救援，考古探索和工业检查等应用来提高机器人的多功能性。此外，全地形机器人配备了实时流媒体功能，该功能允许实时视频传输到远程位置。此功能使用户能够远程监视机器人的周围环境和活动，从而在各种情况下提高情境意识并促进决策。通过集成无线通信技术，实现了实时流媒体功能，从而使视频数据通过网络连接无缝传输。
Kalpasar 项目或 Khambhat 湾开发项目计划在 Khambhat 湾上修建一条 60 公里长的堤坝，以建立一个巨大的
卡尔帕萨项目有望在古吉拉特邦中心地带打造一个可持续发展的区域，具有增强的发展潜力，包括：（1）对索拉什特拉缺水地区进行水资源管理和灌溉。 （2）可再生能源发电； （3）由于坎巴特地区常见的潮汐变化趋于稳定，海湾地区土地增多； （4）改善巴鲁奇和巴夫那加尔之间的连通性，从而与艾哈迈达巴德形成“金三角”，旅行距离从 240 公里缩短到 60.13 公里，这也将直接有助于减少燃料消耗和温室气体排放。
如何引用本文：Rahul Malik、Sagar Pande、Nishi、Aditya Khamparia（2020 年）。人工智能和机器学习协助气候变化监测。人工智能与系统杂志，2，168–190。https://doi.org/10.33969/AIS.2020.21011。
气候变化影响社会运作，可能需要进行大量调整才能应对变化的气候模式。机器学习 (ML) 算法取得了长足进步，在其他研究领域取得了突破，最近还被认为有助于气候分析。尽管大量孤立的地球系统事件是用 ML 方法进行分析的，但尚未出现更通用的机器学习来更好地了解整个温度系统。例如，ML 可以帮助进行环境识别，其中复杂的反馈使得从即时方程分析甚至变量可视化和地球系统模型 (ESM) 诊断中进行表征变得困难。因此，人工智能 (AI) 可以基于确定的气候关联来提供即将到来的环境事件（包括极端事件）的增强警报。虽然 ESM 开发绝对必要，但我们建议同时关注使用 ML 和 AI 来识别和充分利用预先存在的模拟和数据。
EE 汽车架构和链接 ECU：限制和新需求 El Khamis Kadiri、Eric Fitterer、Bertrand Delord Manson PSA Peugeot Citroën Route de Giz
1. 背景 当前车辆发展的主要趋势是车辆中的电气和电子系统数量不断增加。引入这些系统是为了为客户提供更多舒适性和安全性功能。本文的第一部分通过示例和当前 EEA 解决方案的 ECU（电子控制单元）技术概述介绍了正在进行的 EEA（电气电子架构）解决方案的背景。本描述还介绍了未来几年的市场趋势，其中 ADAS 系统和 HEV/EV 具有更大的 ECU 扩散潜力。但是，为了阻止这种 ECU 增长以应对单纯的车辆集成并控制电子系统成本，本文的第二部分将说明 EEA 设计的目标假设，该假设为汽车行业带来了未来的技术挑战。在当今的车辆中，在 EEA 系统中添加新功能主要是通过添加一个到几个带有自己的传感器/执行器 (S/A) 组件的 ECU 来实现的。 ECU 的构建主要归功于 EEA 结构，在该结构中，当前的 ECU 得以维护以支持车辆在以下阶段的限制：- 开发阶段，设计遗留和强大的集成要求、工具、技术