XiaoMi-AI文件搜索系统
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YouTube作为出血胶的信息源
口香糖出血是一个常见的牙齿问题，许多患者在线寻求有关该主题的健康相关信息。YouTube网站是搜索医疗信息的人们的流行资源。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。 因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。 使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。 在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。 视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。 全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。 使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。 大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。 最高覆盖范围是症状（95.33％）。 只有14.02％的视频被归类为“好”。 被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。 you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。最高覆盖范围是症状（95.33％）。只有14.02％的视频被归类为“好”。被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。不正确和内容不足会显着影响患者的身份和医疗决定。需要由牙科专业人员，组织和YouTube平台来花费努力，以确保YouTube可以作为出血胶的可靠信息来源。
课程和教学大纲
单位-II：假设估计理论的估计理论和测试：估计的无偏，一致性，效率和充分性，最大似然估计及其特性（没有证据）。假设的检验：简单而复合的假设，基因和类型的错误–II，关键区域，重要性水平，大小和测试的功率。单位-III：简单假设的显着性检验，卡方检验，拟合良好，应急表中属性的独立性以及许多比例的平等，t检验，f检验和基于它们的问题，在数据挖掘中的重要性测试的应用。单位IV：相关和回归相关性：简介，类型，Karl Pearson的相关系数，Spearman的等级相关系数，多重和部分相关。回归：线性回归，回归系数，多线性回归的概念和多线性回归的矩阵符号。单位V：非参数测试需要非参数测试，一个样本和两个样本的标志测试，Wilcoxon签名的等级测试，中间测试，Wald Wolfowitz Run测试，Mann Whitney U测试，随机性运行测试，基于Spearman的独立性测试，基于Spearman的独立等级相关系数（小样品和大型样品），kruskal iner for等等。在数据挖掘中非参数测试的应用。教科书
使用人工授精 (AI) 的实践经验...
本研究的目的是比较在野外条件下使用冷冻和新鲜、稀释和冷藏精液进行人工授精 (AI) 的效率。这项研究包括了 129 匹不同品种的母马。在用新鲜冷藏精液授精的 107 匹母马中，有 81 匹怀孕。七匹怀孕母马流产，产下 74 匹小马驹。在用冷冻精液授精的 22 匹母马中，有 17 匹怀孕。17 匹怀孕母马中有两匹流产，最终产下 15 匹健康的小马驹。两组之间在小马驹出生率方面没有差异 ( P > 0.05)。授精周期数中位数的比较未显示显著差异。然而，发现每次受孕的授精次数存在显著差异（Kruskal – Wallis 检验，P = 0.014），冷冻精液的授精次数较多（分别为 2.5 次和 1.8 次，新鲜冷藏精液和冷冻精液）。Cox 回归显示，精液类型对配种期（授精期持续时间）有显著影响（P < 0.001）：使用冷冻精液会延长授精期。这可能是由于管理问题，因为仅在一次或几次未用于人工授精的发情周期后，就会使用冷冻精液进行重新授精。
B.Sc.具有网络安全的计算机科学MSC-CS-CS-2022-2024-Syllabus-1.pdf
复杂性 - 空间复杂性 - 如何估计算法最坏情况和平均病例分析 - 摊销分析的运行时间。II单元（11小时）数据结构：简介 - 链接的列表 - 树 - 二进制树。 堆数据结构：简介 - 堆划分和征服：简介 - 二进制搜索 - 分类 - 分隔和征服范式 - 选择：找到中位数和kth最小的快速排序。 单元III（11小时）AVL树：定义 - 高度 - 搜索 - 插入和删除元素 - AVL旋转 - 分析。 红色黑树：定义 - 搜索 - 元素的插入和删除 - 算法及其时间复杂性。 Splay trees: Definition – Steps in Splaying – Analysis -Multi-way search trees: Indexed Sequential Access – m-way search trees – B-Tree – searching, insertion and deletion - B + trees UNIT IV (11 Hrs) Dynamic Programming: Introduction- The Longest Common Subsequence Problem- The Dynamic Programming Paradigm- The All-Pairs Shortest Path Problem- Travelling sales Person problem - The Knapsack Problem . Greedy Approach: Introduction- The Shortest Path Problem- Minimum Cost Spanning Trees (Kruskal's Algorithm)- Minimum Cost Spanning Trees (Prim's Algorithm) UNIT V (12 Hrs) Graph Traversal : Introduction-Depth First search- Applications of DFS -Breadth-First search- Applications of BFS -Complexity of Problems: NP-complete Problems:- Introduction-The Class P- The Class NP- NP完整问题。背面：简介 - 8- Queens问题 - 子集问题总和 - 图形着色 - 哈密顿周期II单元（11小时）数据结构：简介 - 链接的列表 - 树 - 二进制树。堆数据结构：简介 - 堆划分和征服：简介 - 二进制搜索 - 分类 - 分隔和征服范式 - 选择：找到中位数和kth最小的快速排序。单元III（11小时）AVL树：定义 - 高度 - 搜索 - 插入和删除元素 - AVL旋转 - 分析。红色黑树：定义 - 搜索 - 元素的插入和删除 - 算法及其时间复杂性。Splay trees: Definition – Steps in Splaying – Analysis -Multi-way search trees: Indexed Sequential Access – m-way search trees – B-Tree – searching, insertion and deletion - B + trees UNIT IV (11 Hrs) Dynamic Programming: Introduction- The Longest Common Subsequence Problem- The Dynamic Programming Paradigm- The All-Pairs Shortest Path Problem- Travelling sales Person problem - The Knapsack Problem .Greedy Approach: Introduction- The Shortest Path Problem- Minimum Cost Spanning Trees (Kruskal's Algorithm)- Minimum Cost Spanning Trees (Prim's Algorithm) UNIT V (12 Hrs) Graph Traversal : Introduction-Depth First search- Applications of DFS -Breadth-First search- Applications of BFS -Complexity of Problems: NP-complete Problems:- Introduction-The Class P- The Class NP- NP完整问题。背面：简介 - 8- Queens问题 - 子集问题总和 - 图形着色 - 哈密顿周期
评估西班牙偏头痛的个体的饮食习惯：探索性观察性横断面试验研究
摘要：背景/目标：已提出饮食习惯是偏头痛的潜在治疗方法；然而，缺乏支持公司建议的科学证据。具体来说，尚未研究居住在西班牙偏头痛的饮食习惯。因此，本研究旨在评估其饮食模式，并根据偏头痛发作的频率或与偏头痛相关的残疾程度来研究这些习惯如何变化。方法：对西班牙诊断为偏头痛的260名（18-64岁）进行了探索性，观察性，横断面试验研究。饮食，生活方式和偏头痛特征的数据是通过在线问卷收集的，该问卷包括食物频率问卷，并询问有关饮食，生活方式以及与偏头痛有关的不同方面的看法。使用Kruskal – Wallis检验分析统计差异，然后使用JASP进行DUNN的事后检验。恢复：植物性食品的消费低于Aesan的建议。在不同的Mi-Graine攻击频率或与偏头痛相关的残疾水平的食物食物消耗方面没有观察到差异。慢性偏头痛组和严重的残疾人组都表现出一些被认为是偏头痛触发因素（例如巧克力，腌制奶酪，腌制肉和含酒精饮料）的食物的差异。此外，患有偏头痛的人的咖啡因比患有慢性偏头痛的人多得多。因此，必须进一步研究饮食在偏头痛管理中的作用。结论：尚不清楚避免饮食偏头痛触发因素是受某些食物化合物的生物学作用还是受饮食感知和毫无根据的信念影响的驱动。
津巴布韦的小儿创伤性脑损伤
背景。创伤性脑损伤（TBI）对卫生系统造成了巨大负担，这是儿童住院治疗最大的原因。这项研究旨在描述津巴布韦哈拉雷的三级转诊医院的TBI儿童的原因，表现，管理和结果。方法。这项前瞻性队列研究是在2018年6月至2019年5月的研究地点进行了≤12岁的儿童的便利样本。儿童从入学到一个月的入院后遵循。社会人口统计学，临床和神经影像学数据。计算了中位长度，并使用了卡方，Fisher的精确度和Kruskal Wallis测试。结果。招募了84名TBI儿童。大多数是男性（66.7％）和（56.0％）发生在汽车事故后持续了TBI。在60.7％的患者中发现，意识丧失的最初时期持续了6.5（IQR = 4.8）小时。表现时最常见的症状是头痛（61.9％），轻度TBI是最常见的TBI类型。骨骼损伤是遇到最多的相关伤害（13.1％），大多数患者进行了非手术治疗 - 79（94.0％）。大多数患者（56.0％）在一个月的随访中经历了良好的恢复良好。结论。机动车事故是津巴布韦小儿TBI的主要原因。大多数患者不接受手术治疗，并且康复良好。
一种基于强化的基于强化的学习方法...
摘要 - 发生极端事件后，可移动能源资源（MERS）可以是恢复批评负荷以增强电力系统弹性的有效方法，当时没有其他形式的能源。由于极端事件后MER的最佳位置取决于系统操作状态（例如，每个节点处的负载，系统分支的开/关状态等。），现有的基于分析的方法和基于人群的方法必须重复整个分析和计算，当系统运行状态发生变化时。相反，尽管系统状态经过各种情况培训，但基于深度的增强学习（DRL）方法可以迅速确定最佳或接近最佳位置。使用基于Q的深度学习方法提出了MER的最佳部署以提高电力系统的弹性。如果可用，也可以使用MERS来补充其他类型的资源。极端事件后，提出的方法分为两个阶段。在第一阶段将分布网络建模为图形，而Kruskal的跨越森林搜索算法（KSFSA）用于使用双人开关来重新配置网络。在第二阶段确定MER的最佳或近乎最佳位置，以最大程度地提高临界负载恢复。一项关于33个节点分布测试系统的案例研究证明了拟议方法的MERS灾难路由方法的有效性和功效。索引术语 - 深度Q网络，分配系统，可移动能源资源，增强学习，弹性。
tenebrio molitor（鞘翅目：tenebrionidae） - 饲养条件的优化以获得所需的营养价值
本研究涉及温度和对Tenebrio molitor的营养价值的影响，尤其是在粗蛋白，氨基酸，脂肪和脂肪酸剖面的含量上。tenebrio molitor幼虫在15、20和25°C中保存，并用小麦麸皮，小扁豆粉和混合物喂食。通过国际标准方法对参数进行了分析。通常，随着饲料中小扁豆的增加，粗蛋白含量增加。温度和进料的变化最为明显，在必需的氨基酸谷，ARG和LEU上。在用小麦麸皮的昆虫中，在20°C下确定了最高的平均脂肪含量。最低的脂肪含量是在15°C的麸皮昆虫中确定的。脂肪含量依赖于小扁豆粉的饲料中的温度以及小麦麸和小扁豆粉的混合物在统计上微不足道（P> 0.05，Kruskal – Wallis，Mann – Whitney Post HOC HOC测试）。在15°C和麸皮饮食的饲养温度下，获得了最高的多烯脂肪酸。得出的结论是，较高比例的蛋白质饮食可以增加昆虫中粗蛋白的含量。温度的升高通常仅导致硝基物质含量略有增加。因此，饲料对这种营养参数的影响比饲养温度的影响要重要得多。通常，可以说饲料和温度也会显着影响脂肪含量。
对SARS的T细胞免疫反应的持久性 -
摘要：背景：对SARS-COV-2的免疫反应对于防止再感染或减轻疾病严重程度至关重要。到目前为止，已经对T-Cells的长期保护或自然感染引起了长期保护。但是，它仍然吸引了相当大的科学兴趣。本流行病学研究的目的是定义来自普通人群的特定未接种疫苗的个体中T细胞免疫反应的水平，并具有先验确认的COVID-19感染，而没有可测量的IgG抗体水平。方法：我们从2021年9月至2022年9月从Covid-19恢复的连续未接种疫苗的人的病历进行了回顾性描述性分析，该数据从2021年9月至2022年9月到达Attica地区的一个大型私人医疗中心，以便根据自己的主动性进行SARS-COV-2 T-t-cell Imnunity响应进行检查。感染后三个时期的T细胞反应分析分为三个时期：A组：最多6个月； B组：6-12个月； C组：> 12个月。通过执行T点，估计了针对尖峰（S）和Nucleocapsid（N）结构蛋白的SARS-COV-2 T细胞响应。covid测试方法。通过SARS-COV-2 IgG II QUIAS分析（Abbott Diagnostics）测量 SARS-COV-2 IgG抗体水平。结果：研究中总共包括182名受试者，其中85名女性（46.7％）和97名男性（53.3％）男性，范围为19至91岁（平均50.84±17.2岁）。在检查日期以前的6个月内已感染了59个（32.4％）（A组），在一段时间内> 6个月内感染了69个（37.9％），<1年（B组）和54（29.7％）在检查日期内感染了超过1年（C组）（C组）。在这三组中，据报道，A组的47/58（81％），B组B组61/69（88.4％）和C组C组47/58（88.4％）的阳性T细胞反应（88.4％）（CHI Square，P = 0.27）。T细胞反应，B组的61/69（88.4％）和C组C组的36/54（66.7％）（CHI Square，P = 0.02）。S抗原的中位数斑点细胞（SFC）的计数为18（从0-160），19组为19（范围为0-130），在B组中为0-130（从0-160），C组中的0-160（范围为0-160）（KRUSKAL – WALLIS测试，P = 0.11； PAIMWISE比较； Pairwise比较：A – B组：A – B，P = 0.95 c = 0.95; c，P = 0.89; p = 0. c，P = 0. c，p = 0. 0. c = 0. p = 0. 0. c = 0. p =0。 0.11）。n抗原的中位数为A组为14.5（范围从0到116），B组为24（从0-168），1组为1（范围为C组为0-112）（Kruskal -Wallis测试，P = 0.01; P = 0.01; pairwise比较； pairwise比较：A – B组，P = 0.02 = 0.02； 0.03）。结论：我们的数据表明，尽管无法检测到的体液元素，但SARS-COV-2自然感染后的保护性适应性T细胞免疫可能会持续12个月以上。
早期大脑发育过程中结节性硬化症中的 microRNA-34a 激活可能导致皮质发生受损
图 1 出生后早期发育过程中皮质结节中 miR-34a 表达增加。 (A、B) TaqMan RT-qPCR 分析：(A) 与尸检对照组织 (n = 27) 相比，结节性硬化症 (TSC) 患者 (n = 37) 切除的皮质结节中 miR-34a 表达较高 (中位 FC = 3.4，p < 0.001)； (B) 与年龄匹配的尸检对照组 (n = 13) 相比，0–4 岁 TSC 年龄组的 MiR-34a 较高 (FC =17.5, p < 0.001)，但在 4–12 岁 (n = 10 vs. n = 5) 和 >12 岁 (n = 8 vs. n = 9) 的 TSC 与年龄匹配的对照组之间没有显着差异；(C, D) MiR-34a-5p 原位杂交：婴儿 TSC 皮质 (8 个月大) 与尸检衍生的对照皮质 (9 个月大) 的灰质 (C) 和白质 (D) 相比；miR-34a 原位杂交信号 (IHS) 的双标记，以蓝色显示，NeuN (C，插图) 和 GFAP (D，插图)，以红色显示； (E, F) 双标记显示 miR-34a IHS 与 NeuN 在正常和畸形神经元（DN；E）中共定位，且与 GFAP 在巨细胞（GC；E、F）中共定位；*** p < 0.001；(A) 中的 Mann–Whitney 和 (B) 中的 Kruskal–Wallis 与 Dunn 的事后检验，中位数、误差线表示最小-最大范围。