XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLASI
定量降水估计（QPE）天气雷达使用衰减校正和Z-R关系算法的比率
定量降水估计（QPE）天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法，Retnadi Heru Jatmiko博士，硕士。; Emilya Nurjani博士，S.Sc.，M.Sc。
脑肿瘤指南
放射治疗 - USL / IRCCS公司神经科学研究所，博洛尼亚放射疗法肿瘤学，大学和平民观点，布雷西亚图像诊断，坎帕尼亚大学，坎巴尼亚大学，“ luigi vanvitelli”，napania naples naples naples naples naples naples naples naples naples n irccs HospitA神经元学E神经炎症，IRCCS Mondino基金会，帕维亚放射学，肿瘤学和解剖学科学系，萨皮恩扎罗马大学诊断和公共卫生系，维罗纳大学肿瘤学系，海洋医院，NAAPLES NAPLES IRCCINITION IRCRANAGICS IRAGICAL INTROGIAL STICITITION BALOGINAL STICITION IRAGICS IRLOGIAL STICITION STICITION STICITISTIC肿瘤学，肿瘤学，肿瘤学。 1，Oncolo-GICICO VENETO IOV-IRCCS，PADUA MAURIZIO MASCARIN（放射治疗师）Maura Massimino（儿科医生）
基因表达的转录和转录法规
抽象转录和转录后调节是控制基因表达的一个基本过程，可以使细胞在维持稳态的同时适应环境变化。这种调节的破坏会导致各种遗传疾病，包括癌症和神经退行性疾病。本文的目的是检查转录和转录后调节的机制，及其对分子生物学和生物医学的影响。本文通过收集PubMed，ScienceDirect和NCBI数据库的数据使用文献综述方法。分析，以识别关键因素，例如启动子，增强子，消音器，RNA聚合酶II以及转录阶段，包括启动，伸长和终止，以限定，限制，尾声，裁缝和拼接。审查表明，转录调节始于涉及转录因子和RNA聚合酶II的预启用复合物的形成。在伸长过程中，RNA合成以高度的加工性进行。在转录后阶段，修饰，例如在5'末端添加7-甲基鸟苷，而在3'末端的聚腺苷酸化则增加了mRNA的稳定性。此外，剪接机制允许从单个基因形成不同蛋白质。该调节可确保基因表达在细胞要求的适当时间，位置和数量上发生。在转录后阶段，修饰，例如在5'末端添加7-甲基鸟苷和3'末端的聚腺苷酸化增加了mRNA的稳定性。剪接机制允许从单个基因形成不同蛋白质。该调节可确保根据细胞的需求在适当的时间，位置和数量上发生基因表达。抽象转录和转录后调节是控制基因表达的基本过程，可以使细胞在维持稳态的同时适应环境变化。该调节的疾病会引发各种遗传疾病，包括癌症和神经退行性疾病。撰写本文旨在检查转录和转录后调节的机制，及其对分子和生物医学生物学的影响。Div>使用文献审查方法编写文章，通过收集PubMed，ScienceDirect和NCBI数据库的数据。进行分析以识别主要要素，例如启动子，增强子，消音器，RNA聚合酶II以及转录阶段，包括启动，伸长和终止，以及转录后的转录机制，例如封盖，裁缝和固定。审查结果表明，转录调控始于涉及转录因子和RNA聚合酶II的预启示复合物的形成。在伸长过程中，RNA合成以高水平的处理。在转录后阶段，诸如5'结束时添加7-甲基鸟苷的修改以及3'结束时的多额质量增加了mRNA稳定性。剪接机制还允许从一个基因形成不同的蛋白质。该调节可确保根据细胞需求及时，位置和数量进行基因表达。
医疗实践中基因治疗的伦理和监管 Salwa Febriana Ekasari Siregar 1*、Maritza Adelia Putri 2、Meuthya Putri Salsabila 3、Nadya Nur
医疗实践中基因治疗的伦理和监管 Salwa Febriana Ekasari Siregar 1*、Maritza Adelia Putri 2、Meuthya Putri Salsabila 3、Nadya Nur Syafina Putri 4、Rizda Maharani Sekarningrum 5、Riswandy Wasir 6 国家发展大学“退伍军人”健康科学学院公共卫生研究项目 雅加达 1,2,3,4,5,6 *通讯作者：salwasire34@gmail.com 摘要 基因治疗是一种医学创新，旨在通过修复或用功能性基因替换受损基因来治疗先天性和慢性疾病。这项技术带来了显著的益处，包括减轻护理负担和提高患者的生活质量。然而，基因治疗也带来了与安全、监管和道德相关的挑战，例如副作用风险、长期不确定性和获取的公平性。本研究旨在通过 Google Scholar、PubMed 和 ScienceDirect 的文献综述来分析基因治疗的应用，重点关注 2014 年至 2024 年的出版物。采用主题分析方法来强调与法规和道德相关的关键问题。患者安全是医疗实践的核心原则，包括基因治疗。基因治疗的长期风险难以预测。研究结果显示，虽然基因疗法为以前难以治疗的疾病提供了潜在的解决方案，但由于成本高昂和医疗基础设施有限，仍然存在获取治疗的障碍。从监管角度来看，需要严格监督和长期监测以确保基因治疗的安全性和有效性。需要严格的监管和临床监督来确保该疗法的安全使用。此外，还需要创新的融资模式来确保更公平地获得基因治疗。决策过程的透明度和患者参与对于建立公众对这项技术的信任也至关重要。基因治疗具有巨大的潜力，但需要全面综合的方法来实现。关键词：基因治疗伦理，基因治疗监管，基因治疗 摘要 基因治疗是一种医学创新，旨在用功能性基因修复或替换缺陷基因，以治疗遗传疾病和慢性疾病。这项技术带来了显著的益处，包括减轻护理负担和改善患者的生活质量。然而，基因治疗也带来安全、监管和道德方面的挑战，例如副作用风险、长期不确定性和获取的公平性。本研究旨在通过 Google Scholar、PubMed 和 ScienceDirect 的文献综述来分析基因治疗的应用，重点关注 2014 年至 2024 年的出版物。采用主题分析方法来突出关键的监管和道德问题。患者安全是医疗实践中的一项关键原则，包括基因治疗。基因治疗的长期风险难以预测。研究结果表明，尽管基因治疗为以前无法治愈的疾病提供了潜在的解决方案，但由于成本高昂和医疗基础设施有限，存在获取障碍。在监管方面，需要严格监督和长期监测，以确保基因治疗的安全性和有效性。需要严格的监管和临床监督，以确保这些疗法的安全使用。此外，需要创新的融资模式，使基因治疗的可及性更加公平。透明度和患者参与决策过程对于建立公众对这项技术的信任也非常重要。基因治疗具有巨大的潜力，但需要采取全面综合的方法才能实施。关键词：基因治疗，基因治疗监管，基因治疗伦理 PENDAHULUAN
使用算法对糖尿病疾病进行分类
印度尼西亚是世界上糖尿病患者最多的国家之一。糖尿病会引起严重的并发症，对患者来说具有潜在危险。本研究旨在通过考虑糖尿病的各种风险，使用分类增强 (CatBoost) 算法开发一个准确的预测模型来对糖尿病进行分类。 CatBoost 因其良好处理分类数据的能力而闻名。这项研究的初始阶段是数据处理或预处理，包括数据清理以处理不干净数据的问题、处理具有极端值的数据以及纠正不适当的数据类型。接下来，使用 CatBoost 算法进行创建预测模型的阶段，这是一种有效的决策梯度增强方法。使用混淆矩阵进行模型评估以评估分类性能。研究结果显示，糖尿病分类的准确率相当高，根据数据中使用的属性，准确率为 98.63%。希望这项研究能够有助于增进人们对糖尿病风险及其导致的死亡率的了解和控制。关键词：算法，CatBoost，糖尿病，分类，预测 1.介绍 糖尿病（DM）是一种由遗传因素、环境、饮食和其他因素引起的自身免疫性疾病[1]。糖尿病是一种与胰腺健康相关的疾病，胰腺产生胰岛素激素的异常会导致血糖水平升高。人体内血糖水平升高会扰乱肾脏、心脏和大脑等重要器官的功能 [2]。 2019 年，世界卫生组织 (WHO) 指出，至少有 200 万人的死亡可归因于糖尿病 [3]。根据2018年印尼卫生部在抗击糖尿病世界大会上的官方报告，印尼是世界上糖尿病患者最多的国家，位列第六。数据显示，印度尼西亚 20-79 岁年龄段的糖尿病患者数量达到约 1030 万人 [4]。
使用卷积神经网络在视网膜图像中对眼病的分类
ABSTRAK ............................................................................................................ vii
糖尿病分类的比较...
当人体无法很好地使用胰岛素时，糖尿病是一种疾病。 从长远来看，在这种情况下，葡萄糖水平会损害人体的器官，即使是人体中器官和组织功能的失败，可能会导致并发症甚至死亡。 根据国际糖尿病联合会的说法，2021年，由糖尿病造成的死亡人数为236,7.1.11千人，年龄在20-79岁左右。 当前技术的发展可以帮助人类获取信息并预测疾病，并可以通过使用分类技术的机器学习方法来帮助治疗的发展，并为了防止某些糖尿病更深的疾病。 作者将使用的分类算法预测糖尿病是决策树算法，支持向量机算法和幼稚的贝叶斯算法。 Div>数据糖尿病预测收集了多达2768个数据，每种算法都有70％的培训数据和30％的数据测试。 具有最高评估值的算法是幼稚的贝叶斯算法，平均准确度为78％，精度为77％，召回78％，F1得分率为77％。糖尿病是一种疾病。从长远来看，在这种情况下，葡萄糖水平会损害人体的器官，即使是人体中器官和组织功能的失败，可能会导致并发症甚至死亡。根据国际糖尿病联合会的说法，2021年，由糖尿病造成的死亡人数为236,7.1.11千人，年龄在20-79岁左右。当前技术的发展可以帮助人类获取信息并预测疾病，并可以通过使用分类技术的机器学习方法来帮助治疗的发展，并为了防止某些糖尿病更深的疾病。作者将使用的分类算法预测糖尿病是决策树算法，支持向量机算法和幼稚的贝叶斯算法。Div>数据糖尿病预测收集了多达2768个数据，每种算法都有70％的培训数据和30％的数据测试。算法是幼稚的贝叶斯算法，平均准确度为78％，精度为77％，召回78％，F1得分率为77％。
在Kresna Budiman Fluid中，Galvo扫描速度使用激光消融方法的氧化石墨烯纳米片的产生的影响，教授。我
在Kresna Budiman Fluid中，Galvo扫描速度使用激光消融方法的氧化石墨烯纳米片的产生的影响，教授。 ir。Heru Santoso Budi Rochardjo，M.Eng。，博士，HDI。
LASIK 和其他眼科手术中的人工智能 (AI) 将视力结果提升到新的水平
除了筛查屈光手术外，AI 还用于确保每种手术结果的准确性和可预测性。部署了严格的软件引擎来整合众多患者特定因素，例如年龄、处方、角膜和其他眼部特征以及环境因素，例如手术室的温度和湿度。通过这种整合，AI 可以生成指导治疗计划的公式。例如，对于 LASIK 和 PRK，AI 生成的公式可以指导每位患者每只眼睛的激光编程。对于晶状体植入手术，例如 EVO ICL 和 RLE，AI 可用于计算晶状体植入度数。将术后结果分析并输入 AI 软件，可以改进深度学习电路，优化未来的性能。