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医疗实验室技术
learn to apply scientific, technical and medical principles in conducting and assessing laboratory tests within healthcare environments learn about the area of clinical pathology concerned with analyzing bodily fluids learn about the detection of pathogenic microorganisms such as bacteria, fungi, parasites and viruses study hematology, the diagnosis, treatment and prevention of diseases related to the blood study histology, which involves preparing clinical specimens and applying用于诊断显微镜检查的专门染色和技术进行血清学检查，以确定ABO和RH抗原，并准备并提供血液和血液成分，以确保对患者的安全输血获得专业责任，包括实践，伦理，沟通，批判性思维，问责，问责，问责制以及如何进行专业协作。
文章标题：评论：真菌细胞中的CRISPR/CAS12介导的基因组编辑：植物 - 真菌病Patholo
文章标题：评论：真菌细胞中的CRISPR/CAS12介导的基因组编辑：植物 - 真菌病理学中的进步，机制和未来方向作者：Chiti Agarwal [1]，Vishnutej Ellur [1]附属机构[1]附属机构：华盛顿州立大学[1] ORCID IDS：0000-000-000-0003-41125-25-25-8880 [1] chiti.agarwal@gmail.com许可证信息：这项工作已在Creative Commons Attribution许可证下发布开放访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，只要适当引用任何原始工作，该工作就允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发，分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件，使用条款和发布政策。预印度语句：本文是预印本，未经同行评审，正在考虑，并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi：10.14293/pr2199.000129.v1预印本在线发布：2023年5月14日关键字：CRISPR，CRISPR/CAS12，真菌病原体，植物病原体
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
斯里文卡特斯瓦拉医学科学研究所 (...
S.No 姓名 指定部门 手机号码 1 Dr. Vanajakshamma 心脏病学教授 9493547668 2 Dr. KM Bhargav 助理。医学教授 8072784096 3 Punith Patak 博士副教授。儿科教授 7382114464 4 Shameem 博士助理麻醉学教授 9121021821 5 P. Subramanyam 博士助理EMD 教授 9493860490 6 J. Sharada devi Nur。 Supdt.II 护理部 9494891286 7 T. Suseela 护士长 护理部 9441995124 8 N. Ravanamma 护士长 护理部 9666588297 9 Y. Nirmala 护士长 护理部 9491779904 10 L. Haritha 护士长 护理部 9908837224 11 N. Afrin 护士 ITC 9347689542 12 M. Sujatha 护士代码蓝色 6302257676 13 M. Soni 护士代码蓝色 8374213931 14 Gayathri 护士代码蓝色 9052773155 15 B. Divyavani 护士代码蓝色 9618746903 16 M. Manoj Kumar 技术员代码蓝色 8309554979 17 B. Prasad 计算机助理 计算机科 9849505070 18 NVS Prasad MSW MSW 8985555766 19 NV Bhaskar SO 安全 7382659581 20 N. Krishna Reddy 秘书助理 心脏病学 9704608060 Code Blue 团队：
本期内容 - 罗格斯新泽西医学院
我们很自豪能够在我们的设施中为新泽西州各地的患者提供知名的、最先进的神经外科护理。我们的神经外科医生和专家始终处于这一医学领域的前沿，并确保我们的患者拥有世界一流的治疗方案，为成人和儿童提供最综合、最全面的脑部护理。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
AI和Human-AI互动医学和医疗保健
“ AI的准确而复杂的图片（与其流行的描述竞争）在开始时，由于难以钉住人工智能的精确定义而受到阻碍。……奇怪的是，缺乏精确的，普遍接受的人工智能定义可能帮助该领域以不断加剧的速度发展，开花和前进。AI的从业人员，研究人员和开发人员的指导下是一种粗略的方向感，并且必须“继续下去”。尽管如此，定义仍然很重要，而尼尔斯·尼尔森（Nils J. Nilsson）提供了一个有用的定义：“人工智能是致力于使机器变得聪明的活动，而智能是使实体能够在其环境中适当和远见的质量。” [1]” [2]
