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使用决策树方法
目前还有许多少年甚至未成年人患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了食用的食物和饮料还含有大量糖，这种疾病通常也是由于缺乏日常活动而引起的。那么，非常有必要进行此类研究以预防并帮助治疗受糖尿病影响或患有糖尿病风险的患者。然后，为了帮助卫生部门，该研究是使用决策树算法方法进行的，并使用RapidMiner工具进行了。在使用决策树算法方法中，在糖尿病的分类中使用了77.34％，精度，精度，即75.08％，召回97.60％和F1得分为0.8486，这表明使用糖尿病方法使用糖尿病的数据来预测使用糖尿病的数据的准确性，该准确性是使用糖尿病方法的准确性是84.86％。使该方法具有相当高的准确性。关键字：数据挖掘，分类，糖尿病，决策树，快速矿工摘要 - 糖尿病是一种疾病，不仅会攻击年龄的人，而且目前许多青少年甚至未成年人已经患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了含有大量糖的食物和饮料外，这种疾病还因缺乏日常活动而引起。因此，人们认为这种研究非常颈动作，还可以帮助治疗已经患有糖尿病或患有糖尿病风险的患者。为了帮助您在卫生部门的帮助，使用决策树算法方法进行了这项研究，并使用RapidMiner工具进行了研究。在使用决策树算法方法中，在糖尿病的分类中，准确性结果为77.34％，精度为75.08％，召回97.60％，F1得分为0,8486，这表明使用决策Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree方法的精确度预测了精确的准确性。因此，人们认为该方法具有相当高的准确性。关键字：数据挖掘，分类，决策树，糖尿病，快速矿工
studi sifat elektronik grafit menggunakan metode密度...
a b s t r a k i n f o a r t i r e l这项研究是通过使用量子意式浓缩软件实现的密度函数理论方法来确定基于状态的带结构和密度的石墨电子性能的。进行计算之前，收敛研究是收敛的截止和K点。计算是使用能量截止的125 RY和K-Point 30 30 30。从频带结构曲线中，石墨的电子特性是能带隙0.01085552 eV的半导体。同时，根据状态曲线的密度，在费米水平附近的2 ev中获得了高密度。div>旋转和旋转的状态曲线的密度表明石墨是一种非磁性物质。
使用
摘要 - 视频数据是最容易访问的信息手段。这项研究的目的是使用RC4钥匙发生器结合Beaufort和Vigenere替代密码，以生成通过Web在数据传输过程中抗攻击的加密视频。Vigenere加密算法和Beaufort芯片机是一种经典的加密算法，其相同的宣传字符并不总是形成相同的密码字符，这意味着所得的密码能够掩盖纯文本模式。RC4是用于制造Keystream的流密封加密算法。发现对30个AVI视频文件的研究结果发现加密和解密过程是成功的。视频框架文件大小与加密和解密的计算时间成正比。对三个视频数据样本测试数据组的测试结果获得了17分17秒的加密所需的平均时间，并获得了17分40秒的解密。随机加密质量，其中三组的音频给出了平均MSE±15883和PSNR±0.612 dB。MSE 0和PSNR无限证明了完美的解密质量。Beaufort和Vigenere芯片机与RC4密钥生成器的组合强烈建议通过Web进行数据传输过程。关键字：视频加密，Avi，Vigenere，Beaufort，RC4。摘要 - 视频数据是最广泛访问的信息介质。这项研究的目的是使用RC4密钥生成器将Beaufort和Vigenere替换量牌组合到生产者加密视频中，该视频在网络上可以在数据传输数据期间抗攻击。Vigenere和Beaufort Cipher加密算法是经典的加密算法，其中相同的明文字符并不总是形成相同的密码字符，这意味着所产生的密码能够掩盖宣传模式。rc4是一种用于键流创建的流密码加密算法。对30个AVI视频文件的研究结果表明，加密和解密过程是成功的。视频框架文件的大小与加密和解密计算时间成正比。测试三组测试样本视频数据的结果获得了17分钟17秒的加密所需的平均时间和17分40秒的解密。随机加密的质量，其中三组的音频的平均MSE为±15883，PSNR为±0.612 dB。MSE 0和无限PSNR证明了完美的解密质量。Beaufort和Vigenere Cipher与RC4密钥生成器的组合强烈建议通过Web进行数据传输过程。关键字：视频加密，Avi，Vigenere，Beaufort，RC4
使用Pyton和OpenCV
摘要。DIV>运动检测是计算机视觉中分析视频活动的重要过程。本研究实现了一个简单的系统，可以使用Python和OpenCV库在视频文件中检测运动。该系统通过比较视频中的连续帧来检测变化并标记体验运动的区域。实现在各种示例视频上显示出令人满意的结果。本研究提供了一种易于实现的解决方案，可用于视频分析和基于计算机的监视等应用程序。DIV>关键字：运动检测，视频，Python，OpenCV，摘要视频分析。运动检测是计算机对视频活动进行分析活动的愿景的重要过程。这项研究实现了一个简单的系统，可以使用Python和OpenCV库来检测视频文件中的移动。该系统通过比较视频中的连续帧来检测变化并标记正在体验动作的区域来起作用。实现在各种示例视频上显示出令人满意的结果。本研究提供了易于实施的解决方案，可用于视频分析和基于计算机的监视等应用程序。关键字：动作，视频，python，openCV，视频分析
使用计算机视觉来识别
导入cv2导入numpy作为np def indeion_fruit（image_path）：＃读取image = cv2.imread（image_path），如果图像无：print（“找不到图像！”）返回＃更改为hsv hsv_image = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2hsv）＃颜色范围的定义要检测水果类型＃红色范围（苹果的示例）lower_red = np.array（[0，100，100，100，100，100，100]） （hsv_image，lower_red，upper_red）＃黄色范围（例如香蕉）lower_yellow = np。 np.Array（[80，255，255]）green_mask = cv2.inrange（hsv_image，lower_green，upper_green）＃masks = {
使用计算机视觉技术在照片中的面部检测
摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照明和面部姿势方面的示例图像中实施用于面部检测的计算机视觉技术。开发的系统结合了Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN），以增强针对照明和面部取向变化的弹性。实验结果即使只有两个样本图像也显示出很高的精度。这项研究还开发了处理极端照明条件的预处理技术，并使用Python和OpenCV证明了有效的实施。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照片中进行面部检测的计算机视觉技术的实施，这些示例图像具有不同的照明和面部姿势。系统开发的系统结合了中提琴和卷积神经网络（CNN）算法，以增加对照明和面部取向变化的抗性。实验结果表明，即使仅使用两个示例图像，它也显示出高度的准确性。这项研究还开发了预处理技术，以使用Python和OpenCV来克服极端的照明条件和实施效率。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV 1。简介
引用Carvalho F，Tonon AC，Hidalgo MP，Martins Costa M和Mengue SS（2024）在巴西私人制药>中分配Zolpidem和Benzodiazepines
巴西人可能会受到睡眠障碍的影响（Bittencourt等，2009； Hirotsu等，2014）。特别是，失眠症将由多达45％的人群代表，这表明巴西约有6400万人（Bittencourt等，2009; Castro等，2013; Hirotsu等，2014）。分析了一个民族代表性样本中的6万人Kodaira和Silva（Kodaira and Silva，2017）描述了安眠药的普遍性使用7.6％，平均治疗持续时间将近10年，并描述了11.2％的使用者的自我药物治疗。既有可用于治疗失眠症的非药理和药理干预措施。然而，尽管与非药物干预措施（如睡眠卫生和认知行为疗法）相比，药物通常是由于其可及性和快速响应时间而被首选的，即使它们具有更大的不良事件风险（de Crescenzo等，2022年）。通常用于治疗失眠症的两类药物是苯二氮卓类药物和Z-药物。苯二氮卓类药物充当γ-氨基丁酸-A（GABA-A）受体的变构激动剂，从而增强了神经递质的作用并导致神经元超极化。它们的作用取决于中枢神经系统中受体亚基的分布，从而产生抗焦虑，催眠，肌肉 - 骨骼，失忆症，抗癫痫药和呼吸抑制作用。在中左右系统中，抑制GABA会增加多巴胺能信号传导，从而有助于与滥用和依赖性相关的奖励效果（Drager等，2023）。苯二氮卓类药物可以有效地治疗失眠症，但构成明显的风险，例如宽容，依赖和滥用，这使得它们不适合第一线选择。苯二氮卓类药物的选择应基于主要条件，并仔细评估风险与益处，优先考虑最低有效剂量在最短的持续时间内以及逐渐锥形计划和定期随访（de Crescenzo et al。2012年对巴西数据的一项研究发现，苯二氮卓类使用的终生流行率为（9.8％），与其他国家相比，这很高，表明对巴西苯二氮卓的依赖更加依赖于管理焦虑和失眠等条件（Madruga等人（Madruga等，2018）。尽管在结构上与苯二氮卓类药物不同，但Z-药物通过与苯二氮卓受体结合而产生其催眠作用，从而增强了抑制性神经递质GABA的活性（De Crescenzo等，2022）。Z-Strugs最著名的代表是Zolpidem，该代表在1990年代被引入市场，仅用于治疗失眠症（Brandt and Leong，2017年）。Zolpidem是一种短作用催眠药，可增强抑制性GABA-A受体的活性，从而诱导睡眠（De Crescenzo等，2022）。Zolpidem有效地减少了睡眠时间，延长了睡眠时间，同时也与白天的嗜睡最少相关，这使其成为偶尔和短期失眠症持续不到4周的合适选择（Brandt and Leong，2017年）。关于不利影响，唑吡坦与各种不舒服和危险的情况有关。对来自Z-Strugs和Benzodiazepines的不良事件的评论指出了严重的负面健康结果，例如梦游和
理性社会与人工智能面临的挑战
人工智能对人类生活的发展有好处。然而，人工智能对人类的未来也构成威胁和风险。这种人工智能可以从发生在人类所有活动中的影响和冲击中看出。人工智能是一种被称为人工智能的算法结构间接接管的人类工作。人工智能产生的理性操纵迫使人类试图找到自己的身份。人工智能的挑战似乎是人类作为理性人的自由。这项定性研究以马克斯·霍克海默为形式对象，以人工智能为物质对象。这项研究采用了两个方法论要素；现象学是作者试图揭示人工智能面临的社会挑战。归纳法被用作结论，从一些数据中得出研究结果，即社会在这个现代时代如何确定人工智能作为其作为理性社会的身份的功能。
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
人工智能（AI）在管理良性压力中的作用......
摘要——人工智能（AI）在高等教育中的应用日益成为提高学习效率和质量的研究重点。在此背景下，本研究调查了人工智能（AI）在管理茂物 Ummul Quro Al Islami 学院学生论文抄袭审查相关压力方面的作用。研究方法采用定量研究法，共调查30名学生，通过学生填写的问卷调查，结果显示使用AI进行抄袭检测有助于降低压力水平，提高识别潜在抄袭的效率。受访者还表示，人工智能的使用增强了他们对其作品原创性的信心，并帮助他们了解论文中需要改进的地方。人工智能的功能，例如抄袭检测和帮助了解改进领域，被认为有助于减轻压力和提高效率。总之，将人工智能技术融入抄袭检测可以为学生管理压力、提高学业质量带来显著的益处。本摘要总结了这项研究的结果并强调了人工智能在支持高等教育环境中的学习体验方面的潜力。