XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNeha
Neha Nadeem1 和 Muhammad Zubair Yousaf 2
摘要 乙肝病毒 (HBV) 是一种长 3.2 kb 的病毒，属于嗜肝DNA病毒科。它具有多种临床症状，包括肝硬化和肝细胞癌等慢性肝炎，这些症状基于病毒与宿主之间的免疫相互作用。与 HBV 的其他基因相比，X 基因在病毒的基因组特征中高度保守。HBV X 基因的许多突变会导致严重程度和其他疾病并发症。本研究旨在确定当地患者血清样本中 HBV X 基因的检测情况。在从 HBV 患者中采集的 40 个样本中，通过各种诊断方法（如 ICT 快速检测、ELISA 和实时 PCR）将 24 个（男性和女性患者各 12 个）鉴定为慢性 HBV 样本。用于 DNA 提取的样本产生了极好的 DNA 浓度，范围从 2.4ng/µl 到 9.8 ng/µl。 HBV X 基因特异性引物组在 55°C 下进行嵌套 PCR 时显示结果。通过凝胶电泳确认结果。观察到 597bp 的条带大小，而 1kb 和 50bp 的 DNA 梯子则为条带大小。将 PCR 扩增产物纯化并送去测序。测序结果对使用 nBLAST、BioEdit、Expasy、MEGA11 和系统发育分析等生物信息学工具分析 X 基因序列 (当地分离株的共识序列) 有很大帮助。研究表明，尽管接受抗病毒治疗，但慢性感染男性患者的 HBV X 基因检测率高于女性患者。统计分析确定男性和女性 HBV X 基因检测率存在显著差异 (p <0.05)。未来，这项研究将有助于设计更具体的检测方法和联合靶向疗法，用于治疗明确由 HBV X 基因突变引起的慢性 HBV 感染。关键词：乙肝病毒X基因，HBx基因检测，HBV本地分离株，性别差异，
NASANAHA博士Neha Singh
引言科学技术的进步导致了人类生活方式和行为的几种变化，使人的免疫力降低。这对自然生态系统也有很大的影响，例如环境污染和不自然的季节性变化，这些变化导致许多疾病。与外部环境直接接触的鼻子暴露于大气中存在的许多微生物和污染物，并且是一种更像是阿佳鼠的器官之一，是阿育吠陀经典中提到的鼻虫之一，并且当它与Vata dosha Dosha Dosha与Vata dosha cans the Nasal cans the Nasal cans the nasal the Nasal the Nasal cassecage一起出现。Acharya Sushrutha和Charaka使用NASA Ratinaha一词来解释这种疾病。Nasanaha的独特特征是鼻阻塞导致呼吸困难。ASAL阻塞是临床实践中最常遇到的症状之一，它可能会干扰社交活动，从而极大地损害了生活质量。nasanaha可以与鼻阻塞性疾病相关，例如肥厚的涡轮，偏置的鼻中隔，囊肿，肿瘤，腺样体和息肉。在这些疾病中，肥厚性涡轮的临床特征可以通过Nasanaha的临床特征进行分析。抗组胺药，充气剂，局部和全身性皮质类固醇被广泛用于医疗治疗，可能会引起嗜睡，出血，干燥和鼻子结层等有害作用。这只能
Neha Rustagi，HFTO - 氢气计划
使用用户友好型工具来描述实际部署的成本和排放 额外氢气生产技术的成本和排放分析 将氢气纳入能源市场模型，以涵盖战略部门的 H2 需求情景，从而实现 2050 年净零排放
新员工健康评估（NEHA）表格
MCIR免疫记录审查的授权和同意，要求所有密歇根州医学（MM）雇员遵循MM感染控制实践政策（04-06-002），MM强制性流感疫苗接种政策（04-06-06-030）和MM强制性CoVID-19疫苗接种政策。这些政策要求员工按照每个政策中概述的定义时间段向职业卫生服务（OHS）提交免疫和疫苗接种证明。OHS保留了OHS员工记录中的疫苗接种和免疫记录，以验证合规性。员工可以联系其初级保健医师以获取文件证明，访问公共MCIR网站以获取其疫苗接种记录（仅适用于密歇根州居民），或提供OHS授权以访问员工MCIR帐户以获取免疫记录。
姓名：Neha Sharma 博士 职称：助理教授 ...
作为 PI - 作为 Co-PI 1. 玉米种系中减数分裂前到减数分裂转变中的转录层次 2. 开发不同类型的玉米中早熟单交种和复合种（AICRP 玉米） 3. 通过适当的作物改良方法为包括喜马偕尔邦在内的北部山区开发合适的大麦品种（AICRP 小麦和大麦） 研究出版物：在期刊上发表的出版物总数：5 过去 5 年中的 5 篇最佳出版物
基于迁移学习的深度 CNN 范式设计用于脑肿瘤分类 NEHA BHARDWAJ、MEENAKSHI SOOD、SS GILL
摘要：脑瘤是一种致命疾病，导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的，并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预，可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取；因此，可以快速获得可观的分类结果。然而，从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集，这在医学领域很难实现。因此，权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调，以开发基于 CNN 的深度学习框架，用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类，准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%，共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%，运行时间为 32ms/步，远低于现有模型。关键词：- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
发布数字经济报告：太平洋版2022
•所罗门群岛斐济高级专员约瑟夫·马哈瑙先生（TBC）•电子商务企业家（TBC）•Esterlina Alipate女士，汤加，汤加，汤加•Neha Mehta女士，Neha Mehta女士，联合国资本发展基金会（UNCDF）的地区领导人（UCKDF）•基督教范围和公共部门，Lecturrard，Lecturry，Lecturrer，Lecturrer，lecturrer，lecturrer，lecturrer，lecturrer，lecturrer for。
使用基于 NavIC 的 NTP 服务进行时间同步的步骤
如需任何帮助，请联系 Neha Agarwal ITND/ESSA 联系电话：5133 电子邮件：gothwalneha22@sac.isro.gov.in。
边缘数据中心的端到端 AI 应用程序性能
丹尼尔·里金斯 1,2、达米沙·多西 2、马修·布莱克摩尔 2、阿斯瓦西·图拉西达兰·奈尔 2、内哈·帕塔帕蒂 2、安基特·帕特尔 2、布雷纳德·达古曼 2、丹尼尔·多布雷乔洛夫斯基 2、拉梅什·伊利卡尔 2、凯文·朗 2、大卫·齐默尔曼 2、维贾伊·贾纳帕·雷迪 1,3