●帮助教授来自全国各地的高级研究生和博士后研究员,以空间转录方法以及空间数据的分析。●举行每日办公时间,以帮助学生熟练精通编程,并了解Scanpy和Seurat软件中不同分析背后的数学和科学。UC圣地亚哥 - BIOM200C-客座讲师2021年2月
摘要 糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病的一种严重并发症,如果不及早发现和治疗,会导致视力障碍和失明。在这项研究中,我们提出了一种先进的预测系统,利用改进的深度神经网络 (DNN) 来提高 DR 诊断的准确性和效率。所提出的系统集成了一个深度学习框架,并针对受糖尿病影响的视网膜图像的独特特征进行了量身定制的修改。我们引入了专门的特征提取技术并优化了网络架构以适应糖尿病视网膜病变的复杂性。使用包含各种视网膜图像的综合数据集来训练和验证改进的 DNN 模型。实验结果证明,与现有方法相比,该方法具有更高的预测准确性,突出了所提出的方法在糖尿病视网膜病变的早期检测和预后方面的有效性。这种智能预测系统通过促进及时干预和降低不可逆视力障碍的风险,为改善糖尿病患者的临床管理带来了巨大的希望。
PROGRAM OF THE EUROPEAN MEETING ON MOLECULAR DIAGNOSTICS 2024 Grand Hotel Huis ter Duin, Noordwijk aan Zee October 09 – 11, 2024 Wednesday October 09, 2024 09.30 – 10.30 Registration & coffee 10.30 Opening EMMD 2024 (Main Lecture Hall) 10.35 – 12.20 Session 1: MOLECULAR DIAGNOSTICS IN ONCOLOGY Chair: Tom van Wezel & Jesper Bonde 10.35 – 11.05 NGS内的技术发展; Horizon Anna Lyander,博士临床基因组学斯德哥尔摩,瑞典11.10 - 11.40肿瘤诊断中的全面基因组分析
锡铅(SNPB)合金被广泛用于微电子包装行业。它充当连接器,可提供从一个电路元件到另一个电路元件的连接所需的导电路径。在这项研究中,使用纳米识别测试研究了γ辐照对锡铅(SNPB)焊料微机械行为的影响。带有钴60源的伽马辐射暴露于从5 Gy到500 Gy的不同剂量的SNPB焊料。在这项研究中,使用纳米识别技术来了解SNPB焊接接头的微机械性能(硬度和模量降低)的演变。结果表明,随着γ辐射的增加,SNPB合金的硬度得到了增强。硬度在500 Gy样品,25.6 MPa的剂量时最大,在未辐照样品时的值最低。然而,由于材料的内在特性和原子键,减少了模量减少。
固态材料的表面特性通常决定其功能,尤其是对于纳米级效应变得重要的应用。相关表面及其性质在很大程度上是通过材料的合成或操作条件来确定的。这些条件决定了热力学驱动力和动力学速率,负责产生观察到的表面结构和形态。计算表面科学方法长期以来一直应用于将热化学条件与表面相稳定性联系起来,尤其是在异质催化和薄膜生长群落中。本综述在引入新兴数据驱动的方法之前对第一原理的方法进行了简要介绍,以计算表面相图。其余评论的重点是机器学习的应用,主要是以学识的间势的形式来研究复杂的表面。随着机器学习算法和训练它们的大型数据集在材料科学中变得越来越普遍,计算方法有望变得更加预测性和强大,以建模纳米级的无机表面的复杂性。简介
Noora Al-Qahtani 博士于 2008 年获得卡塔尔大学艺术与科学学院物理学和生物医学科学荣誉学士学位。她继续攻读研究生,并于 2015 年获得谢菲尔德大学材料科学与工程硕士学位,随后于 2021 年获得伦敦帝国理工学院材料科学与工程腐蚀博士学位。她是该领域第一位获得博士学位的卡塔尔女性。Noora Al-Qahtani 博士目前是卡塔尔大学先进材料中心的研究项目经理兼研究助理教授,以及卡塔尔大学青年科学中心学生和导师培训部门负责人。在 Al-Qahtani 博士的学术生涯中,她主持并参与了许多项目;她还是大学各个委员会的成员。除了从事研究工作外,她还教授本科课程。她积极开展研究计划,与卡塔尔大学和其他国际大学的同事开展合作项目。她的研究兴趣集中在可持续性和应用电化学、腐蚀以及针对年轻学生的 STEM 教育研究。她的兴趣涵盖了从科学角度进行的考古学,并专注于弥合基础腐蚀研究与实际工程解决方案之间的差距。
抽象这种心脏病发作和心脏病造成的死亡在世界各地都在增加。心脏麻烦是由于人们的生活承受着更大的压力而引起的。我们体内最重要的器官之一可能是心脏。它有助于控制血液循环并流向所有人体器官。今天,这种疾病是最大的死亡人数。通常,患有任何心脏问题的人几乎没有迹象和症状,我们可以轻松地判断它,从而可以准时帮助个人。症状就像高强度的胸痛,快速的心跳速度和疼痛,并记录了一些不安的呼吸。此信息是在习惯前提下进行的。在这项调查中,此外,冠状动脉疾病的概述此外,其目前的技术是立即提出的。此外,暂时阐述了对冠状动脉疾病预测的最重要AI方法的上到底检查。在每种检测机制中表现良好的各种机器学习算法都是天真的贝叶斯,决策树,支持向量机,人工神经网络,随机森林,k-nearest邻居等等。每个机器学习模型的性能取决于它的准确性预测。因此,评估模型效率的关键组成部分之一是准确性。在我们的研究中,随机森林在预测心脏病方面提供了91%的最佳准确性。逐渐解释了有关具有常见副作用的正常疾病的患者。关键字:寄生心脏病,人工神经网络,机器学习,幼稚的贝叶斯,SVM,分类技术,决策树,CVD,准确性。在所有致命感染中引入,冠状动脉发作被认为是最主要的。临床专业人员领导着关于心脏病和心脏病患者数据的多种研究,他们的表现和疾病运动。在这个时代,每个人都忙于改善自己的生活,所有人都在努力实现他们在研究,职业,工作,人际关系和生活的各个部分方面的目标。在生活的各个阶段中,这一日益增强的感觉使每个人的生活变得忙碌。有意或在不知不觉中,我们都应对日常生活中的这种压力,并且实际上在我们身体的各个部位都会压力我们的大脑,心脏和思想。这种日益增加的压力导致心脏病,这就是今天大多数人
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