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基于人工智能的外科手术预测模型...
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术，但有时可能会很困难，并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病，如胆囊炎或胆结石性胰腺炎，是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测，但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络，从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度（3 级）的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好（准确率 74%）。可以对胆囊炎进行分类，准确率为 91%，对简单病例进行分类，准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
基于 EDA 的脑卒中预测 - Nandyal
阿纳塔普尔联合大学附属拉吉夫·甘地纪念工程技术学院（自治）。获得 NBA (TIER-I) 和 NAAC of UGC 认证。新德里，获得 A+ 级认可 UGC-DDU KAUSHAL KENDRA NANDYAL-51850 1，（Estd-1995）
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统是一种强大的工具，它利用人工智能，机器学习和数据分析来解决农业最重要的疾病管理疾病管理之一。通过利用AI，该系统提供了早期检测，准确的预测和对作物疾病的有效管理，所有这些都会有助于提高农作物产量，降低成本和可持续的农业实践。AI驱动的农作物疾病预测和管理系统的未来是有希望的。随着AI，机器学习，遥感和数据分析的持续进步，这些系统将变得更加准确，高效且用户友好。随着农业行业朝着精确农业和智能农业发展，AI驱动的解决方案将在解决与粮食安全，可持续性和气候变化有关的全球挑战方面发挥关键作用。总而言之，AI驱动的作物疾病预测和
预测未来的唯一方法是...
•全球思想领导力：根据普华永道，AI在2030年为全球经济贡献高达15.7万亿美元，超过了中国和印度当前的总和。但是，几乎有70％的人将用于美国和中国。对于全世界其他地区都能渴望的包容性发展模式的紧迫性。鼓励发展和利用技术作为公平进步的催化剂的一种，以确保进步使人类和环境都受益。这是印度介绍印度发展模式的理想时机，该模型是以人为本，对行星友好且具有弹性的印度。模型将人们放在首位，尊重环境并构建可以承受时间考验的系统。制定了在全球建立印度发展模式的战略和当务之急。
欧洲束缚观察队列研究方案
摘要引言改善了对糖尿病前主体的概况的了解及其发展2型糖尿病（T2DM）的风险将增强次要预防。主要目的是描述与在初级保健中诊断为糖尿病的受试者中与入射T2DM相关的因素。方法和分析该研究基于Reunion Island，这是一个法国海外地区，经历了T2DM的疾病负担特别高。这是一项在初级保健中进行的观察性的，非随机的前瞻性队列研究，在该研究中，私人全科医生（GP）研究人员招募了与糖尿病前期糖尿病的参与者，无论其最初的咨询动机如何。前糖尿病是由WHO标准（即1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖在1.40 g/L和1.40 g/L和1.99 g/l之间的摄入后2小时，禁食等离子体葡萄糖在1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖之间。该设计基于GP的年度随访（根据法国国家卫生当局的建议），收集了临床和实验室数据以及通过电话在三个时间点上回答的特定生活方式调查表：包含在内，以及2年和5年的随访访问。随访临床和实验室数据，并且在纳入后2年和5年将获得研究特定于研究的实验室收集（血清，DNA和尿液）。主要结果是过渡到T2DM。伦理和传播该协议已得到圣维蒂安研究伦理委员会的批准（CPP Saint Etienne参考编号：2019-03）。入学开始于2019年8月。至少在同行评审的医学期刊上发表的三篇论文，一份口头交流以及与当地人群和医疗保健政策制定者进行大规模沟通中将传播结果。试用注册号NCT04463160和ID-RCB 2018-A03106-49。
中性粒细胞弹性蛋白酶作为卒中后感染的预测生物标志物
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.02.04.25321701 doi：medRxiv 预印本
电子商务产品销售预测
电子商务产品销售数据集是一项有价值且全面的数据集合，可提供有关电子商务电子商务平台上出售产品的性能和趋势的见解。此数据集包含大量信息，包括产品详细信息，定价，客户评论，销售量等。分析此数据集可能对寻求了解消费者偏好，优化定价策略并在竞争性的电子商务世界中做出明智的决策的企业，市场研究人员和数据科学家非常有益。随着电子商务在全球市场中不断扩展的覆盖范围和影响，对于希望在在线零售领域蓬勃发展的企业，获得此类数据的访问变得越来越重要。此数据集可以阐明消费者的行为，产品的受欢迎程度和季节性波动，使公司能够微调营销工作，确定利基市场并量身定制产品，以有效地满足客户需求。在这个以数据驱动的决策时代，电子商务产品是一项金矿，可以利用，以增强市场竞争力，推动销售增长，并最终为客户提供所需的产品。