XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPRED
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
农业是全球维持和经济发展的基石，是无数行业的粮食，就业和原材料的来源。但是，该行业面临着持续的挑战，其中之一就是作物疾病的流行。这些疾病不仅威胁着农作物的产量和质量，而且威胁着农民的生计和整个社区的粮食安全。在受这些问题影响最大的农作物中是木薯，这是热带和亚热带地区数百万的重要主食。木薯对恶劣条件的韧性使其成为关键的食物来源，但它易受木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹疾病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM）和木薯马赛亚疾病（CASSAVA GREEN MOTTLE（CGM）和CASAVA MOSAIC疾病（CMD）的脆弱性。及时，准确地确定木薯疾病对于有效管理至关重要，因为早期干预可以防止广泛的爆发并减轻经济损失。传统的疾病检测方法通常取决于专家知识和手动检查，这对于小农户来说可能是耗时，昂贵且无法访问的。人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步为这一挑战提供了有前途的解决方案，从而使自动化和准确地检测到植物疾病的大规模检测。该项目引入了一个基于深度学习的木薯疾病检测系统，利用强大的Rexnet-150模型进行图像分类。该系统被部署为使用烧瓶构建的用户友好的Web应用程序，即使对于具有最少技术专业知识的个人，也可以确保可访问性。训练有素的模型能够诊断出高精度的木薯叶条件，将其分为五类：木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM），木薯马赛克疾病（CMD）和健康。用户只需上传木薯叶的图像，该应用程序提供了即时诊断以及可操作的见解。这些见解包括特定疾病的预防措施和管理策略，使农民有能力采取及时的行动来保护其作物。除了其实际实用性之外，该项目与将技术纳入可持续农业的全球努力保持一致。通过利用AI，它可以增强疾病监测和预防，减少对手动检查的依赖，并支持农民采用积极的农业实践。该解决方案的可扩展性意味着它可以适应其他作物和地区，从而进一步扩大了其对全球农业的影响。
药代动力学预测和潜在的生物学活性，来自硼酸酚（Ficus deltoidea）faisal akhmal muslikh 1
摘要印度尼西亚是具有生态系统，物种和遗传学多样性的大型多样性国家之一。Tabat Barito（ficus deltoidea）是一种药用植物，传统上用于天然壮阳药对女性的天然壮阳药，此外，这种植物还具有抗菌，抗糖尿病，抗毒性，抗高血压和抗癌的好处。这项研究研究了药代动力学预测和纤维甲状腺菌中包含的酚类化合物的潜在生物学活性，包括香草酸，奎宁酸和硫酸化合物。使用Swissadme WebTool进行了药代动力学分析，同时使用Way2Drug进行生物活性。药代动力学分析的结果表明，香草酸和硫酸具有良好和高胃肠道吸收，而奎宁酸的吸收率较低。此外，只有硫酸才能穿透大脑的血液。使用PASS对生物学活性的预测表明，香草酸起作用是氯多酮还原酶抑制剂，具有抑制癌细胞增殖的潜力。奎尼酸充当糖磷酸酶抑制剂，这对于对代谢性疾病的细胞反应很重要，而硫酸酸性酸性酸性酸性酸性酸性酸性抗毒素-Cytoothrome-C还原酶抑制剂对抑制肿瘤的生长很重要。这些结果增强了酚类化合物在治疗应用中的可能性，尤其是用于癌症治疗和代谢疾病。
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
尿tart酸作为葡萄酒消费和心血管风险的生物标志物：Predimed试验
1个多酚研究小组，营养系，Ciènciesdel'EmpuecióI美食家，巴塞罗那大学（UB），AV。Joan XXII，27-31，巴塞罗那08028，西班牙； 2巴塞罗那大学（UB），圣科罗玛de Gramanet 08921，西班牙圣科洛玛大学（UB），deNutricióIInstitut deNutricióI Institut; 3肥胖与营养的Ciber生理病理学（Ciberobn），Carlos III健康研究所，Monforte de Lemos 3-5，Pavilion 11，马德里28029，西班牙； 4纳瓦拉大学预防医学和公共卫生系，伊迪斯纳大学，irunlarrea 1，潘普洛纳31008，西班牙； 5人类营养单元，生物化学和生物技术系，Pere Virgili医学研究所（IISPV），Sant Joan大学医院，Rovira I Virgili，西班牙雷乌斯； 6西班牙Vitoria-Gasteiz的Basque Country Country upv/Ehu，阿拉伯大学医院Osakidetza Basque Health Servicy，Basque Health Servication，Bioaraba Health研究所6； 7个心血管风险和营养单位，医院Del Mar医学研究所（IMIM），西班牙巴塞罗那； 8巴利阿里群岛大学和儿子ESP卫生科学研究所，西班牙帕尔马·德·马洛卡； 9西班牙塞维利亚初级卫生保健区研究部门家庭医学系； 10西班牙马拉加马拉加大学预防医学系； 11西班牙瓦伦西亚大学预防医学系； 12哈佛大学生物统计学系 div>陈公共卫生学院，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 13哈佛大学流行病学系 div>陈公共卫生学院，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 14西班牙拉斯帕尔马斯的拉斯帕尔马斯大学生物医学研究所； 15 Hartrition T.H.营养部 div>Chan公共卫生学院，美国马萨诸塞州波士顿； 16美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院医学系Channing Network Medicine，医学系以及Brigham and Brigham and Hospital; 17 D'Institut d'EnvoversitimionsBioMèdiquesAugust Pi I Sunyer（Idibaps），巴塞罗那08036，西班牙；和18号巴塞罗那大学IDIBAPS医院诊所内部医学系，罗塞洛149-153，巴塞罗那08036，西班牙Chan公共卫生学院，美国马萨诸塞州波士顿； 16美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院医学系Channing Network Medicine，医学系以及Brigham and Brigham and Hospital; 17 D'Institut d'EnvoversitimionsBioMèdiquesAugust Pi I Sunyer（Idibaps），巴塞罗那08036，西班牙；和18号巴塞罗那大学IDIBAPS医院诊所内部医学系，罗塞洛149-153，巴塞罗那08036，西班牙
技术集成，实现可预测、可盈利且以患者为中心的实践
Kirk Coury 博士就读于德克萨斯理工大学，并于 1987 年从贝勒牙科学院获得牙科博士学位。一年后，他进入德克萨斯大学休斯顿健康科学中心的牙髓病住院医师项目，并在那里获得了牙髓病学证书和牙科硕士学位。1990 年 12 月，他在德克萨斯州阿马里洛开设了自己的诊所，成为 Panhandle 地区的第一位牙髓病医生。Coury 博士是美国牙髓病学委员会的文凭获得者，也是国际和美国牙医学院的研究员。他撰写过多篇论文，并经常演讲。
生物标志物在预测和早期诊断急性心肌梗塞中的作用。
抽象的急性心肌梗塞（AMI）是一个关键疾病，仍然是世界上主要的死亡原因之一，强调需要有效的早期诊断和风险预测方法。这项研究进行了综合文献综述，重点是评估生物标志物，例如高敏感性肌钙蛋白（HS-CTN），型B纳二肽肽（BNP/NT-PROBNP）和MicroORNES在AMI早期检测中的作用。分析表明，由于其高灵敏度和特异性，高灵敏度肌钙蛋白目前是鉴定心肌病变的金标准，甚至可以在梗塞的早期阶段进行诊断。其他生物标志物（例如BNP和微型）在风险分层中很有用，提供了有关血液动力学状态和炎症过程的互补信息。然而，诸如慢性疾病（例如肾衰竭）的干扰以及MicroERNA实验室测试成本的挑战仍然限制其常规临床应用。得出的结论是，多种生物标志物的整合和更广泛的诊断方案的发展可以显着提高AMI患者的诊断准确性和个性化治疗方法。关键字：急性心肌梗塞；生物标志物；高灵敏度肌钙蛋白；法国微米；早期诊断。
收获前CD34+细胞计数预测外周血干细胞收集
CD34+细胞计数在干细胞收集之前测量的分数解释了收集结果的80％（p <0.001）。根据我们的多变量模型，在干细胞收集之前测量的白细胞和CD34+细胞计数的综合作用解释了收集结果的90％。我们仅使用在干细胞收集之前测得的CD34+细胞计数开发了一个简化的预测模型（y = 0.101×β - 0.694）。基于我们的模型，CD34+细胞计数为36.6×10 6 /L足以在一次收集会话中实现目标收集结果。具有104×10⁶ /L的CD34+细胞计数，目标收集结果是在第一个收集会话中以97.5％的概率实现的。
使用基于案例的心脏病预测...
本研究概述了使用智能系统进行心脏病预测。准确预测疾病在医学领域至关重要，但传统方法仅依靠医生的经验，往往缺乏准确性。为了解决这一限制，智能系统被用作传统方法的替代方案。虽然存在各种智能系统方法，但本研究重点关注三种：模糊逻辑、神经网络和基于案例的推理 (CBR)。对这些技术的准确性进行了比较，最终选择了基于案例的推理 (CBR) 进行心脏病预测。在预测阶段，心脏病数据集经过数据预处理以清理数据和数据分割以将其分为训练集和测试集。然后使用所选的智能系统根据处理后的数据预测心脏病结果。实验结果表明，基于案例的推理 (CBR) 在预测心脏病方面实现了 97.95% 的显着准确率。研究结果还显示，男性患心脏病的概率为 57.76%，女性为 42.24%。相关研究的进一步分析表明，吸烟、饮酒等因素是导致心脏病的重要因素，尤其是在男性中。
云计算的未来：未来十年的关键趋势和预测
本文探讨了在未来十年中塑造云计算未来的关键趋势和预测。它研究了混合和多云环境的兴起，云服务中的AI和机器学习的集成，边缘计算革命，不断发展的安全性和合规性景观以及向可持续的云计算实践的转变。本文借鉴了行业报告和专家预测，以全面概述这些发展将如何影响各个部门的企业。本文强调了这些趋势所带来的机遇和挑战，强调组织需要调整其策略，投资新技术和技能，并在其云采用旅程中优先考虑安全和可持续性。