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与Python的机器学习文凭... div>
模式：这是一个100％的在线计划，持续3个月，您可以按照自己的节奏提前前进，并每天24小时访问内容。 div>工作表格：文凭有阅读材料，实践练习和最终项目。 div>此外，他们将有可能通过专门的论坛与讲师和其他学生互动。 div>联系人表示：对于任何问题或咨询，我可以通过电子邮件jl.morales@ugto.mx直接与讲师进行交流。 div>此外，还将有咨询和疑问时间表，教师将可以单独或小组为学生提供服务：
药物发现和生物蟒分析 MBP-...
摘要：髓系细胞白血病 1 (Mcl1) 是一种抗凋亡蛋白，在包括白血病在内的多种癌症中过度表达，使其成为治疗干预的有吸引力的靶点。本研究使用 Biopython 进行结构分析和 CBDock 进行分子对接模拟，探索了 MBP-Mcl1 和配体 12 之间的相互作用。使用 Py3Dmol 进行结构可视化，深入了解结合位点的可及性和蛋白质-配体相互作用。检查 MBP-MCL1 等蛋白质序列，有助于识别蛋白质的分类。结果揭示了配体 12 的高结合亲和力、结合后 Mcl1 的构象变化最小以及关键的残基相互作用。Biopython 为研究人员在靶向治疗方面的进步做出了贡献，为白血病患者带来了潜在的结果。这些发现突出了配体 12 是针对髓系细胞白血病的靶向治疗的有希望的候选药物，并建立了一种将计算工具整合到药物发现中的工作流程。
使用Python进行多种疾病预测
在全球范围内，糖尿病，心脏病和乳腺癌是死亡的主要原因。糖尿病会影响血糖水平，乳腺癌涉及乳房组织中的肿瘤，心脏病包括心脏节律异常和冠状动脉疾病等问题。在印度，糖尿病每年杀死一百万以上的人，心脏病占死亡率的很大一部分。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。 我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。 该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。 这将提高医疗保健效率和诊断能力。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。这将提高医疗保健效率和诊断能力。
使用机器学习和实施的设计道路交通管制系统的研究将在Python
道路交通的复杂性和数量增加需要开发高级交通管制系统，以确保有效的交通流量并减少拥塞。本研究提出了一种新型的道路交通管制系统利用机器学习技术，并在Python进行了实施。该系统旨在优化流量信号时间，预测流量模式并实时管理动态的交通状况。机器学习模型，包括神经网络和加强学习算法，用于分析历史和实时的流量数据。这些模型可以预测交通量并优化信号控制策略，以最大程度地减少等待时间并提高整体交通效率。python及其可靠的库，例如Tensorflow，Keras和Scikit-Learn，用于模型开发，培训和部署。使用来自城市地区的现实世界流量数据来验证所提出的系统。关键的性能指标，例如平均等待时间，吞吐量和拥塞水平，以评估系统的有效性。初始结果表明，与传统的交通控制方法相比，交通流量和拥堵减少的减少显着改善。这项研究证明了将机器学习整合到交通管理系统中的潜力，为现代城市交通挑战提供了可扩展和自适应解决方案。Python中的实现展示了使用开源工具来开发智能交通控制系统的实用性和灵活性。未来的工作将集中于增强模型准确性，将系统扩展到较大的网络，并结合其他流量参数，以进行更全面的流量管理。
使用 Python 进行脑肿瘤检测
近年来，机器学习算法在图像识别任务中取得了巨大成功，与此同时，电子病历和诊断成像的使用也急剧增加。本综述介绍了应用于医学图像分析的机器学习算法，重点介绍了卷积神经网络，并强调了该领域的临床方面。在医学大数据时代，机器学习的优势在于，可以通过算法发现数据中重要的层次关系，而无需费力地手工处理特征。我们涵盖了医学图像分类、定位、检测、分割和配准的关键研究领域和应用。最后，我们讨论了研究障碍、新兴趋势和可能的未来方向。
用Python和LSB隐肌嵌入秘密键
该项目调查了使用Python将LSB（最不重要的位）隐肌造影术结合到图像和秘密密钥嵌入技术中。主要目标是找出最不重要的图片像素部分是否可以隐藏私人数据，例如加密密钥。该项目使用LSB隐化算法将秘密密钥嵌入图像文件中。为了用最少的视觉影响编码敏感数据，该技术操纵了每个像素RGB通道的最不重要的位。通信渠道的完整性在很大程度上取决于加密密钥的安全传输，这是当前安全过程中的常见实践。但是，当交换密钥时，可能会出现漏洞。这些键在当前系统中可能没有额外的安全性，使它们容易受到拦截或不需要的访问。通过将密码键直接嵌入到图片文件中，该技术介绍了一种革命性的方法。此技术旨在通过引入低调的安全层来增强密钥传输安全性。该项目研究了这种方法的潜在好处和挑战。这一发现很重要，因为它有可能通过利用LSB隐肌来添加额外的保密层来改善当前的安全方法。
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1个计算机应用主人，1 Sanketika Vidhya Parishad工程学院，Visakhapatnam，印度摘要：使用磁共振图像检测脑肿瘤对于现代医学成像研究很难。（MRI）。专家通常使用MRI图像来创建人体软组织的图像。代替手术，用于分析人体器官。图像分割对于检测脑肿瘤是必需的。出于这个原因，大脑分为两个单独的区域。这被认为是在寻找脑肿瘤的过程中最关键但具有挑战性的步骤之一。因此，在要求计算机进行正确诊断之前，精确地分割MRI图片至关重要。以前，创建了多种算法，用于利用各种仪器和方法的MRI图像进行分割。在这项工作中，对使用MRI图像分割鉴定脑肿瘤的方法和程序进行了详尽的审查。最后，该报告为未来的趋势提供了关于大脑图片细分和肿瘤识别的更复杂研究调查的途径，最后在简洁的讨论中。索引 - 脑肿瘤，磁共振图像（MRI），医学成像，图像分割，软组织，手术，人体器官，算法，方法，研究研究