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使用机器学习算法的茶产量预测中的趋势和模式 - 文献分析Pallavi Nagpal 1，Deepika Chaudhary 2，Jaiteg
Trends and Patterns in Tea Yield Prediction using Machine Learning Algorithms – a Bibliometric Analysis Pallavi Nagpal 1, Deepika Chaudhary 2, Jaiteg Singh 3 1 Pallavi Nagpal, Research Scholar, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 2 Deepika Chaudhary, Professor, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 3 Jaiteg Singh,印度旁遮普邦Chitkara大学Cuiet教授a）pallavi1008cs.phd20@chitkara.edu.in b）deepika.chaudhary@chitkara.enchitkara.edu.inc）预测产量已成为研究的重点领域，因为它在应对诸如自然灾害，市场波动和有效的农业规划等挑战方面的重要作用。在各种农作物中，茶产量预测尤为重要，印度是世界上最大的茶水出口商之一[11，13]。这项研究进行了文献计量分析，以检查茶产率预测和ML技术的收敛性。它旨在提供详细的文献计量概述，并突出未来探索的研究差距。分析需要从Scopus，Web of Science，PubMed或Google Scholar等受信任来源收集书目数据，并根据[7]对其进行评估。数据跨越2015年至2024年。通过书目分析，该研究试图提供有价值的见解：1。通过机器学习（ML）的茶产量预测涉及使用先进的计算方法来估计可以从特定区域收获的茶的数量，考虑到各种影响因素，例如天气状况，土壤健康，灌溉实践，作物疾病和害虫侵扰。ml可以创建预测模型，这些模型比传统方法提供了更准确，可靠和及时的预测，从而改善了对茶养殖业务的管理。关键词：茶产量预测，农业中的机器学习，作物产量预测，茶的ML技术，环境因素，土壤气候，遥感等。简介：茶是全球消费量最广泛的饮料之一，其耕种在印度，中国和肯尼亚等国家的农业经济中起着至关重要的作用。准确的茶产预测对于有效的农作物管理，收获计划和促进可持续的农业实践至关重要。近年来，机器学习（ML）在农业研究中获得了重要的吸引力，因为它可以在农业数据中对复杂和非线性模式进行建模[14]。ML通过引入数据驱动的方法来改变农业，从而提高生产率，提高效率并促进可持续性[3,8]。通过处理大型数据集，ML算法实现精确的收益预测，优化资源使用情况，监控环境条件并检测植物疾病。特别是，茶产率预测已成为ML的关键应用，支持更好的
基于1H NMR的人参皂苷Rb1对大鼠血清和皮瓣组织随机皮瓣成活率的代谢组学分析
随机皮瓣受长宽比限制，影响其临床应用。本研究旨在综述人参皂苷Rb1对随机皮瓣成活的影响，并从代谢组学方法分析其作用机制。将Sprague-Dawley大鼠分为对照组、缺血再灌注（I/R）组和人参皂苷Rb1组。采集大鼠血清和中部皮瓣组织进行1H-NMR波谱检测和计算机模式识别分析。术后10 d，Rb1组背部皮瓣成活率（61.06±3.71）％明显高于I/R组（50.46±1.41）％。术后24 h，1H-NMR波谱分析显示I/R组血清中脂质含量增加。与I/R组血清相比，Rb1组血清谷氨酸、肌酸、富马酸含量明显升高，乳酸、胆碱、磷酸胆碱、N-乙酰糖蛋白、尿囊素含量降低。皮瓣组织中谷氨酰胺、柠檬酸、牛磺酸、富马酸的ATP/ADP/AMP含量升高，乳酸、乙酸、乙酰乙酸的ATP/ADP/AMP含量明显降低。提示人参皂苷Rb1可能具有提高背部随意皮瓣成活率和保护作用。
学期模式所有（计划）12月至2024年
S140 BASIC STATISTICS Sunday 29th December 2024 II – SEMESTER (Examination will be held from 2.00 P.M. to 5.00 P.M.) PART-I S210 TAMIL -POETRY AND GRAMMAR-II Thursday 26th December 2024 S211 HINDI - DRAMA AND GRAMMAR Thursday 26th December 2024 S213 MALAYALAM -PROSE AND DRAMA Thursday 26th December 2024 S214 TELUGU -PROSE AND戏剧2024年12月26日，星期四S215卡纳达语 - 普罗斯和戏剧 - 2024年12月26日，星期四，第三部分S220英语通过文学-II：诗歌：2024年12月27日，星期五，2024年12月23日宏观经济学S230宏观经济学2024年12月28日，星期六，S240 S240 S240 S240 S240的宏观经济学原理于2024年12月29日至9月30日。 S310泰米尔语 - 戏剧和戏剧，2024年12月31日，星期二S311印地语 - 2024年12月31日，星期二，马拉雅拉姆语文学 - 2024年12月31日，星期二，Malayalam文学历史，S314 S314 Telugu历史 - 泰卢固语文学的历史
早期逆境的维度与延迟和加速大脑成熟的模式有不同的关系
抽象背景：不同类型的早期逆境（ELA）与儿童的大脑结构和功能有关。然而，了解发展大脑的不同逆境暴露的不同影响仍然是一个主要挑战。方法：本研究研究了通过探索性因素分析在青少年脑认知发展研究中通过探索性因素分析确定的10个稳健维度的神经相关性。大脑年龄模型经过T1加权（n = 9524），扩散张量（n = 8834）和静止状态功能（n = 8233）磁共振成像数据的训练，验证和测试，分别进行了扩散张量（n = 8834）（n = 8834）。结果：贝叶斯多级建模支持不同类型的ELA暴露与年轻和年轻的大脑之间的不同关联。的维度通常与情绪忽视有关，例如缺乏初级和次要的护理人员支持以及缺乏护理人员的监督，与较低的大脑年龄差距有关，即看起来年轻的大脑。相比之下，通常与护理人员的心理病理学，创伤暴露，家庭侵略，物质使用和与生物父母的分离以及社会经济劣势和邻里安全性相关的维度与更高的大脑年龄间隙，即老年人的大脑有关。结论：发现ELA的尺寸与不同的神经发育模式不同，表明尺寸特异性延迟和加速的脑成熟。
![l e t t t t t e洞察慢性胃炎的生物标志物识别TCM潮湿的痰液模式[字母]](/simg/3/31531104abeb0fee9a57b7a155530242c506593b.webp)
l e t t t t t e洞察慢性胃炎的生物标志物识别TCM潮湿的痰液模式[字母]
尽管本研究的重点是CG中的DP模式，但DP模式的诊断标准是从教科书中得出的，尽管作者报告了诊断项目，但他们并未披露用于诊断DP模式的特定过程。在两位具有高级专业头衔的高级中医专家中，共识是否达成了共识？读者没有信息。因此，未经诊断试验构建的标准的临床有效性值得怀疑。此外，作者强调了鞘脂代谢在DP-Pattern的病情生理学中的重要性。然而，目前，鉴定出的鞘脂代谢产物（尤其是1-磷酸盐和鞘磷脂）的确切功能意义仍然是推测性的。最近的发现表明，这些鞘脂代谢物可能与CG有关，而不是与DP表型相关。2，3
自动化飞行研究的简单模式产生非较低的交通模式
对自动空中流量的研究工作将需要用于测试算法功能的工具。测试将需要灵活的方法来创建大量人造数据以验证自动化系统的安全性。这项工作中的交通生成方法是为了测试交通预测和重新算法的自动驾驶汽车，试图降落在非较低的机场。交通生成方法生产机场方法轨迹，支持多种模式输入类型和典型的模式修改操作，用于多种飞机类型，具有不同的性能功能。对于每架飞机，都有选择方法类型，修改方法的飞行方式，并施加了场景驱动的时间约束，例如飞机对之间的间距。该工具使用简化的飞机动力学来生成交通车辆的位置和速度轮廓。此外，该工具还支持独立的仿真测试或批处理/批量测试工作，多个输出数据选项，并促进后处理分析。
comp4026计算机视觉和模式识别（3,2,1）
CILOS类型TLA 1-3学生将通过讲座和教程学习计算机视觉和模式识别知识。为了帮助学生有良好的了解，将设计实验室会议，以便学生可以在讲座中运用他们所学的知识。此外，书面作业，实验室练习和最终考试将旨在评估学生的理解水平。1-4根据他们学到的计算机视觉和模式识别理论，要求学生使用API（例如OpenCV和Pytorch）开发应用程序原型。还要求学生对其项目进行初步演示和最终正式演讲。在这两种情况下，讲师，助教和其他学生都会提出与他们的项目有关的问题。以这种方式，我们可以评估他们对计算机视觉和模式识别的理解以及他们提出的方法。评估：
模式识别在电子卫生中录制。 ...
引言和一般性的个性化治疗响应预测提供了一些好处，它可能会减少治疗选择的试验和错误，减轻不良影响并优化治疗结果。该过程涉及从电子健康记录（EHR）中过滤相关特征，例如人口统计信息，病史，实验室结果和先前的治疗反应。使用机器学习方法创建预测模型，即监督学习算法，例如决策树，支持向量机和神经网络。通过使用过去的患者数据，这些模型可以预测新患者对各种疗法的反应。特征选择和提取算法用于识别相关变量，采用机器学习算法进行预测性建模。同样，NLP技术用于从非结构化临床文本中提取信息，以及数据预处理方法，以处理缺失的值，噪声和离群值。这些是电子健康记录中使用的各种工具和技术。
严重精神疾病中异常激活的模式对基于任务的fMRI研究的转诊性数据驱动的荟萃分析
背景。研究表明，严重的精神疾病（SMD），例如精神分裂症，重度抑郁症和躁郁症，与大脑活动的常见改变有关，尽管降低了损害水平。但是，研究发现之间的差异可能是由于小样本量和使用不同功能性磁共振成像（fMRI）任务的使用。为了解决这些问题，通过数据驱动的荟萃分析方法旨在识别跨任务的均质大脑共同活性模式，以更好地表征这些疾病之间的常见和独特的变化。方法。进行了分层聚类分析，以识别报告类似神经成像结果的研究组，与任务类型和精神病学诊断无关。然后在每个研究组中进行了传统的荟萃分析（激活可能性估计），以提取其异常激活图。结果。总共针对762个FMRI研究对比，包括13个991例SMD患者。层次聚类分析确定了5组研究（荟萃分析分组； MAG），其特征是SMD的不同异常激活模式：（1）情绪处理； （2）认知处理； （3）电动机过程，（4）奖励处理和（5）视觉处理。虽然MAG1通常受到通常受损的损害，但MAG2在精神分裂症中受到了更大的损害，而MAG3和MAG5则发现疾病之间没有差异。结论。本研究强调了同时研究SMD而不是独立研究的重要性。mag4表现出诊断差异最强的差异，尤其是在纹状体，后扣带回皮层和腹侧前额叶皮层。SMD主要由脑网络中的常见缺陷来表征，尽管疾病之间的差异也存在。
关于反...
摘要背景：癌症是人体任何部位不受控制的细胞分裂的疾病。乳腺癌（BC）是女性人口中新兴的健康问题，占全球死亡的13％。研究的目的是评估班加罗尔三级护理医院的卑诗省患者的药物处方模式。材料和方法：在三级护理医院进行了6个月的前瞻性观察研究。在符合纳入标准的卑诗省患者中，在日托单位和住院治疗部门内进行了采样。设计和用于收集信息的标准数据收集表。结果：总共纳入了满足纳入标准的52名患者。大多数患者年龄超过50岁，并且在绝经后。大多数患者被诊断为BC的IV期，患有三阴性和HER2+肿瘤。大多数患者接受化疗包括辅助和双重药物治疗。最常见的抗癌药物是紫杉醇（20.18％），环磷酰胺（18.34％）和卡泊汀（14.68％）。59.61％的药物是从国家基本医学清单（NELM）的2022年开处方的，而WHO基本药物清单的63.46％2023。结论：BC是一种普遍的癌症类型，需要长期治疗和监测来评估和完善治疗方案。本研究评估了卑诗省患者中化学治疗剂的处方模式，并促进了药物的合理使用并减少患者的痛苦。