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QSAR研究二酰基甘油酰基转移酶-1（DGAT-1 ... ） 1简介面部检测是对象的子集...
糖尿病是通常会感染所有年轻人和老年人的慢性疾病之一。目前尚无特殊药物可以治愈糖尿病。可以使用继续开发的某些酶疗法对糖尿病进行适当治疗。允许治疗糖尿病患者的一步是抑制二十二甘油酰基转移酶-1的生长（DGAT1）。在使用定量结构活动关系（QSAR）方法的硅中开发中，该方法通常用于预测尚未测试的化合物的生物学活性。本研究旨在使用二二酰甘油酰基转移酶-1化合物作为糖尿病生长的抑制剂来构建QSAR模型。使用粒子群优化（PSO）特征选择模型和支持矢量机（SVM）的预测方法，将在二二十二酰甘油酰基转移酶-1化合物中产生主要的描述符的组合建议，该化合物可用于抗糖尿病的发展。所使用的数据集是228个数据，其中包含有关二二酰甘油酰基转移酶-1种化合物的化合物活动的信息，多达1444个功能。使用的描述符信息是一个特征列，其偏差高于0.5。通过多项式内核获得了PSO选择的最佳结果，值为𝑅20.629，以及通过实施RBF模型获得的最佳预测结果，在每个内部验证𝑅2和外部验证2中获得得分，值为75％和67.2％。
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
使用图像
本研究旨在使用混合溶液方法诊断出视网膜底面图像的糖尿病性视网膜病。更具体，混合方法依赖于结合深度学习和图像处理以获得更好的结果。可靠的糖尿病性视网膜病变（DR）从数字眼底图像中检测被认为是医疗图像处理中的一个开放问题，需要开发替代溶液。失明和视觉丧失可能来自DR。本研究采用径向基函数（RBF）神经网络分类器来自动识别视网膜图像是与疾病相关或非药物相关的。糖尿病性视网膜病（DR）会导致视觉损害的视网膜病变，通常与糖尿病有关。如果未及时检测到它，则可能导致失明。早期诊断和治疗DR可以帮助防止视力丧失。深度学习已成为最近最受欢迎的方法之一，显示了各种应用程序的性能提高，尤其是在医学图像的分析和分类中。由于其出色的有效性，卷积神经网络越来越多地用作医学图像分析中的深度学习技术。图像处理在研究的建议的解决方案方法中使用。然后将卷积神经网络分类以进行诊断。使用Eyepacs数据库的33000个视网膜底面图像来验证该技术。深度学习模型使用彻底的方法来训练和评估Alexnet检测糖尿病性视网膜病的模型。模型精度为0.7349，结果表明了值得注意的性能指标和成功的准确分类。
精神疲劳的检测与恢复
心理疲劳是一种由长时间的认知活动导致的复杂状态。心理疲劳的症状包括情绪和动机的变化，以及与目标导向行为有关的各种认知功能的暂时性衰退。人们进行了大量研究，以开发识别心理疲劳的生理和心理生理迹象的方法。这使得许多基于人工智能的模型能够使用从眼动追踪设备、脑电图或心电图中提取的数据对不同程度的疲劳进行分类。在本文中，我们提出了一种实验方案，旨在通过与脑电图和眼动追踪设备配对的虚拟现实会话来生成/测量心理疲劳并提供有效的恢复策略。本文首先提供了心理疲劳预测因素、测量方法和恢复策略的全面最新进展。然后，本文介绍了一种基于最先进技术的实验方案，用于 1）产生和测量心理疲劳；2）使用虚拟现实（VR）模拟环境评估虚拟疗法对疲劳恢复的有效性。在我们的工作中，我们通过在虚拟模拟环境中完成认知任务成功地产生了心理疲劳。在各种认知任务中，参与者的瞳孔直径和 theta/alpha 分数显著下降。我们根据脑电图（EEG）数据训练了一个 RBF SVM 分类器，对心理疲劳进行分类，在测试集上的准确率为 95%。最后，我们的结果表明，分配给虚拟疗法的时间并没有改善放松后时期的瞳孔直径。关于放松疗法对放松疗法影响的进一步研究应将时间分配得更接近标准恢复时间 60 分钟。
可靠的密度功能理论预测...
comp。材料计算。∆ e计算。∆ E change PBE (iii) LiF c 10.00 f 8.84 -1.16 NaF c 7.11 f 6.15 -0.97 Mg2F4 c 7.52 f 6.84 -0.68 CaF2 c 7.70 f 7.16 -0.54 SrF2 c 7.27 f 6.83 -0.44 Tl3AsSe3 c 1.16 f 0.74 -0.41 RbF c 5.92 f 5.52 -0.40 Li2I2O6 c 3.30 f 3.81 0.50 (ix) Bi4Cs6I18 f 2.32 i 2.40 0.07 (x) KTaO3 h 2.16 i 2.26 0.10 PBE0 (iii) LiF c 13.45 f 12.29 -1.16 NaF c 10.22 f 9.31 -0.91 Mg2F4 c 10.80 f 10.17 -0.62 CaF2 c 10.63 f 10.14 -0.49 SrF2 c 10.21 f 9.74 -0.47 (vi) Os2As4 b 2.04 e 2.13 0.09 (vii) Fe2P4 d 2.27 e 2.50 0.23 Os2As4 d 1.94 e 2.13 0.18 KTaO3 d 4.32 e 4.45 0.13 AuRb d 0.78 e 0.90 0.12 InP d 1.88 e 1.98 0.10 LiZnAs d 2.10 e 2.19 0.10 (ix) Os2As4 f 2.04 i 2.13 0.09 (x) Os2As4 h 1.94 i 2.13 0.19 KTaO3 h 4.32 i 4.45 0.13 AuRb h 0.82 i 0.94 0.12 CdI2 h 4.05 i 4.16 0.11 InP h 2.03 i 2.12 0.10 SB2TE3 H 1.14 I 1.23 0.09 a：对于比较（i） - （iv），离群值的幅度> 0.4 eV显示，而对于比较（vi），（vii），（ix），（ix）和（x），列出了> 0.09 ev。比较（V）和（VIII）未列出。具体的变化本质上是随机的。
基于脑解剖磁共振成像的阿尔茨海默病诊断分类集成模型
摘要：阿尔茨海默病是全球范围内发病率增长最快的疾病之一，会导致脑萎缩。神经影像学揭示了有关大脑解剖结构的大量信息，并能够识别诊断特征。神经影像学中的人工智能 (AI) 有可能显著增强阿尔茨海默病 (AD) 的治疗过程。本研究的目的有两个：(1) 比较现有的机器学习 (ML) 算法对 AD 的分类。(2) 提出一个有效的基于集成的模型并对其进行比较分析。在本研究中，利用在线存储库阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据进行实验，其中包括 2125 张阿尔茨海默病 (n = 975)、轻度认知障碍 (n = 538) 和认知正常 (n = 612) 的神经影像。对于分类，该框架结合了决策树 (DT)、随机森林 (RF)、朴素贝叶斯 (NB) 和 K 最近邻 (K-NN)，以及支持向量机 (SVM) 的一些变体，例如 SVM（RBF 核）、SVM（多项式核）和 SVM（Sigmoid 核），以及梯度提升 (GB)、极端梯度提升 (XGB) 和多层感知器神经网络 (MLP-NN)。之后，提出了一种基于集成的通用内核，其中结合了主从架构以获得更好的性能。所提出的模型是极端梯度提升、决策树和 SVM_Polynomial 核（XGB + DT + SVM）的集成。最后，使用统计技术以及其他 ML 模型进行交叉验证来评估所提出的方法。所提出的集成模型 (XGB + DT + SVM) 的表现优于现有的最先进算法，准确率为 89.77%。所有模型的效率都使用基于网格的调整进行了优化，经过此过程获得的结果显示出显着的改善。具有优化参数的 XGB + DT + SVM 的表现优于所有其他模型，效率为 95.75%。所提出的基于集成的学习方法的含义清楚地表明了与其他 ML 模型相比的最佳结果。这种实验比较分析提高了对上述方法的理解，并增强了它们在阿尔茨海默病早期检测中的范围和意义。
职权范围 (TOR) - NEP
2018 年，尼日利亚联邦政府获得 5.5 亿美元低成本贷款（3.5 亿美元来自世界银行，2 亿美元来自非洲开发银行），用于实施尼日利亚电气化项目（NEP，P161885）。 NEP 是尼日利亚联邦政府的旗舰离网接入计划，于 2018 年启动，旨在连接 350 多万人、9 万家中小微型企业和公共机构（15 所大学、2 所教学医院和 100 个 COVID-19 隔离中心）。NEP 已成功为 700 多万人提供清洁、可靠的电力，并在以成果导向融资 (RBF) 形式管理的催化性公共部门补贴的支持下，为尼日利亚私营部门主导的电气化创造了一个生态系统。尽管 NEP 为帮助尼日利亚在 2030 年前实现全民接入并履行其根据《巴黎协定》做出的国家自主贡献 (NDC) 承诺奠定了可靠的基础，但要实现这些目标仍有许多工作要做。认识到需要进一步加快获得清洁、可靠和可持续电力以实现尼日利亚的能源转型目标，尼日利亚联邦政府与世界银行合作，已着手实施尼日利亚通过可再生能源扩大分布式接入 (DARES) 项目，该项目由尼日利亚国家电力公司 (NEP) 和世界银行共同实施。旨在扩大 NEP 的现有影响。DARES 由世界银行于 2022 年在埃及举行的 COP 27 上发起。尼日利亚 DARES（“DARES”）项目是世界银行在全球的首个举措，旨在通过部署微电网（孤立和互联）和独立太阳能解决方案，利用创新的金融和去风险工具，将电气化速度提高三倍，从而加速为 1300 多万尼日利亚农村、未服务和服务不足的近郊地区的人提供电力。DARES 项目是一项 7.5 亿美元的贷款，由国际金融公司（债务工具）与世界银行（IDA 融资）合作资助，旨在创建扩大私营部门主导的电力接入解决方案的平台。鉴于NEP的成功以及REA进一步增加向尼日利亚未服务和服务不足地区部署可持续能源接入解决方案的任务，DARES将与NEP一样由REA通过现有的项目管理部门（PMU）实施，REA已与联邦财政部签署了一项附属协议，启动DARES的实施。
NOCASE-AGO_1968-65-000-WEB-0.pdf
经总统批准，1918 年 7 月 12 日国会通过的《荣誉勋章》（经 1918 年 3 月 3 日法案、1918 年 7 月 9 日法案和 1919 年 7 月 22 日法案修订），授予在生命危险之上表现出勇敢和英勇的荣誉勋章，由部门或个人以国会的名义授予：Speciakt Four Raymond R. I. T., I. G., 'C11i1ell Statrs Anny, "lio, on '2 }Iay l!, d1ik 5,ervi11g tt.sa步枪手和连队，第 3n1 营，1977 年。在越南共和国区，他亲自在一次战斗巡逻中杀死了敌人。这里早些时候曾发生过伏击。:::;专家 lVN'。它很小，只是从敌方掩体中发出了更激烈的攻击性武器射击。ldier Jc,ape,1 到 th.,. :np of n c1ikࠌ, 到 as 0 ;anlt positio11。 _\nne<1 ,_.ith : 1 , 步枪 :uHl ,c,n,1·,ll .ࠍTe11:1c1es, k: :1:"l Lis eornrade expo:oe,l tlw111ieht•,; :c i1:t,:be tit·e from the lnn1kers a:: t'.1'·ࠎ- c·11:u·g'-'cl 最近的。专家 1Vl'ig ht 冲向掩体，投掷手榴弹，杀死了里面的人。然后，枪手跑向掩体。\·o ,ol(liers)u;.d1 ah:1il oi: ffre :o th,, S('C'J,lll 。\同时他的敌人用手与他搏斗:ࠏ madiine /:Hi:. 专家 lVri ui,c' 负责杀死 l'll<'li'Y rii!c•rn,t,1 ,,-itli a grrwH1e。Tlw t ,1·,, .ࠑ:llch,1· workl'c1 thvil' iYay thr,rn;.d1 lc'm::inin'.!.· b11nkers，敲门 nnt furn·（Jf ti1en1。Tln·ou1 .. d101;t 他们愤怒的 a,,s:rnl,, ࠒppࠓ·i:11ist 1r1·ir;ht aml hi,: emtll',lllP !t:1'1 Leen :tlnio"t cm1ti11u,:1dy expo"l'd to tii,c•rbf:' 狙击轮胎从 tlw trerlirn：作为 t1ic' 敌人 1lrs1w1·,11,,]y songh！ 10 点，他们开始进攻。在防御系统的支持下，士兵们进入树林，迫使狙击手撤退，立即给予攻击，并将敌人从友军部队中驱逐出去，这样他们就可以在没有进一步伤亡的情况下穿过开阔地。当弹药耗尽时，Pxlinuste,1 专家立即返回他的部队协助撤离敌人的部队。这次单人进攻将敌军的一个排从 n 赶出。保持阵地，对抗敌人的大量伤亡，避免更多的冲突。专家们的“外在英雄主义，共同战斗精神”令人难忘。
配方，开发，表征和体内抗...
摘要本研究的目的是开发hesperidin植物体的配方，表征和体内抗糖尿病评估。使用卵磷脂45毫克制备制剂，精确称重的胆固醇15 mg，将其溶解在10 mL氯仿中，在圆底烧瓶（RBF）中，并进行10分钟的浴室超声处理。使用旋转蒸发器将有机溶剂除去45-50摄氏度。完全去除溶剂后形成的磷脂混合物薄层。Hesperidine旋转蒸发器用于在37-40°C下进行一小时的水合。透射电子显微镜用于检查植物体的形态。被应用于400个网状碳涂层的铜网格后，使用1％W/V磷酸烟酸对植物体分散剂进行负染色。使用Malvern Mastersizer S Laser衍射尺寸分析仪（Malvern Instruments Ltd.，UK）检查植物体的尺寸分布。使用文献中先前描述的方法，评估了体内抗糖尿病活性。Wistar大鼠，并将其保存在动物屋设施中，并带有12小时的浅色和黑暗周期。使用自动异性腔中的诊断试剂盒（ERBA诊断曼海姆，德国）用于估计生化参数。选择F1和F2批次作为最佳配方，然后根据形态（数字照片和TEM），粒径和封装效率进行进一步评估。囊泡范围从100 nm到500 nm不等。F1和F2植物体的平均大小分别为109.71和133.24 nm。在某些地区，胰岛和腺泡细胞（外分泌组织）之间的外围扩大较小。现在，两个单元都彼此接近，表明恢复正常。总而言之，基于植物体的公式可能是提高治疗功效，较低剂量和增强剂量方案的有用策略。为了要求其抗糖尿病特性，必须确认更多涉及人类受试者的研究。关键字：配方，表征，体内，抗糖尿病评估，hesperidin，植物体如何引用本文：Borkar S，Swapnil Goyal。配方，发育，表征和体内抗糖尿病植物体的抗糖尿病评估。国际药物输送技术杂志。2024; 14（4）：2244-48 doi：10.25258/ijddt.14.4.41支持来源：nil。利益冲突：无引入，而“有些”是指类似细胞的，“ phyto”是指植物。1植物体是囊泡药物输送系统，可改善低溶剂的药物吸收和生物可利用性。1,2植物提取物和磷脂酰胆碱（或任何亲水极性头组）对形成植物体反应，它们是磷脂的复合物，并且天然存在的活性植物化学物质结合在其结构中。3,4与常见制剂相比，这些配方显示出更好的药理和药代动力学特征。亲水性植物核酶 - 胆碱络合物完全被脂溶性磷脂酰基部分覆盖。），例如多酚。高药物封装，更好的稳定性（在两亲分子的植物构成和极性头部之间形成化学键，5和改善的生物利用度6只是植物体的令人印象深刻的优势。唯一可以掺入植物体结构的植物化学物质是包含活性氢原子（-COOH，-OH，-NH2，-NH等）的植物化学物体。两亲分子的亲水部分和草药衍生物可以建立与