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00 引用本文：Anamika Raj、Noor Maizura Mohamad Noor、Rosmayati Mohemad、Noor Azliza Che Mat、Shahid Hussain，（2025）《智能糖尿病患者》
摘要 糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病的一种严重并发症，如果不及早发现和治疗，会导致视力障碍和失明。在这项研究中，我们提出了一种先进的预测系统，利用改进的深度神经网络 (DNN) 来提高 DR 诊断的准确性和效率。所提出的系统集成了一个深度学习框架，并针对受糖尿病影响的视网膜图像的独特特征进行了量身定制的修改。我们引入了专门的特征提取技术并优化了网络架构以适应糖尿病视网膜病变的复杂性。使用包含各种视网膜图像的综合数据集来训练和验证改进的 DNN 模型。实验结果证明，与现有方法相比，该方法具有更高的预测准确性，突出了所提出的方法在糖尿病视网膜病变的早期检测和预后方面的有效性。这种智能预测系统通过促进及时干预和降低不可逆视力障碍的风险，为改善糖尿病患者的临床管理带来了巨大的希望。
电力部 Rajya SABHA 无星号问题......
电力部国务部长（SHRI SHRIPAD NAIK）的回答（a）和（b）：泰米尔纳德邦目前的发电装机容量为 41,741 MW。已采取以下措施来提高该邦的发电容量：（i）预计在未来两年内，该邦将投入使用 3,440 MW 的火电容量和 500 MW 的抽水蓄能电站。（ii）预计中央地区也将投入使用 2,500 MW 的核电容量，其中 1,251.8 MW 已分配给泰米尔纳德邦。（iii）预计未来两年该邦将增加约 6,900 MW 的可再生能源容量。 (iv) 已经启动 Pradhan Mantri Kisan Urja Suraksha evam Utthaan Mahabhiyan (PM- KUSUM)、PM Surya Ghar Muft Bijli Yojana 和海上风能项目可行性缺口融资 (VGF) 计划等计划。 (c): 根据《2003 年电力法》，发电是一项无需许可的活动。不过，印度政府已采取多项措施鼓励私人参与者在发电领域进行投资，包括在泰米尔纳德邦，特别是可再生能源领域。这些措施包括但不限于：(i) 新和可再生能源部 (MNRE) 发布了招标轨迹，由可再生能源实施机构 (REIA) 在 2023-24 财年至 2027-28 财年期间发布每年 50 吉瓦的可再生能源电力采购招标。
如何引用本文 James L, Rajan G, Devarajan D, et al. (2025 年 1 月 30 日) Pr 导致的低镁血症相关的神经系统表现
一名 68 岁的男性逐渐出现行走困难、日常活动缓慢和双侧手麻木。根据其父母的报告，他的格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分为 14 (E4 M6 V4)。他有糖尿病、高血压、血脂异常、骨关节炎和既往脑血管意外（左枕叶梗塞）病史。全身检查显示，他神志清醒，定向力良好，眼球扫视运动缓慢，步态短小，步态缓慢。临床表现提示帕金森病。他的血压为 154/100 mm Hg。实验室检查显示严重的低钙血症（7.7 mg/dL）和低镁血症（0.4 mg/dL）（表 1）。他表现出严重的电解质紊乱，包括低钠血症，可能是由于噻嗪类利尿剂引起的。最初，低镁血症被认为是噻嗪类利尿剂引起的，因此停用了该药。尽管开始服用 Syndopa，但症状仍然存在。三至六个月的随访显示持续性低镁血症。
K. Emmanuvel Rajan教授
委员会专家1。根据UGC职业发展计划（CAS），动物科学（2023年），Truchrappalli的Bharathan University，副教授促进委员会的提名委员会提名。2。副教育校长的提名促进委员会提名，UGC职业发展计划（CAS），生物化学（2023年），Truchrappalli Bharathidasan University，Bharathidasan University。3。Madurai Thigarar College的Zoooology助理教授的主题专家4.副教育校长的提名委员会提名促进委员会根据UGC职业发展计划（CAS），Zoology（2021），Thiruvalllum University，Vallure。5。根据UGC职业发展计划（CAS），生物技术促进委员会的副教授提名，生物技术（2020年），阿拉加帕大学，麦卡里库迪。6。副教育授权委员会的晋升委员会提名促进委员会根据UGC职业发展计划（CAS），动物科学（2019），Truchrappalli Bharathan University，Truchrappalli。7。副教育授权委员会提名晋升委员会根据UGC职业发展计划（CAS），Zoooology（2019），钦奈马德拉斯大学。8。副教育委员会的促进委员会晋升委员会的职业发展计划（CAS），Zoooology（2018），喀拉拉邦大学。喀拉拉邦的Thiruvanapuram。9。根据UGC职业发展计划（CAS），Zoooology（2018），塞勒姆佩里亚大学（2018），副教授促进委员会的提名委员会提名。10。Bharathidasan大学提名人士选择了Mayiladuthurai AVC学院的动物学助理教授（2017年）。
Rajasthan Barmer District的Dhok Ka Oran的研究
图1：区域图显示了Dhok Ka Oran，密集研究地点。Dhok Ka Oran和附近的村庄。[不要进行比例]（在经理，Sri Viratara Mata Trust，Viratara的帮助下）
Max IAS-新德里Sangram-2旧拉金德·纳加尔（Rajinder Nagar） - 全印度公开模拟全长测试2025
13。关于货币供应，高功率货币和货币乘数之间的关系，以下哪些陈述是正确的？（a）货币供应随着货币乘数的增加而增加，高功率货币保持恒定。（b）货币供应量随着金钱乘数的增加而减少，高功率货币保持恒定。（c）货币供应随着高功率货币的减少而增加，而金钱乘数保持恒定。（d）货币供应，高功率货币和货币乘数之间没有关系。14。需求 - 淘汰通货膨胀发生在以下哪个条件下？1。当经济在充分就业工作2.当有自然失业率时。3。使用经济的全部产能。
引用这篇文章Rachana PM，Sekar I，Parthiban KT，Raj SV，Akshay FM，Singh D，Sivakumar B，Kiruba M，Murthy MS。生态投资：量化
进行了研究，以量化印度泰米尔纳德邦的小型和边缘农民建立的多功能农业验证（MFA）系统的固相潜力。MFA由在0.75英亩土地上的四个四边形和边界树木上跨越316种多功能树和灌木。结果表明，不同树和灌木种类的地上和地下碳库存的显着差异。neolamarckia cadamba分别记录了70.65千克树-1和18.37 kg树-1的最高地下库存。由植被隔离的总碳为3.82吨（3823.94千克），对四元素II（1591.85 kg）的贡献最高，最低的是边界树（132.30 kg）。土壤有机碳（SOC）库存随着深度的增加而降低，在0-20 cm层中观察到最大库存。研究期间，SOC股票的总变化为12.99 mg ha -1，碳固存速率为0.18 mg ha -1 yr -1。植被和土壤的总碳含量为311.4美元（植被的140.3美元，土壤中的171.1美元）。这些发现突出了MFA系统在碳隔离和缓解气候变化中的重要潜力，特别是对于发展中国家的小型和边缘农民而言。
在冬季研究Pushkar Valley（Aravali中央）的蜘蛛动物群：Rajasthan Ajmer的生物多样性评估
摘要：Aravali是从印度拉贾斯坦邦东北到西南部的山脉。Pushkar Valley是拉贾斯坦邦Ajmer地区Aravalli系列的中心部分，是自然美景和文化遗产的宁静融合。该地区以其神圣的Pushkar湖和充满活力的骆驼博览会而闻名，山谷展示了拉贾斯坦邦的丰富传统。尽管施加了压力，但它仍然是一个珍贵的生物多样性和灵性的枢纽。蜘蛛属于Araneae的命令，它是动物王国中最大的主要生物。蜘蛛具有生态重要性，例如昆虫种群控制，其他动物的食物来源，其毒液的医疗用途和害虫控制。这项研究表明该地区存在较高的物种均匀度，并且该地区存在许多主要物种。它还表明社区可能是稳定且健康的，并具有功能齐全的生态过程。它还表明人为影响或保存完好的生态系统。关键字：Aravali，Aranea，Biovertity，Pushkar Valley，Rajasthan，Spider Fauna，冬季。1。简介阿杰默（Ajmer）中的阿拉瓦利（Aravali）中央地区通常被称为娜格·帕哈德（Naag Pahad），因为这座山的形状是蛇的。在拉贾斯坦邦地区，阿杰梅尔（Ajmer）的蜘蛛家庭数量最多，即24和近69种蜘蛛种（Singh＆Singh，2022年）。在2010年，Naag Pahad被包括在生物多样性遗产中（拉贾斯坦邦政府，2010年）。因此，重要的是协助其蜘蛛多样性。生物多样性包括三个级别1。物种多样性2。一词生物多样性描述了地球上的生命范围，包括所有生物，其遗传变异以及它们创造的生态系统。遗传多样性3。生态系统多样性（Heydari Mehdi等，2020）。“蜘蛛多样性”一词描述了在地球上几乎所有陆地栖息地中可能发现的各种蜘蛛物种。已知超过50,000种蜘蛛，它们在大小，形状，行为和生态作用方面差异很大。他们表现出了显着的适应，包括建立网站以捕获猎物，提供栖息地或帮助繁殖。他们还采用了特殊的狩猎方法，例如模仿，追求或伏击（Herberstein＆TSO，2011； Sawane，2022）。此外，它们会经历生理变化，以承受严峻的条件，例如在沙漠中或高海拔地区发现的情况。蜘蛛按顺序分类。成员命令Araneae具有分叉的身体，头孢章和腹部之间的花梗，在头皮胸上的四对腿，每个腿都分为七个片段，分为七个细胞，产生丝绸和八只眼睛（Chetia＆Kalita，2012年）。
Dr. Lakshmi Surya Latike1、M.Rajeshwari2、P.Yashashwini2、P.Joshna2 (2024)。优化供应链中的食品需求预测以实现保质期管理
准确的食品需求预测在优化供应链运营、减少浪费和确保易腐货物的有效保质期管理方面发挥着关键作用。其应用范围从零售库存管理到大规模食品分销，使企业能够维持面包、黄油和其他易腐货物等产品的最佳库存。通过预测需求波动，组织可以更好地协调生产计划，减少库存过剩和库存不足问题，并将财务损失降至最低。有效的预测还可以通过减少食品浪费和通过提高产品可用性来提高消费者满意度，从而支持可持续发展。传统需求预测系统通常依赖于手动方法或静态统计方法，这些方法无法适应动态市场条件和复杂的时间序列数据。尤其是手动方法容易出现人为错误、延误和效率低下，使其不适合供应链中的高风险决策。此外，这些方法难以考虑多种影响因素，例如季节性、市场趋势和外部干扰，导致需求预测不准确和保质期管理不佳。为了解决这些限制，本文提出使用一种名为非线性自回归外生神经网络 (NARXNN) 的新算法进行食品需求预测。NARXNN 是一种循环动态网络，其特点是包含多个层的反馈连接，使其能够有效地处理复杂且非线性的时间序列数据。NARXNN 源自线性 ARX 模型，利用外生输入来增强其预测能力。通过将 NARXNN 应用于面包和黄油等供应链产品，该模型展示了其优化需求预测、改善库存管理和减少浪费的潜力，从而为食品行业的保质期管理树立了新标准。
Rajkumar P1，G。Tanmai2，K。Ankitha2，M。Srilekha2（2024）。社交媒体上的深泡沫检测：利用深度学习和快速文本嵌入
DeepFake Technology使用AI来创建操纵媒体，对社交媒体平台上的信息完整性构成了重大威胁。在印度，Deepfake内容的兴起呈指数增长，尤其是在政治和娱乐领域，假新闻和AI生成的视频已经风靡一时，导致了错误的信息。主要目的是开发一个可靠的AI模型，该模型可以准确地检测到社交媒体平台上的深击内容，重点是使用FastText Embeddings识别机器生成的推文。传统方法涉及根据预定义的规则和关键字匹配的社交媒体帖子的人类审核，事实检查机构以及手动过滤。这些方法是耗时的，而且通常不准确，缺乏管理大量在线内容的可扩展性。手动检测深摄影和AI-AI-I-Actuct含量非常低效，容易出现错误，并且无法实时处理大量社交媒体数据。因此，在被识别或删除之前，有害和误导性信息可能会广泛传播。随着社交媒体在塑造公众舆论的日益影响，这项研究背后的动机是打击错误信息和维护在线话语的完整性。特别是深度学习模型可以通过自动化社交媒体内容的分析来显着改善对深击的检测。fastText嵌入将将推文转换为有意义的单词向量，而深度学习模型可以应用于对推文是人类生成还是AI生成的推文。与传统方法相比，这种方法提供了实时检测，提高准确性和可伸缩性。