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4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
Revolutionin-科学技术部
缺乏基础设施，文盲，不良的灌溉来源，传统和更少的载流裁剪系统是目标农民社区的主要问题。农民只从传统作物中获得消费者价格的10％至20％。除了将农业土地持有转换为非统治部门的严重趋势外，由于盈利能力差，还对农业生产和可持续性构成了严重威胁，因为麦内尔的每卡纳尔收入（如麦内/玉米（如玉米）的每卡纳尔收入将获得15000卢比的5000卢比，以15000卢比的价格兑换为15000卢比，以兑换20000卢比的工厂，以供培养工厂的工厂20000卢比。项目K-5000是JKST＆IC的旗舰倡议在最初的03年期间，在该地区不同偏远地区的州土地和财产土地上，未经文化/未利用的Kah Charie（UT Graze Land），最初的土地和财产土地。基于CSIR-LLIM技术的这些农作物的种植加工和价值也将提供
伊拉克战争和美国的军事革命
关于所谓的美国“军事事务革命”或RMA的辩论自世界电视屏幕以来一直在激光指定飞机的瞄准交叉和CNN新闻报道的目的地，在1991年的海湾战争中。现在，在最近十年关注中东的反企业（硬币）行动之后，跨大西洋越来越重视中国崛起的挑战，并重返了熟悉的地理政治思想以及美国技术提供的军事优势。被称为“第三偏移战略”的东西试图维持美军的技术优势，尽管具有巨大的资本投资。因此，Shimko讨论的问题与美国的盛大战略和当前的“重新平衡亚洲”政策特别相关。
量子机器学习：彻底改变药物发现
药物发现的每个阶段。其应用包括靶标识别、分子对接、药代动力学预测、毒性评估和加速药物筛选。这些发现的意义在于有望加快、经济高效且有针对性的药物开发。量子计算和机器学习的结合为精准医疗开辟了新领域，并有可能重塑制药业格局。本文深入探讨了 QML 在药物发现中实施的基本原理、实际案例研究和道德考虑，阐明了其彻底改变该领域和改善患者治疗效果的潜力。
具有高级功能的革新商业模型
总而言之，LMCHING对其具有高级功能的业务模型的转变将品牌定位为不断发展的数字市场的领导者。通过利用AI，自动化，机器学习和增强现实，LMCHING不仅优化了其运营，而且还为客户创造了更具个性化，引人入胜且高效的购物体验。随着像Penhaligon和Shiseido这样的品牌继续在各自的行业中进行创新，LMCHING的整体技术整合方法为企业如何保持竞争力并在快速变化的零售环境中蓬勃发展提供了模型。通过不断改善其内部流程和面向客户的功能，LMCHING为现代零售的未来铺平了道路。
欢迎来到手术中的人工智能革命
挑战：全球每年进行 2.3 亿例手术。手术经验是决定每例手术结果的主要因素。然而，手术经验无法量化，无法作为数据源获取，也难以在用户之间共享。这导致手术结果不稳定、并发症多、效率低下和手术护理成本高。
2024-2025 CRA QUAD纸：启用医疗保健的AI革命
尽管美国已投资于无障碍健康的数据集（例如，我们所有人目前包括近一百万参与者的基因组和临床数据），但需要更多代表性的数据来为所有美国人创建个性化医学。当前数据集的大小不足以发现症状或状况不经常观察到的患者的医学相关模式。有充分的理由相信，从chatgpt到dall-e的生成型AI的课程在其中培训更多的数据导致了极大的结果，同样适用于AI的医疗应用。当我们为医疗保健数据创新AI时，我们必须通过遵循既定的指南和标准（例如，《卫生AI AI的保证标准指南》）来确保质量数据是从个人中提供的。
在Knauf革命性的质量检查与视觉AI
knauf绝缘材料进行了数字化转换，以使用AI驱动的解决方案来增强其质量检查过程。，他们面临着耗时且容易出现人为错误的手动检查过程的挑战。一项试点计划测试了视觉AI系统，该系统后来成功部署了生产线，从而产生了更高质量的产品，并通过自动化提高了效率。持续的评估和迭代对于将系统提炼和改进为成功的解决方案至关重要，从而降低成本并提高客户满意度。