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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。
推荐引用推荐引用可汗，穆罕默德·阿里夫（Muhammad Arif）；帕特尔（Ronik Ketankumar）； Pamidimukkala，Apurva； Kermanshachi，Sharareh； Rosenberger，JA
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通过爱因斯坦-波多尔斯基-罗森操纵远程产生的维格纳负性的量化
维格纳负性作为非经典性的著名指标，在连续变量系统的量子计算和模拟中起着至关重要的作用。最近，已经证明爱因斯坦-波多尔斯基-罗森转向是两个远程模式之间产生维格纳负性的先决条件。受现实世界量子网络需求的推动，我们从定量的角度研究了多部分场景中生成的维格纳负性的可共享性。通过建立类似于广义 Co ffiman-Kundu-Wootters 不等式的一夫一妻制关系，我们证明了维格纳负性的量不能在不同模式之间自由分布。此外，对于光子减法（实验实现的主要非高斯运算之一），我们提供了一种量化远程生成的维格纳负性的通用方法。通过这种方法，我们发现高斯可控性和产生的维格纳负性的数量之间没有直接的定量关系。我们的研究结果为利用维格纳负性作为基于非高斯场景的众多量子信息协议的宝贵资源铺平了道路。
2025 年 1 月 31 日 Rosa Pietanza Brookfield......- NY.gov
事由：2025 年度合规 ESCO 公用事业代码：BFRN 尊敬的先生/女士： 感谢您最近根据纽约州公共服务部统一商业惯例 (UBP) 第 2.D.1 条提交的文件。此信旨在通知您，所提交的文件已经过工作人员审核，并确定符合 UBP 和适用的委员会命令。请注意，为了保持您的 ESCO 资格，您必须通过向文件和事项管理 14-02554 提交更新来通知工作人员任何重大变化。如果您的业务计划发生变化并且您决定扩展您的服务产品，您必须立即提交适当的文件供工作人员审核和确定资格。以下是您当前资格的概述： 商品资格 电气 (C&I)
recordsaccessofficer@dps.ny.gov 罗伯特·罗森塔尔记录...
所有发电设施和其他资产，包括但不限于参与 NYISO 和邻近控制区管理的市场的储能设施和与储能或发电相关的输电线路，其中申请人或其上游的任何公司或其任何子公司或附属公司拥有直接或间接的所有权或控制权，并注明所有权或控制权的百分比（如适用）。报告应包括已完成和正在开发的项目，并应提供有关每个已确定项目的其他信息，包括项目成熟度、开发时间表以及预计或实际的商业运营日期。此外，报告应表明和描述任何涉及报告中确定的资产的购电协议、合资企业或任何其他结构化安排，其中所有权或控制权超过 10%。报告应包括已完成和正在开发的项目，并应提供有关每个已确定项目的其他信息，包括项目成熟度、开发时间表以及预计或实际的商业运营日期。
作者：Caroline R. Weir隶属关系：Falklands Conservation，Jubilee Villas，Ross Road，Stanley，Falkland Islands版本：1.0日期：2024年11月20日
关键的生物多样性领域（KBA）是国际公认的地点，对生物多样性的全球持久性产生了重大贡献。识别KBA的全球标准列出了识别全球KBA的商定标准（IUCN，2016年）。kbas已划定了界限，并且可能作为一个单位可以管理，但是称为KBA的界限并未授予网站上的法律受保护的身份或管理活动。falllands保护（FC）已在福克兰群岛周围近岸水域进行了针对性的研究。虽然该物种的机会性记录偶尔在几十年中被报道，但第一个证据表明，该物种在福克兰群岛的定期发生，该物种在2017年5月出现，当时在对Sei Whales，Balaenoptera Borealis的试验研究中多次记录了目击事件（Weir，2017年）。整个2017年冬季，许多右鲸的存在，随后在2018年发生了类似的情况（Weir and Stanworth，2019年），导致了Darwin Plus Plus资助的项目的发作，其中包括监视整个澳大利亚冬季（6月至8月）（2019年8月至8月）的分销，丰度和种群结构（2019年和2020年8月和2020年）（DPLUS082：WEIRIR，2022：WEIRIR，2022）。在2022年和2023年，这项工作扩展到包括卫星跟踪，摄影测量和空中丰度调查（DPLUS126：Weir，在Prep。），其特定目标是收集相关信息以潜在地支持KBA评估。使用IMMA标准B2（聚集）和标准C1（生殖区域）提出了该区域。2022年12月，足球俱乐部向西南大西洋地区IMMA车间提交了“东北福克兰右鲸鱼越冬区（IMMA）”的提案。IMMA被定义为栖息地的离散部分，对海洋哺乳动物物种很重要，这些物种有可能被划定和管理进行保护。在审查后，东北福克兰右鲸鱼越冬区IMMA 2被海洋哺乳动物保护区工作队接受。IMMA进程旨在在基于地区的环境中提供有关海洋哺乳动物保护的优先事项的建议，以协助国家和国际保护工作，包括对KBA的识别。本文档提供了支持信息，还可以将福克兰东北部的沿海水域视为支持重要南部右鲸鱼季节性繁殖聚集的KBA。概述了如何根据定量KBA标准评估该物种，并在2017年至2024年之间在Falklands收集的FC数据集提供了其他信息，以支持该应用程序。
Dylan RossesDylan Rosses
div> dylan Rosser www.dylanrosser.us工作经验高级模拟电路设计师NXP半导体NXP半导体•LED电力管理IP开发新产品介绍•与SOC Architect合作，与SOC Architect合作开发MCU电源架构和规格•建模，设计和模拟的电压参考，调节器和检测技能之间的交易•均衡•调查•调节•杠杆设计•均衡型号•衡量型号，并衡量型号，并在范围内进行衡量•均衡级别的行为•平衡巡回赛•专家•生产的可交付成果，例如示意图，网表，GD，LEF，模型，自由和文档•分析的老化，可靠性，SOA，SOA，DFMEA，可交付成果的质量模拟电路设计器II NXP半导体•模拟，优化和设计了各种用于数据转换器的iP和Power Machine IP的子计数，以实现多种机器学习的•用于机器学习的最佳FLED和DRC•DRC•DRC•DRC•DRC•DRC•DRC•drc•DREC•drc•drc•drc•drc•drc•drc•drc• IP•在SystemVerilog，Veriloga和Python中对SAR和管道ADC建模•脚本验证以自动化数据分析和可视化研究和助教Carnegie Mellon University•设计并布置了高速的两阶段比较器，在65nm CMOS中进行了高速两阶段的比较器•开发的Microelectronic Circen interne internect internement internect internement internect internection•构成了一项自动式的奖励•颁发的均等•验证电气工程师Cosentini Associates
IRB 名册，2025 年 1 月 22 日
B Louise Winstanly F 法学学士、理学硕士 生物伦理学/研究伦理学、公共卫生、商法 非科学家附属主要、IRB 主席 N/A 非科学家；IRB 主席或副主席
Rosalind富兰克林医学与科学大学AI ...
本项目提议实施软件平台，以识别Kaposi肉瘤相关的疱疹病毒（KSHV）的G-四链体（G4）结合蛋白（G4BPS） - 相关的癌症，目的是提高治疗效果。G4结构是参与重要基因组功能和癌症生物学的高度稳定的DNA或RNA结构。了解G4bps和G4之间的相互作用可以为疾病机制提供有价值的见解，并可以导致新的治疗方法。拟议的项目将利用信息检索和人工智能的技术来构建一个软件平台，以有效地有效地识别G4和G4BP匹配，以帮助研究和发现药物和治疗。该平台将收集包含G4，G4BP和G4-G4BP交互数据的现有数据集，并将索引它们以实现有效的检索。然后，它将从G4S，G4BPS和G4-G4BP相互作用中提取相关功能，并将使用机器学习来学习排名算法，该算法将返回最佳的G4和G4BP匹配，因为用户提供了G4S和G4BPS的列表，一种疾病和药物。我们将使用所提出的平台在KSHV相关的癌症中识别G4和G4BP匹配，重点关注AS1411及其潜在的G4和G4BP目标。
Qi（rose）yu
[J9] K. Kashinath，M。Mustafa，A。Albert，J-L。 Wu，C。Jiang，S。Esmaeilzadeh，K。 Azizzadenesheli，R。Wang，A.Singh，A。Manepalli，D。Chirila，R.YU，R。Walters，B。White，H。Xiao，H。A. Tchelepi，P。Marcus，A。Anandkumar，Prabhat。”物理知识的机器学习：天气和气候建模的案例研究”