XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSaeed
ICMECE 2022
教授。博士。 Adnan Sozen，土耳其加齐大学教授博士。卡洛斯·鲁比奥·玛雅大学墨西哥米却卡纳圣尼古拉斯伊达尔戈教授博士。 Eleonora Guseinoviene，立陶宛克莱佩达大学副教授。教授。博士。 Fatih Mehmet ÖzKAL，土耳其阿塔图尔克大学副教授。教授。博士。 Fontina Petrakopoulou-Robinson，西班牙马德里卡洛斯三世大学 Prof.博士。 Herminio Martinez，西班牙巴塞罗那东工程学院 (EEBE)、巴塞罗那理工大学 (UPC) 教授博士。 Hadiyanto Hadiyanto，印度尼西亚科学院教授博士。 Ian Hunter，英国利兹大学教授博士。 Jose M. Guerrero，丹麦奥尔堡大学教授博士。 Mehmet Önder Efe 教授，土耳其 Hacettepe 大学博士。 Mehmet Tekerek 博士，Kahramanmaras Sutcu Imam 大学，土耳其Mikel Larrañaga，西班牙巴斯克地区大学 (UPV/EHU) Prof.博士。 Nicu Bizon，罗马尼亚皮特什蒂大学教授博士。 Peter Childs，英国伦敦帝国理工学院教授博士。 Raoul Rashid Nigmatullin，喀山国家研究技术中心。俄罗斯鞑靼斯坦大学教授博士。 Saad Mekhilef，马来西亚马来亚大学教授博士。赛义德·巴德沙赫 (Saeed Badshah)，国际伊斯兰教。大学。巴基斯坦 伊斯兰堡 教授博士。 Sagdulla L. Lutpullaev，乌兹别克斯坦科学院，乌兹别克斯坦教授博士。 Serguei Martemianov，法国普瓦捷大学副教授。教授。博士。 Yunus Uzun，阿克萨赖大学，土耳其
智能电力系统中增强电网稳定性和有效能源管理的协同智能控制机制
K. Anusha 1，R J Anandhi 2，Alok Jain 3，Monica Garg 4，Ali Saeed 5，K.D。Bodha 6* 1印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML部门。2印度班加罗尔新地平线工程学院信息科学工程系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，地块号 11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。 5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。 摘要。 鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。 ，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。 本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。 本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。 此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院，地块号11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。摘要。鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。本文扩展了如何将DSOPF添加到增强的DMS功能可以促进这些设计目标并为渐进的集成电网提供基础。
CP-Research-News-2024-- 7月8.pdf
1。运动学上肢分析在脑瘫患有脑瘫梅利莎·加耶·路易（Melissa Gar Yee Louey），阿德里安·哈维（Adrienne Harvey），埃利斯·帕斯莫（Elyse Passmore），戴维·格雷登（David Grayden），摩根·萨格克斯（Morgan Sangeux）临床生物莫伦临床生物莫伦（Bristol）（Bristol，Avon）的儿童中，比肌肉肌肌肌肌肌肌师法优于肌电图。2024 Jun 17：117：106295。 doi：10.1016/j.clinbiomech.2024.106295。在线印刷前线。背景：经常使用基于观察的临床工具评估脑瘫儿童运动障碍的严重程度。客观测量运动障碍的仪器方法，以提高评估准确性和可靠性。在这里，我们研究了最适合客观地测量脑瘫儿童肌张力障碍严重程度的技术和运动特征。方法：对12名患有脑瘫的参与者进行了前瞻性观察性研究，具有主要运动障碍，痉挛或混合运动障碍/痉挛的运动类型，他们患有上肢上肢参与（平均年龄：12.6岁：12.6岁，范围：6.7-18.2岁范围：6.7-18.2岁）。运动学和肌电图数据。Spearman等级或肌电图特征的相关性是针对肌张力障碍严重程度计算的，该严重程度通过运动障碍障碍量表进行了定量。的发现：与肌电图的特征相比，运动特征的影响更大。运动学测量在上肢任务期间量化了自愿运动的混蛋，而到达组件表现最好（| rs | = 0.78-0.9，p <0.001）。PMID：38954886 2。2024 5月31日; 16（5）：E61404。解释：本研究提供了有关数据类型，运动特征和活动方案的类型，这些方法的方法应着重于客观地测量脑瘫儿童肌张力障碍的严重程度时。全身振动疗法在体重和下肢的体重和非重量位置上的影响对脑瘫儿童的平衡和功能：一项随机对照试验的Syed Ali Hussain，Mohammad-Reza Hadian博士，Zainab Hassan，Zainab Hassan，Azadehhassan，Azadeh Shadmehr，Saeed Mobir，Saeed talebian，Saeeed Talea kiima，Saeeed kiibian skiaa kiya kiya kiya kiya kiya kiya kiya kiya肉质。doi：10.7759/cureus.61404。20124年5月。背景和客观脑瘫（CP）是影响儿童的最普遍的神经系统疾病之一。它的特征是运动控制不良，运动范围（ROM）和平衡差。虽然全身振动疗法（WBVT）已用于治疗这些症状，但其在不同构型中的疗效仍未得到探索。Hence, this study aimed to determine and compare the effects of WBVT applied to either the upper extremities, lower extremities, or both upper and lower extremities in weight-bearing and non-weight-bearing positions on ROM (shoulders, elbows, wrists, hips, knees, and ankle joints), balance, and function in children with spastic hemiplegic CP.方法这项随机临床试验涉及60名偏瘫痉挛性CP儿童5-15岁。随机分组后，所有参与者根据WBVT的上肢，下肢或承重或不重要的位置分为六组相等大小的组。连续四个星期每周进行三次治疗。结果措施是ROM，手持强度，使用我的健身教练（MFT）2.0的平衡定量评分，并定时
也门迁移，环境和气候变化的报告
AAP Accountability to Affected Populations AQAP Al Qaida in the Arabian Peninsula ASR Assisted Spontaneous Return CBD Convention on Biological Diversity CCCM Cluster Camp Coordination and Camp Management Cluster CIA Central Intelligence Agency CITES Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora CIVIC Center for Civilians in Conflict CMS Convention on the Conservation of Migratory Species of Wild Animals CSO Civil Society Organization DCAF Geneva Center安全部门治理EM-DAT紧急事件数据库ERW战争粮食和农业组织FSAC粮食安全和农业集群FSAC粮食安全和农业集群FSIN粮食安全信息网络GDP国内生产总值GDP国内生产GIS GROSS GIS地理系统GSC GLSC GLOS GLOBAL Economic, Social and Cultural Rights ICRC International Committee of the Red Cross IDP Internally Displaced Person IHD Integral Human Development ILO International Labour Organization IOM International Organization for Migration IPC Integrated Food Security Phase Classification IRW Islamic Relief Worldwide ISIL Islamic State of Iraq and the Levant MECC Migration, Environment, and Climate Change MENA Middle East and North Africa NACRA National Committee for Refugee Affairs ND-GAIN Notre Dame Global适应计划NDC国家对话会议NFI非食品项目非政府组织非政府组织
精准农业：作物生产和可持续发展的未来
育种和可持续生产。植物科学趋势。2024；29(2): 130-149。4. Rugji J、Erol Z、Ta sc ı F、Musa L、Hamadani A、Gündemir MG 等人。人工智能的利用——重塑食品安全、农业和粮食安全的未来——评论。食品科学与营养评论。2024；1- 45。5. Lew TT、Sarojam R、Jang IC、Park BS、Naqvi NI、Wong MH 等人。用于下一代农业的不依赖物种的分析工具。自然植物。2020；6(12):1408-1417。 6. Erpen-Dalla Corte L、M Mahmoud L、S Moraes T、Mou Z、W. Grosser J、Dutt M. 利用 CRISPR/Cas9 基因组编辑技术开发改良水果、蔬菜和观赏作物。植物（巴塞尔）。2019；8(12):601-615。7. Shafi U、Mumtaz R、García-Nieto J、Hassan SA、Zaidi SA、Iqbal N. 精准农业技术和实践：从考虑到应用。传感器（巴塞尔）。2019；19(17):3796-3805。8. Fiaz S、Ahmar S、Saeed S、Riaz A、Mora-Poblete F、Jung KH. 基因组编辑技术的演变和应用，以实现粮食和营养安全。Int J Mol Sci。2021；22(11):5585-5600。 9. Jha A、Pathania D、Damathia B、Raizada P、Rustagi S、Singh P 等。生物纳米肥料全景：可持续农业之路。环境研究。2023；235：116-128。10. French E、Kaplan I、Iyer-Pascuzzi A、Nakatsu CH、Enders L。多样化农业生态系统中精准微生物组管理的新兴策略。自然植物。2021；7(3)：256-267。
使用Python教学大纲的机器学习
数据科学和人工智能依靠机器学习为基础，而Python是首选的编程语言。本课程提供了使用Python进行机器学习的动手培训，涵盖了受监督和无监督的学习，统计建模以及各种算法和模型的基础。学生将探索机器学习及其对社会的影响的现实应用。课程亮点包括： *监督与无监督的学习：了解这两种方法之间的差异 *统计建模和机器学习：它们如何相互关系：流行算法 *流行算法：分类，回归，聚类，尺寸还原，尺寸还原 *流行模型：火车/测试分裂，root平均误差，root平均正方形，随机森林，五个模型 监督与无监督的学习2。 有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。 监督学习II（回归算法，模型评估）4。 无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。 Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。监督与无监督的学习2。有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。监督学习II（回归算法，模型评估）4。无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。Machine Learning Course Overview ------------------------------- This course provides an introduction to machine learning using the Python programming language, covering supervised and unsupervised learning, deep learning, image processing, and generative adversarial networks.该课程是为没有事先编程或计算机科学背景的个人而设计的，专注于实际应用和技术，而不是统计方法。Key Topics ------------ * Machine learning fundamentals * Supervised and unsupervised learning techniques * Deep learning concepts * Image processing and generative adversarial networks * Scikit-learn toolkit introduction * Clustering and dimensionality reduction * Model evaluation, tuning, and practical projects in Jupyter Notebooks Course Requirements ------------------- The course is open to anyone interested in learning Python programming and machine learning.建议在Python中介绍数据科学并在Python中进行绘图，图表和数据表示。目标------------ *学习受监督和无监督技术之间的差异 *确定适合特定数据集的技术和需求 *工程师的功能 *以满足特定需求 *编写Python代码以进行分析 *获得分析的实践经验 *通过Scikit-Leartor和其他图书馆在此课程中，与他们最终的py newers a Outs Authers Pys Outs Angine conguts of Scikit-Leargie nocal of Machine conform n of Machine conform n of Machige a Grachips Py Accorment Py newers nocal of Py noce py，该领域的从业者。立即开始您的机器学习冒险，并通过获取雇主大声疾呼的技能来增强您的简历。今天就注册以在就业市场上获得竞争优势！
快速综合征PCR的潜在价值用于诊断天然和假体关节感染：一项现实世界证据研究
Pascus Stephanie 1 , Noble 2 , Syronine Ahmat 4 , Sharon Amit 6 , Rachel Annett Barriett 10 , Mario Berth 11 , Bondi 12 : Daniel Goldenberger 16 , Andrej Golle 23 , Juna O. Groonrouos 24 , Peter, St. Hoffmann Karahan 28 , Laura Laura 10 , Laurde Lee Host 21:22 , Caroline Louis 30 ,罗伯特·J·米尔本（Robert J. Milburn）4，卢克·S·P·摩尔（Luke S. Trebe Wouthuyzen-Bakker 40，Brianne Couturier 2和Florence Allland
评论文章 - 药学中的人工智能 (AI)
药学中的人工智能（AI）：创新概述 Muhammad Ahmer Raza 1,2；Shireen Aziz 3,4；Misbah Noreen 2,5；Amna Saeed 6,7；Irfan Anjum 8,9；Mudassar Ahmed 2,5； Shahid Masood Raza 2,4,10 1 拉合尔大学药学实践系，旁遮普省，巴基斯坦 2 费萨拉巴德大学药学院，旁遮普省，巴基斯坦 3 郑州大学药学院，河南，中国 4 萨戈达大学药学院，旁遮普省，巴基斯坦 5 费萨拉巴德农业大学药学院，旁遮普省，巴基斯坦 6 西安交通大学药学院药学管理与临床药学系，西安，中国 7 西安交通大学药品安全与政策研究中心，西安，中国 8 拉合尔大学药学院，巴基斯坦 9 哈塞特佩大学药学院，安卡拉，土耳其 10 华中科技大学同济医学院药学院，湖北，中国 摘要 人工智能 (AI) 作为一种数据和数据分析的干预手段而出现。与数字相关的问题。这一突破几乎推动了所有领域的多项技术进步，从工程到建筑、教育、会计、商业、健康等。人工智能在医疗保健领域取得了长足进步，在数据和信息存储和管理中发挥了重要作用 - 例如患者病史、药品库存、销售记录等；自动化机器；软件和计算机应用程序，如 MRI 辐射技术、CT 诊断等诊断工具，都是为了帮助和简化医疗保健措施而创建的。毫无疑问，人工智能已经彻底改变了医疗保健，使其更加有效和高效，而制药行业也不例外。在过去的几年中，人们对人工智能技术的用途产生了越来越多的兴趣，用于分析和解释药学的一些重要领域，如药物发现、剂型设计、多药理学和医院药房。鉴于人工智能的重要性日益增加，我们希望创建一份全面的报告，帮助每一位执业药剂师了解该领域的部署所带来的最大突破。
2024-Roster-Coard-Committee-Chairs-and-Appointees.pdf
董事会成员，其条款将于2024年12月31日到期，MANMIET AHUWALIA，迈阿密Noman Noman Ashraf，医学博士 *医学博士，好莱坞Mehdi Moezi，医学博士，弗莱明岛Zeina Nahleh，医学博士，FACP，FACP，Weston Sushma Nakka，MD，Lakeland *New Paresh Patel，MD，MD，Tallahassee Estelamari Estelamari Rodriguez，Md医学博士Sotomayor，坦帕·温斯顿·坦（Tampa Winston Tan），医学博士，杰克逊维尔董事会成员，其任期为2025年12月31日，锡金德·艾拉瓦迪（Sikander Ailawadhi）医学博士Beach Rogerio Lilenbaum，木星 *New Loretta Loftus，医学博士，坦帕Yan Makeyev，医学博士，橙色公园塞萨尔·佩雷斯，医学博士，迈阿密奥马尔·拉希德，马里兰州，英尺。劳德代尔·乔治·西蒙（Lauderdale George Simon）迈尔斯·乔纳森·扎格（Myers Jonathan Zager），医学博士，坦帕董事会成员，将于2026年12月31日到期，迈克·卡斯尼尔（Mike Cusnir），医学博士迈阿密迪纳·杜纳·杜米尔西·麦克林（M. Mahtani，Do，种植园Rami Manochakian，医学博士，杰克逊维尔·梅里·詹妮弗·马克汉姆（Jacksonville Merry Jennifer Markham） Jason Starr，Do，Gainesville
一种基于计算机的快速准确 Covid-19 诊断方法
一种基于计算机的快速准确 Covid-19 自动诊断方法（预印本） Abdullah Al Jaid Jim 1、Ibrahim Rafi 1、Md. Sanaullah Chowdhury 1、Niloy Sikder 2、MA Parvez Mahmud 3、Saeed Rubaiee 4、Mehedi Masud 5、Anupam Kumar Bairagi 2、Kangkan Bhakta 1、Abdullah-Al Nahid 1,* 1 电子与通信工程学科 库尔纳大学 库尔纳 9208，孟加拉国 2 计算机科学与工程学科 库尔纳大学 库尔纳 9208，孟加拉国 3 迪肯大学工程学院 吉朗，维多利亚州 3216，澳大利亚 4 工业与系统工程系 机械与材料工程系 吉达大学，沙特阿拉伯 5 计算机科学系 塔伊夫大学通讯地址：nahid.ece.ku@gmail.com (A.-A. N) 摘要：目前，全世界正在目睹由 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 引起的可怕疫情。导致这种疾病的病毒称为 SARS-CoV-2。它会影响患者的呼吸系统并引起严重的肺部炎症，使他们呼吸困难。该病毒通过空气传播，因此感染率很高。该病毒于去年 12 月起源于中国，现已传播到七大洲，影响了 210 多个国家的人口，成为有史以来最严重的流行病之一。尽管多次独立和合作尝试开发疫苗或治疗方法，但尚未找到有效的解决方案。虽然这种疾病使世界陷入停顿，但尽快检测阳性对象并将其与其他人隔离是最大程度地减少其传播的唯一方法。然而，许多国家目前正面临诊断设备和医务人员的严重短缺。这种不足促使我们研究一种基于计算机的 COVID-19 自动诊断方法。在本文中，我们提出了一种基于顺序卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过分析计算机断层扫描 (CT) 图像来检测 COVID-19。该模型能够以近 92.5% 的准确率识别疾病。我们相信，该模型的实施将帮助世界各地的医生和病理学家快速找出受害者，从而降低 COVID-19 的流行率。关键词：COVID-19、CT 扫描图像、卷积神经网络、SARS-CoV-2 病毒