zainab.alansari@utas.edu.om *通信:riyaz@gpcet.ac.in收到:2023年4月16日;接受:2023年6月20日;发表:2023年7月1日摘要:在本文中,我们介绍了一种新的方法,用于使用主成分分析(PCA)和逻辑回归(LR)的组合来预测糖尿病的风险。我们的方法提供了一种独特的解决方案,可以导致对糖尿病风险的更准确和有效的预测。要开发一个预测糖尿病的有效模型,重要的是要考虑有助于疾病发育的各种临床和人口统计学因素。这种方法通常涉及在包括这些因素的大型数据集上训练该模型。这样做,我们可以更好地理解不同的特征如何影响糖尿病的发展,并为处于危险中的个人创造更准确的预测。采用PCA方法来减少数据集的尺寸并增强模型的计算功效。LR模型然后将患者分为糖尿病或非糖尿病患者。准确性,精度,召回,F1得分和ROC曲线下的面积(AUC)只是用于评估所提出模型性能的少数指标。PIMA印度糖尿病数据(PIDD)用于评估模型,结果证明了对最新方法的显着改善。该建议的模型提出了一种预测糖尿病风险的有效方法,这可能对改善医疗保健结果和降低医疗保健成本具有重要意义。所提出的PCA-LR模型优于其他算法,例如SVM和RF,尤其是在精度方面,同时优化了计算复杂性。这种方法可能有可能为大型糖尿病筛查计划提供实用有效的解决方案。
引用:Sai Swethaa Shaik Hussain。“打破新的地面:世界上的第一颗牙齿 - 再生蛋白针对临床试验的靶向疗法!”。Medicon医学科学7.4(2024):01-02。
SAI 充当小农户和造纸业之间的中介。通过农林业模式,SAI 将本土和边缘化小农户纳入企业价值链。该模式为农民提供了多种服务:融资、农业技术培训、技术监测支持和市场准入,包括后勤支持和种子、树苗和肥料等投入品供应。通过 SAI 实施的间作模式,小农户可以在传统作物旁边种植纸浆木材。通过这样做,农民可以产生额外的收入来源,而不必放弃传统作物的种植。总体而言,SAI 在小农户、供应商和市场之间建立了直接联系,从而增强了农民的技能,并通过消除供应链中的中间商来实现收益最大化。自成立以来,SAI 已接触了 475 多名农民,种植了 60 多万棵树,这些树木能够吸收超过 13,000 吨的二氧化碳排放量。 SAI 是 Miller Center GSBI 校友。价值主张:SAI 面向拥有不到四英亩土地且需要可持续收入的小农户。通过在农林业领域提供技术、金融、物流和营销支持,SAI 能够将农民的收入提高 200% 至 500%。由于 SAI 将服务送到农民家门口,农民可以节省时间和精力,并且每六个月获得一笔固定收入。关键事实总部所在国家:印度成立时间:2013 年员工人数:7 人产品:成熟的纸浆木材、传统粮食作物(豆类、油籽、谷物)2016 年收入:2500 美元(起始)网站:http://sustainableagroinc.com/index.html
抽象的气候变化主要是由化石燃料燃烧的温室气体排放驱动的,对全球生态系统和人类社会构成了重大威胁。过渡到可再生能源对于缓解气候变化和实现碳中立性至关重要。本文评估了可再生能源技术的环境影响,包括太阳能,风能,水力发电,地热和生物质,同时将它们与常规化石燃料进行了比较。每个可再生能源都有独特的好处和限制,例如土地利用,资源消耗以及整个生命周期的潜在排放。尽管面临这些挑战,但可再生能源为减少温室气体排放的机会提供了大量机会。本文还讨论了储能解决方案和网格整合在克服可再生资源间歇性方面的重要性。政策支持,包括对清洁能源采用和研究和开发投资的激励措施,对于加速过渡到可持续能源未来至关重要。通过可再生能源实现碳中立性,不仅可以解决气候变化,还可以促进能源安全和经济弹性。这种全面的分析强调了政府,行业和社区之间对合作方法的必要性,以实现可再生能源在抵抗气候变化斗争中的全部潜力。关键字:可再生能源,气候变化,碳中立,环境影响,温室气体
Shri Amitabh Kant,G20 Sherpa在他的讲话中表示,SAI20的建立是非常积极的一步,因为它导致SAIS与政府之间建立了网络,以协调和阐明策略,并为SAI提供机会,以使SAI成为政府的合作伙伴,并帮助建立更大的透明度和更大的透明度和责任感。Sherpa保证,将在G20领导人签署的最终声明中对SAI20的强烈认可将得到适当反映。他还赞赏Sai India提出的提案,除了现有的财务和Sherpa轨道外,SAI印度将SAI20作为单独的问责制机构轨道,以推动该集团独立的地位,在实现G20议程中发挥了重要作用。
该研究所在其四个位于安得拉邦州和印度的卡纳塔克邦的四个校园中为全国各地的学生提供了来自全国各地的学生。成立于1981年,Sri Sathya Sai高等教育研究所(被认为是大学),印度安得拉邦Prasanthi Nilayam,是我们创始人Bhagawan Sri Sri Sri Sathya Sai Baba的创始人Bhagawan Sri Sri Sai Baba的“人类教育宗教教育”的愿景,以培养各种教育的教育,这是我们创始人的创始人Bhagawan Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sri Sai的表现。
摘要。人们越来越多地讨论太阳辐射改造 (SRM) 作为一种降低全球和区域温度的潜在工具,以便为传统的碳减排措施的实施争取时间。然而,迄今为止的大多数模拟都假设 SRM 是气候变化工具箱的附加组件,而没有考虑减排和 SRM 之间的任何物理耦合。在本研究中,我们分析了这种耦合的一个方面:在 SRM 部署下,通过改变光伏 (PV) 和聚光太阳能 (CSP) 的生产潜力,可再生能源 (RE) 容量以及脱碳率可能会受到何种影响。评估使用了地球系统模型 CNRM-ESM2-1 针对基于情景的实验的模拟 1 小时输出。SRM 情景使用平流层气溶胶注入 (SAI) 将全球平均温度从高排放情景 SSP585 基线降低到中等排放情景 SSP245。我们发现,到本世纪末,与 SSP245 相比,SAI 条件下大多数地区每年经历的低光伏和 CSP 能量周数会增加。与 SSP585 相比,虽然 SAI 条件下低能量周数的增加在全球范围内仍然占主导地位,但某些地区可能会受益于 SAI 并经历更少的低光伏或 CSP 能量周数。与 SSP 情景相比,SAI 条件下电位的很大一部分下降被 SAI 条件下光学上层对流层云层较薄所抵消,这使得更多的辐射能够穿透到地面。北半球和南半球的中纬度地区光伏电位相对下降幅度最大。我们的研究表明,使用 SAI 将高端全球变暖降低到温和全球变暖可能会对利用太阳能可再生资源满足能源需求带来更大的挑战。
即使是该技术的支持者也承认,如果实施规模足以对全球气温产生影响,SAI 和其他太阳能地球工程技术可能会对气候系统产生不可预测的冲击,改变水文循环,扰乱季风模式,增加干旱。SAI 不但不能减轻气候变化的风险,反而可能会加剧和加剧全球变暖已经造成的极端天气和气候不稳定。例如,计算机模型表明,SAI 可能会以不可预测的方式破坏亚洲和非洲 20 亿人的食物和水源 2 。
WGS 组合支持最高审计机关开展各种类型的绩效评估,从广泛而全面的最高审计机关绩效管理框架到专门深入审查人力资源 (HR) 管理或信息和通信技术 (ICT) 实践。SPMR 随后与最高审计机关合作,评估、规划和管理最高审计机关的整体绩效,而一些专门的举措则针对具体的最高审计机关组织需求。这些需求包括人员管理、数字治理以及应对风险和危机。为了加强这些努力,我们的工作重点是领导力和利益相关者的参与。各种举措和活动共同旨在全面响应最高审计机关的需求。它们致力于支持最高审计机关的机构和组织设置,并提高其形象以及与外部环境互动和影响外部环境的能力。
SL。 否。 应用程序编号。 名称1 EC3539SSSS2024 MARATHE ANUVRAT MILIND 2 EC2700SSS2024 MOHAMMED KHAN NAYAK NAYAK 3 EC2559S2024 NEMMOJU SAIRAM 4 EC3968S2024 Shreyas v Devadiga 6 EC2406SSSS2024 SOUMALYA BISWAS 7 EC3800SSS2024 PRIYA KATRE 8 EE3311S2024 Sai Krishnan 11 EC2449SSS2024 Nipun Sharma 12 EC3508SS2024 EC2203SSS2024 Rojivadia Bhumitkumar ratilal 17 EC2932SSSSSSSSS2024 AKSHARA JAYADEEP 18 EC1808S2024 KASALA NIDHEESH 19 EC1953SSSSSSSSSS2024 GOVIND M NAIR M NAIR MNAIR 20 EC2994SSS2024 RADHIKA RAGHIKA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA SAI ARAVIND 22 EC3832SSS2024 JONNALA SAI MANEESH KUMAR 23 EC2515S2024 KOREPU PUJITHASL。否。应用程序编号。名称1 EC3539SSSS2024 MARATHE ANUVRAT MILIND 2 EC2700SSS2024 MOHAMMED KHAN NAYAK NAYAK 3 EC2559S2024 NEMMOJU SAIRAM 4 EC3968S2024 Shreyas v Devadiga 6 EC2406SSSS2024 SOUMALYA BISWAS 7 EC3800SSS2024 PRIYA KATRE 8 EE3311S2024 Sai Krishnan 11 EC2449SSS2024 Nipun Sharma 12 EC3508SS2024 EC2203SSS2024 Rojivadia Bhumitkumar ratilal 17 EC2932SSSSSSSSS2024 AKSHARA JAYADEEP 18 EC1808S2024 KASALA NIDHEESH 19 EC1953SSSSSSSSSS2024 GOVIND M NAIR M NAIR MNAIR 20 EC2994SSS2024 RADHIKA RAGHIKA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA SAI ARAVIND 22 EC3832SSS2024 JONNALA SAI MANEESH KUMAR 23 EC2515S2024 KOREPU PUJITHA