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建议引用推荐引用什罗普郡，威廉C；阿米吉（Hatim）；布雷默，约旦； Selvaraj Anand，Selvalakshmi；脱衣舞，本杰明；萨哈斯拉
摘要目前，全基因组测序（WGS）数据尚未显示与常用的β-LAC TAM/β-内酰胺酶抑制剂（BL/BLI）组合的大肠杆菌易感性概况：ampicillin-sulbactam（sam），amoxicil-lin-clavulavulanate（amclavulanate（amc）和pippirclin（ampicillin-sulbactam（sam）和pipperp）和pippober（ampicillin-sulbactam（sam）和pipeper），在没有头孢菌素耐药性的情况下，对这些BL/BLI的进行性抗性（也称为对BL/BLI（ESRI）的延伸谱耐药性）的渐进性主要主要是由于BLA TEM变体的拷贝数增加而引起的，而BLA TEM变体的拷贝数量增加，这在WGS数据中未经常评估。我们试图通过对147个大肠杆菌细菌分离株的WGS分析来提高基因扩增的添加是否可以改善基因型-pheno型关联，而BL/BLI的类别增加了非敏感性，范围从氨苄西林（AMP）（AMP）易感性到对所有三个BLIS的完全抗性。与BLA TEM在ESRI中的关键作用一致，至少具有至少氨苄西林的112/134菌株（84％）非敏感性编码的BLA TEM。在40/112（36％）菌株中存在BLA TEM扩增的证据（即Bla TEM基因拷贝数估计> 2×）。BLA TEM拷贝数与最小抑制浓度的AMC和TZP之间存在正相关（P <0.05），但对于SAM没有（P = 0.09）。在AMC和TZP-NON敏感性的aMC和TZP-NON敏感性中，β-内酰胺抗性机制的多样性（包括非CECF三脱三甲酮水解BLA CTX-M变体），BLA OXA-1，AMPC和BLA TEM强启动子突变更大。我们的研究表明，WGS数据（包括β-内酰胺酶编码基因扩增）的全面分析可以帮助用AMC或TZP非敏感性对大肠杆菌进行分类，但要辨别从SAM易感性到SAM使用遗传数据的SAM非敏感性的过渡。
引用：Rabie，Obj和Selvarajan，S和Hasanin，T和Alshareef，Am和Am和Yogesh，CK和Uddin，M（2024）一种新颖的IoT Intrusion Intrusion检测框架U
物联网（IoT）在现代生活中广泛使用，例如在智能家居，智能运输等中。但是，由于物联网对恶意袭击的脆弱性，目前的安全措施无法完全保护该物联网。入侵检测可以保护物联网设备作为安全工具的最有害攻击。然而，常规入侵检测方法的时间和检测效率需要更准确。本文的主要贡献是开发一个简单的智能安全框架，以保护物联网免受网络攻击。为此，在拟议的工作中开发了决定性的红狐（DRF）优化和描述性背部传播径向函数（DBRF）分类的组合。这项工作的新颖性是，与机器学习算法合并的最近开发的DRF优化方法可用于最大化物联网系统的安全水平。首先，进行数据预处理和归一化操作以生成平衡的物联网数据集，以提高分类的检测准确性。然后，应用DRF优化算法以最佳调整精确入侵检测和分类所需的功能。它还支持提高训练速度并降低分类器的错误率。此外，还部署了DBRF分类模型，以使用优化的功能对正常和攻击数据流进行分类。在这里，建议的DRF-DBRF安全模型的性能使用五个不同且流行的IOT基准测试数据集进行了验证和测试。最后，通过使用各种评估参数将结果与先前的异常检测方法进行比较。
引用：Alaaudeen，KM和Selvarajan，S和Manoharan，H和Jhaveri，RH（2024）智能机器人技术收获系统的水果过程，用于抓住P
本文提出并执行了一种基于深度学习的图像处理方法，用于自摘苹果。该系统包括一个轻巧的一步检测网络，用于水果识别。以及计算机视觉，以分析积分类别，并在抓取之前为每个水果提供正确的方法位置。使用高分辨率摄像头的原始输入，在RGB照片上进行了水果识别和实例分割。计算机视觉分类和抓地力系统是集成的，并提供了种植的食物的结果，作为每个苹果和橙色到机器人手臂执行的输入信息和输出方法的姿势。在从实验室和种植园环境中获取RGB图片数据之前，将评估开发的视觉方法。机器人收获实验是在室内和室外进行的，以评估拟议的收获系统的性能。研究结果表明，拟议的视力技术可以有效地控制机器人收获，而确切的情况下，在预测过程后，鉴定成功率的增加高于95％以上，而重新计算的重新计算不到12％。
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•为研究项目做出贡献，重点是增强使用人类AI团队的扩展现实中的远程合作，包括虚拟和增强现实平台，以改善团队动态，协作和沟通。•使用开源LLM开发并集成了实时促进器数字代理，并将Unity纳入视频会议会议。该代理人旨在通过基于参与者的认知和情感状态动态调整其行为来增强决策。
selvakumar cv.pdf-冶金和材料工程
2023年5月至8月，埃尔兰根 - 纳伦堡大学生物材料研究所的客座科学家。印度喀尔纳塔克邦国家理工学院助理教授，2019年12月至现在。亚历山大·冯·洪堡（Alexander von Humboldt）（AVH）2018年9月至2019年12月，德国拜罗斯大学的博士后研究员。2016年9月至2018年8月，加拿大蒙特利尔的博士后科学家。
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执行检查的内镜医师使用波士顿肠道准备量表 17 对肠道准备进行评估和分级。所有检测到的息肉都清除掉其中的粘液，尽可能放置在内镜屏幕的“6 点钟方向”，并在保持聚焦的情况下以尽可能近的距离构图。内镜医师首先使用白光和 BLI 将病变分为“腺瘤”或“非腺瘤”，并对诊断置信度（高或低）进行评分。不使用 CADx AI 系统。然后，打开 AI 系统，两个 AI 系统（CAD-EYE® Fujifilm Co.、CADx-A 和 GI-Genius® Medtronic、CADx-B）自动提供的输出（“腺瘤”与“非腺瘤”）分别显示在两个不同的单独屏幕上。无论之前的内镜医师的预测和置信度如何，两个系统的输出均由内镜医师协助记录。第一个输出记录是 GI-Genius 在白光下的输出，第二个输出记录是 CAD-EYE 在蓝光下的输出。接下来，结肠镜检查医师再次对息肉进行分类（腺瘤或非腺瘤），并将预测的置信度评分为“高”或“低”。
