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对心脏病预测的机器学习技术的评论Chilkaragi Shankar Chaithra *，Shivarudraswamy Siddesha，V.N。男人
心脏病是全世界死亡的主要原因，其早期预测对于有效的患者管理和减少医疗支出至关重要。在这种情况下，机器学习（ML）已成为医疗保健领域中的一种变革性工具，证明了辨别复杂数据模式并提供准确的预后评估的深远能力。ML在心脏病学中的应用对风险预测，早期检测和治疗方案的自定义具有重要作用。当前的研究系统地回顾了用于心脏病预测的ML方法的频谱，涵盖了受监督，无监督，加强和转移学习方法。来自Kaggle和UCI机器学习存储库等著名存储库的数据被用来评估各种ML算法的性能，包括关键指标，包括准确性，灵敏度以及接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的面积。有影响力的预测因素，即年龄，性别，胆固醇水平，血压和生活方式因素，是这些预测模型发展的组成部分。特别关注集合方法和深度学习框架的探索，这些框架已显示出超出传统模型的预测准确性。这项研究描述了与心脏病相关的基本危险因素，并强调了预测分析在医疗保健领域的重要性。侧重于异质数据集和分析技术，该评论旨在为公共卫生策略提供信息，并为减轻医疗保健负担做出贡献。阐明的发现突出了ML的希望，尤其是通过合奏和深度学习方法的利用，在心脏病的预测中。这些进步使医疗保健专业人员能够做出更明智的决定，采取预防性干预措施，并减轻对医疗保健系统的总体影响。这项详尽的审查还综合了各种ML算法的功效和实用性，为未来的研究计划提供了宝贵的汇编，并促进了尖端技术在心脏健康管理中的整合。
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“决议根据《2013 年公司法》（《法案》）第 196、197、198 附表 V 节和其他适用条款（如有）及其规则、《2015 年印度证券交易委员会（上市义务和披露要求）条例》（《上市条例》）或其任何法定修改或重新颁布的规定，并受公司《章程》规定的约束，根据公司提名和薪酬委员会及董事会的建议，经成员批准，调整公司专职董事 C. Ravikumar 先生（DIN：01247347）的薪酬，其条款和条件载于本次股东大会通知附件中的解释性声明。
Shankar，量子场论和凝聚态......
本书广泛回顾了许多技术及其在凝聚态系统中的应用，首先回顾了热力学和统计力学，然后介绍实时和虚时路径积分以及欧几里得量子力学和统计力学之间的联系。本书还详细研究了 Ising、规范-Ising 和 XY 模型。本书开发了重正化群并将其应用于临界现象、费米液体理论和场论的重正化。接下来，本书探讨了玻色子化及其在一维费米子系统中的应用以及均质和随机键 Ising 模型的关联函数。最后介绍了 Bohm-Pines 和 Chern-Simons 理论在量子霍尔效应中的应用。本书向读者介绍了各种技术，为理论、统计和凝聚态物理学的研究生和研究人员开辟了凝聚态理论的广阔领域。