抽象这种心脏病发作和心脏病造成的死亡在世界各地都在增加。心脏麻烦是由于人们的生活承受着更大的压力而引起的。我们体内最重要的器官之一可能是心脏。它有助于控制血液循环并流向所有人体器官。今天,这种疾病是最大的死亡人数。通常,患有任何心脏问题的人几乎没有迹象和症状,我们可以轻松地判断它,从而可以准时帮助个人。症状就像高强度的胸痛,快速的心跳速度和疼痛,并记录了一些不安的呼吸。此信息是在习惯前提下进行的。在这项调查中,此外,冠状动脉疾病的概述此外,其目前的技术是立即提出的。此外,暂时阐述了对冠状动脉疾病预测的最重要AI方法的上到底检查。在每种检测机制中表现良好的各种机器学习算法都是天真的贝叶斯,决策树,支持向量机,人工神经网络,随机森林,k-nearest邻居等等。每个机器学习模型的性能取决于它的准确性预测。因此,评估模型效率的关键组成部分之一是准确性。在我们的研究中,随机森林在预测心脏病方面提供了91%的最佳准确性。逐渐解释了有关具有常见副作用的正常疾病的患者。关键字:寄生心脏病,人工神经网络,机器学习,幼稚的贝叶斯,SVM,分类技术,决策树,CVD,准确性。在所有致命感染中引入,冠状动脉发作被认为是最主要的。临床专业人员领导着关于心脏病和心脏病患者数据的多种研究,他们的表现和疾病运动。在这个时代,每个人都忙于改善自己的生活,所有人都在努力实现他们在研究,职业,工作,人际关系和生活的各个部分方面的目标。在生活的各个阶段中,这一日益增强的感觉使每个人的生活变得忙碌。有意或在不知不觉中,我们都应对日常生活中的这种压力,并且实际上在我们身体的各个部位都会压力我们的大脑,心脏和思想。这种日益增加的压力导致心脏病,这就是今天大多数人
物流是任何组织的关键职能。在发生流行病或其他破坏的情况下,物流的作用变得更加重要。在这种情况下,物流和供应链的数字化被视为提高物流弹性的重要工具,但对于发展中国家来说,数字化带来了一定的挑战。本研究确定了阻碍疫情期间供应链物流数字化升级的创新数字化技术障碍。提出了应对和克服这些障碍的策略。使用多标准决策分析方法(贝叶斯最佳-最差方法)在印度制造组织物流部门的背景下对这些障碍进行优先排序。还根据策略对障碍的影响对策略进行优先排序,为此使用附加值函数。结果表明,“投资成本高”、“缺乏资金资源”、“互联网连接不足”、“缺乏 IT(信息技术)基础设施”和“数字投资的经济效益不明确”是疫情期间印度等发展中国家实施创新数字化技术的五大障碍。研究结果揭示了疫情期间数字化障碍,对管理人员和研究人员来说很有价值。
摘要本文分析了在机器人臂中使用的三种材料的机械行为:尼龙,PLA和ABS,重点是三个重要参数:在不同加载条件下的总变形和等效应力。在这方面,通过ANSYS软件进行了有限元分析,以模拟结构刚度,以及它们抵抗用钢加固增强时这些材料会产生的压力的阻力。调查表明,与PLA和ABS相比,尼龙的性能,尤其是在用钢增强的情况下,就可变形性和在应力分布中扩散而言。因此,它更适用于应用负载时包括更高耐久性以及最小变形的应用程序。一般设计和分析应表明在工业和教育机构中使用的小规模机器人武器的设计中有一些有价值的见解。关键字:ABS,ANSYS,等效压力,FEA,材料性能,尼龙,PLA,机器人臂,钢筋,钢筋,总变形简介
海湾合作委员会国家的人工智能经济学作者:Mamduh M. Hanafi、Nir Kshetri 和 Ravi Sharma MM Hanafi、N. Kshetri 和 R. Sharma,“海湾合作委员会国家的人工智能经济学”,载于《计算机》,第 54 卷,第 12 期,第 92-98 页,2021 年 12 月,doi:10.1109/MC.2021.3113094。© 2021 IEEE。允许个人使用本材料。在任何现有或未来的媒体中,所有其他用途均须获得 IEEE 的许可,包括为广告或促销目的转载/重新发布本材料、创作新的集体作品、转售或重新分发到服务器或列表,或在其他作品中重复使用本作品的任何受版权保护的部分。摘要:本文回顾了人工智能在海湾合作委员会经济体关键经济部门的发展和使用方式。关键词:海湾合作委员会 |人工智能 | 机器学习 | 研究与开发文章:近年来,石油资源丰富的海湾合作委员会 (GCC) 经济体——巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国 (UAE)——已采取多项高调举措,推动人工智能 (AI) 产业和市场的发展。到 2030 年,人工智能对 GCC 国家的经济贡献预计将超过 2770 亿美元(图 1)。它们已经在人工智能领域取得了一定的全球知名度。例如,根据牛津洞察政府人工智能准备度指数 2020 报告,该报告基于政府将 AI 技术应用于公共服务的能力,GCC 经济体中有五个跻身世界前 50 个经济体之列(表 1)。
nyman等,2024),但作为基础教育的组成部分。我们坚持认为,应改变年轻一代的基础教育,以更好地装备他们的数字化未来。今天的孩子需要提供技能,以批评智能,数据驱动的技术及其后果,同时也可以推动他们的发展。有了这样的目标,我们在儿童的基础教育的背景下工作了15年以上,从PD以及从批判性设计和制作的各种方法中获得灵感(例如,Iivari等人。2022)。沿着相同的线条,可以观察到重大发展,例如,在丹麦的儿童计算赋权标签下(Dindler等,2020)和美国,在关键,以文化响应或以司法为中心的计算机教育的标签下,Erete等人(例如Erete等,2021; Lee&Soep; Lee&Soep&Soep&Soep; Morales-navarro&kafrro&kafrro&kaf,我们维护信息系统(IS)学者应该更广泛地开始为儿童的基础教育做出贡献:作为一门学科,邀请人们邀请人们对数字技术及其后果进行了批判性却建设性的后果(Iivari等,2023)。
如今,半导体公司经常将芯片的生产外包,以满足对综合电路的不断增长的需求。因此,芯片供应链现在正在处理许多安全问题,例如硬件知识产权盗窃,特洛伊木马和生产过多。在对手攻击有可能造成巨大损失或损害的关键系统中,零信托提供了一种有希望的方法来保证综合电路(ICS)的有效性。可靠的协议,利用证书保证ICS的合法性是安全协议和数据模型(SPDM)。这项研究的工作提出了基于SPDM协议的安全芯片到芯片(S2C)零值安全体系结构,该协议试图在使用之前对任何附带的外围设备进行身份验证。这些贡献包括对拟议设计的全面解释,SPDM协议的实现以及对执行和实施时遇到的障碍的讨论。关键字:芯片到芯片通信,零值体系结构,SPDM,嵌入式系统
摘要植物生长促进根瘤菌(PGPR)是在根际,土壤Sur圆形植物根中发现的一组有益细菌。这些细菌通过各种机制为增强植物生长提供了巨大的潜力。对PGPR至关重要的是具有不仅支持植物生长,而且保持生态友好的特定特征。考虑到农业中化学投入的使用增加,这一点尤其重要,这导致土壤中有害物质的积累,导致随着时间的推移生育率降低。在PGPR群中的各种细菌物种中,假单胞菌荧光症是众所周知且经过广泛研究的一种。研究人员已经对PGPR对植物生长的影响进行了研究,从实验室实验到延伸到温室试验。这些研究表明,PGPR作为生物肥料和生物农药的积极影响。已经探索了具有特定载体的PGPR菌株的配方,以有效地将细菌递送到土壤,然后将细菌传递给植物。这种制剂有可能减少农业实践中对化肥的依赖。一旦开发了PGPR的配方,它便可以用于市场,并容易为农场提供。这可以促进在农业地区促进有机或可持续的农业实践,从而减少对合成化学品的依赖并促进可持续的农业实践。
结果:入选患者的平均年龄为41.62±13.62岁,平均体重指数(BMI)为25.96±1.73 kg/m 2。与术前值相比,总胆红素(0.56 vs 0.76,p <0.0001)和直接胆红素(0.15 vs 0.27 vs 0.27,p <0.0001)显着降低了胆囊切除术的显着降低。血清谷氨酸 - 黑色乙酰乙酰氨基激酶(SGOT)的水平(49.14 vs 34.98 IU/DL),血清谷氨酰胺 - 丙氨酸透明氨基氨基氨酸酶(SGPT)(50.85 vs 35.46 vs 35.46 iu/dl)和碱性磷酸酶(Alkaline phospase(alp)(ALP)(101.1.16 vs i.99797)手术后。胆固醇值(146.28 vs 168.77 mg/dL),甘油三酸酯(TGS)(119 vs 133.56 mg/dl),低密度脂蛋白(LDL)(93.32)(93.32 vs 113.05 mg/dl)vs 113.05 mg/dl)和低密度lipoprototion(vs vs vs/dll)(18.68)(18.68)(18.68)(18.68)在三个月随访时,高密度脂蛋白(HDL)(48.96 vs 42.42 mg/dl)显着增加。脂肪肝的患病率随着1级脂肪变性的升高而增加(75%)。脂肪肝的严重程度随(8.73%)3级脂肪变性而增加,USG手术后。因此,有以前正常的USG报告的新患者患有脂肪肝,患有肝脏脂肪变性的患者似乎恶化。
考虑到67%[1]的患病率为2.5%,置信区间为95%,设计效果为2,使用EPI INFO 7.2.0.1(使用EPI INFO 7.2.0.1(疾病控制和预防中心(CDC),Atlanta,Atlanta,Atlanta,Georgia,USA,USA)和ASS 1,100 folded folded folded folded foldeed thy样本量为6,054个个体。该地区分为两个区域的血清监管:Nagpur Municipal Corporation(NMC)和非NMC地区下的地区。那格浦尔市政区在行政上分为10个区域,而非NMC地区则分为13个talukas。进行评估,从NMC区域随机选择了40个簇,从10个区域中的每个区域中的每个区域中有4个簇。在非NMC地区,从13个talukas中选择了40个簇:对于12个talukas,每个三个簇(来自农村地区的两个,一个来自Taluka总部),其余的Taluka,来自农村地区的四个群集。