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自动中等 - E-e-space
摘要采用高级数据分析技术，为疾病预测进行更准确的决策支持系统的努力正在上升。根据世界卫生组织的说法，与糖尿病有关的疾病和死亡率正在上升。因此，早期诊断尤为重要。在本文中，我们提出了一个自动中等的框架，该框架包括使用基于距离的算法（AutoEcodB）的增强类异常值检测的自动版本，并结合了自动多层perceptron（automlp）的合奏。自动eCodb是通过自动化参数调整以优化离群检测过程来构建的。自动ECODB通过删除离群值清洁数据集。然后，预处理数据集用于使用Automlps集合来训练预测模型。对公开可获得的PIMA印度糖尿病数据集进行了一组实验：（1）自动中等方法与文献中报道的其他最先进的方法进行了比较，其中自动中等中心实现了88.7％的准确性； （2）将AutoMLP与其他学习者进行比较，包括个人（专注于基于神经网络的学习者）和整体学习者； （3）将自动ECODB与其他预处理方法进行比较。此外，在Framework的OrderTovalIdateTeheritality中，Auto-MedisineIsineSineSteDonAnanAnothothothipliclyAvailablebiovablebiovablebiostatDaibettesdataset在其中优于现有报告的结果，精度达到97.1％。
使用正弦和基于教学学习的融合培训馈送前馈神经网络，用于医学图像注册
摘要这项研究提出了一种新型的杂交元神经算法，正弦辅助教学学习学习的优化（SCATLBO），旨在训练用于单声道和多模式医学图像注册的喂养前进神经网络（FNNS）。scatlbo结合了正弦骨算法（SCA）的优势，用于探索基于教学学习的优化（TLBO），以实现剥削，达到了平衡，从而增强了算法能力，以避免局部最小值并提高逆转率。医学图像注册，对于准确的医学分析必不可少的，从这种混合方法中受益，因为它有效地对齐了复杂的多模式图像。在这项工作中，SCATLBO用于训练来自癌症基因组乳房侵入性癌（TCGA-BRCA）数据集的乳房MRI图像。SCATLBO的性能是针对几种众所周知的元启发式算法的基准测试，包括TLBO，粒子群优化（PSO），蚂蚁菌落优化（ACO），灰狼优化器（GWO）和进化策略（ES），以及基于平均平方误差（MSE）的评估（MIS）和杂音的评估（MI）。实验结果表明，SCATLBO在准确性，收敛速度和稳健性方面优于其他技术，将其确立为基于神经网络的图像注册任务的有前途的工具。这项工作有助于提高FNN的元启发式培训方法，并在各种医学成像领域中使用了潜在的应用。
使用茶花sinensis叶提取物对氧化锌纳米颗粒的生态友好合成
绿色纳米技术的发展引起了研究人员的极大关注，特别是在纳米颗粒的生态合成方面。这项研究介绍了使用山茶菜叶片中提取物的提取物的稳定氧化锌纳米颗粒（ZnO NP）的生物合成。使用紫外线可见光谱（UV-VIS），红外光谱（IR）和X-Ray衍射（XRD）分析来表征合成的纳米颗粒。结果表明，茶花叶提取物有效地降低了锌离子形成氧化锌纳米颗粒。XRD分析证实了ZnO的晶体结构，纳米颗粒的尺寸范围为26-38 nm。这种生物合成方法提供了一种快速，可持续和环保的方法来产生稳定的氧化锌纳米颗粒，从而在各个领域提供了潜在的应用。©2025 SPC（SAMI Publishing Company），《亚洲绿色化学杂志》，用于非商业目的。
Sinethemba.Madikizela@capetown.gov.za 电子邮件：Tender
2. 删除“锂”字样 招标文件的第 3 卷和 3A 卷包括“锂”字样。 第 3 卷（第 140 页）： 当前措辞：“设计将围绕具有以下基本性能标准的锂电池系统” 更正：“设计将围绕具有以下基本性能标准的 BESS 系统” 第 3A 卷（第 i 和 1 页）： 当前措辞：锂电池储能系统的工程、采购、建造、调试、运行和维护，最低额定功率输出为 5 MW，可用存储容量为 8 MWH；包括与 ATLANTIS 光伏电站的集成 更正：电池储能系统的工程、采购、施工、调试、运行和维护（从合同开始到 2027 年 6 月），最低额定功率输出为 5 MW，可用存储容量为 8 MWH；包括与 ATLANTIS 光伏电站的集成
Sinergie-Sima 2025会议
基于这些前提，2025年的Sinergie-Sima会议旨在探索服务作为社会发展的一部分，以相关性，增长，竞争力，创新，以及可持续性和福祉。用于探索这种现象的分析镜头将是数字化，因为它正在塑造更传统领域的服务创新（例如，社会和卫生服务，旅游，零售等），它正在促进知识密集型商业服务（KIBS）。因此，数字化是业务模型转型的主要驱动力，促进了制造公司向数字服务的过渡，从而实现了新的自动化边界（Frank等，2019; Kastalli＆van Looy，2013; Liu et al。，2024），以及为全球经济中的价值创造的方式，铺平了全球经济中的新机会（OSSTROM AL AL AL AL AL AL AL AL）。
探索增强学习的协同作用
肠道微生物群是栖息在胃肠道中的大量微生物，对宿主的健康至关重要，因为它们在免疫系统中的消化和吸收中起作用，在免疫系统中和防御病原体。因此，由于其组成的变化与疾病的发展有关，因此微生物群落在平衡中的优势至关重要。为此，访问质量和可靠的信息至关重要，这可以通过信息和通信技术（ICT）来完成，这些工具是用于治疗信息并协助与硬件使用的工具，例如计算机，手机和服务，例如社交媒体，博客，博客和应用程序。从这个意义上讲，社交媒体是传播健康内容和肠道菌群的关键因素，因为以简单而即时的方式访问和传播内容的设施。因此，必须了解如何在有关健康肠道微生物群体组成的真实和直言不讳的信息上进行人群访问，这是促进益生菌，因素和习惯从益生菌，因素和习惯中取得微生物平衡的方法，这些方法会导致微生物失衡，预防以及通过允许此访问，有限的访问和过多的新闻和过多的新闻和过多的新闻和过多的新闻和过多的新闻和多余的挑战。关键字：学习。社区。教育。肠道菌群。
Sinensetin 通过抑制 Wnt/β-catenin 通路抑制乳腺癌细胞进展
近年来，随着美国食品药品监督管理局 (FDA) 于 2014 年批准 alvocidib 用于治疗急性髓性白血病，黄酮类化合物作为抗癌药物的研究出现了一个新的研究方向 (3-6)。黄酮类化合物广泛存在于植物界，流行病学研究表明，膳食黄酮类化合物对癌症具有化学预防作用 (7-9)。多甲氧基黄酮 (PMF) 是被两个或多个甲氧基取代的黄酮类化合物。对各种药用植物和柑橘的研究表明，PMF 的结构变化很大，例如较小的甲氧基黄酮和结构异构体。结构异构体包括 5,6,7,4'-四甲氧基黄酮、橘皮素、3,5,6,7,3',4'-六甲氧基黄酮、川陈皮素、3,5,6,7,8,3',4'-庚甲氧基黄酮和金圣草素。虽然一些研究表明，黄酮类化合物的组成和结构对抗肿瘤能力有重大影响，但很少有研究
Sinensetin 通过抑制 Wnt/β-catenin 通路抑制乳腺癌细胞进展
近年来，随着美国食品药品监督管理局 (FDA) 于 2014 年批准 alvocidib 用于治疗急性髓性白血病，黄酮类化合物作为抗癌药物的研究出现了一个新的研究方向 (3-6)。黄酮类化合物广泛存在于植物界，流行病学研究表明，膳食黄酮类化合物对癌症具有化学预防作用 (7-9)。多甲氧基黄酮 (PMF) 是被两个或多个甲氧基取代的黄酮类化合物。对各种药用植物和柑橘的研究表明，PMF 的结构变化很大，例如较小的甲氧基黄酮和结构异构体。结构异构体包括 5,6,7,4'-四甲氧基黄酮、橘皮素、3,5,6,7,3',4'-六甲氧基黄酮、川陈皮素、3,5,6,7,8,3',4'-庚甲氧基黄酮和金圣草素。虽然一些研究表明，黄酮类化合物的组成和结构对抗肿瘤能力有重大影响，但很少有研究
行业中的医疗保健供应链的性能评估4.0，线性双苯胺模糊的正弦 - 三基因程聚合操作
摘要：及其控制参数的线性双性模糊集（LDFS）理论的概念是机器学习和数据驱动的多标准决策（MCDM）的强大模型。正弦 - 三角学函数（STF）具有两个重要的特征，周期性和对称性，它们是信息分析的非常有用的工具。遵循STF和LDFS理论的特征，本文介绍了线性双苯胺模糊数（LDFNS）的正弦 - 三角法操作。这些操作定律奠定了开发新的线性双苯胺模糊的正弦 - 三角集合操作员（LDFSTAOS）的基础。行业4.0技术融入医疗保健中有可能彻底改变患者护理。最具挑战性的任务之一是选择医疗保健供应链（HSC）的有效供应商。传统供应商并不根据行业4.0，特别不确定性有效。根据LDFSTAO提出了一个新的MCDM框架，以检查行业4.0中的HSC绩效。进行信誉测试，灵敏度分析和比较分析，以表达所提出方法的新颖性，可靠性和效率。
EEG SINYALLERINIPEMEKIEMEKIEMAKINEÖğenimininImininKullanıldığıKonular
糖尿病是一种终身疾病，对各种器官（例如长期器官损伤，功能障碍以及最终的器官失败）具有不良影响。糖尿病必须在医生的监督下进行治疗。糖尿病被称为当今许多人可以看到的疾病，并且由于生活条件而变得广泛。如果患有糖尿病患者在早期没有接受任何治疗，则患者的身体会因严重的并发症而反应。除了诊断糖尿病的医学方法外，该疾病还可以通过人工智能方法检测到。这项研究旨在在引起糖尿病的许多变量中建立最具影响力的变量，并设计一种模型，该模型将预测糖尿病，以帮助医生使用选定的机器学习方法分析该疾病。在这项研究中，将决策树，决策树包装，随机森林和额外的树算法用于拟议的模型，并使用99.2％的额外树算法获得了最高的精度值。