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A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。
Kainat Ramzan，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第9期，399-412 P. Ahire，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第11、88-113页 sushma，int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第8、3437- ... km。 Shveta Yadav，国际。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第1期... M. Govardhan博士，国际。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第3期，775-782 唾液 - 一种口腔癌和口腔疾病的诊断工具
阿尔茨海默氏病（AD）仍然是最具挑战性的神经退行性疾病之一，影响了全球数百万。尽管在理解其病理学，有效治疗和早期诊断方面取得了重大进展，仍然难以捉摸。本综述探讨了最新的治疗方法，包括靶向药物疗法，免疫疗法以及新颖的干预措施，例如基因编辑和神经刺激。此外，评论还研究了新兴的诊断工具，例如高级成像技术，生物标志物和AI驱动的诊断，它们正在推动早期检测的界限。通过研究这些进步以及临床应用中持续的挑战，本文强调了阿尔茨海默氏症研究中潜在的未来前景。当前知识的综合旨在全面了解阿尔茨海默氏症治疗和诊断的景观，强调需要继续创新和跨学科的合作来打击这种毁灭性疾病。