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亚马逊农村地区使用的传统家庭饮用水处理方法的表现
多囊卵巢综合征（PCOS）是最常见的内分泌疾病，影响了全球多达15％的生殖年龄妇女（1）。这种高度遗传，复杂的遗传疾病的特征是生殖和代谢异常的可变星座，导致了年轻女性中最多的不孕症和2型糖尿病（T2D）的大多数病例（1）。Clinically, the National Institutes of Health (NIH) criteria ( 2 ) and the Rotterdam criteria ( 3 , 4 ), the commonly used diagnostic criteria for PCOS, are based on the presence of at least two of three phenotypes: hyperandrogenism (HA), chronic oligo/anovulation or ovulatory dysfunction (OD), and polycystic ovarian morphology (PCOM) ( 2 – 4）。值得注意的是，目前在2023年发表的鹿特丹标准中描述了PCOS患者的选择，该标准还包括升高的睾丸激素和免费睾丸激素水平，除了先前引用的标准外。尽管PCOS的诊断标准中存在这些大量的病毒和显着进步，但考虑到PCOS病因的基本机制仍然很少了解，PCOS的患病率仍然上升（1）。除了影响生育能力之外，患有PCOS的个体的可能性升高了肥胖，胰岛素抵抗和代谢性疾病的可能性升高，所有这些都与线粒体功能障碍相互联系（6）。线粒体是负责能量产生的细胞器，是细胞ROS（活性氧）的主要来源，因此可能导致氧化应激损伤。到目前为止，PCOS患者中发现了33个相关的MTDNA突变。因此，线粒体生成的氧气已被认为是PCOS病因的关键因素（6）。有趣的是，PCOS患者已鉴定出mtDNA中的突变，即使它们在PCOS中的病因作用需要进一步研究，它们可能在PCOS病因和发病机理中起重要作用。在这些mtDNA突变中，大多数突变（在33个中的20个）被鉴定在D-Loop调节区域中，这表明
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。
人工智能在放射学变革中的当前趋势和未来前景 Rezwan Ahmed Mahedi 1*、Hrishik Iqbal 2、Raiyan Azmee 3、Marzan Azmee 4、Fatiha Jakir 5、Mufassir Ahmad Nishan 6、Mohammed Burhan Uddin 7、Sadia Afrin 8
人工智能 (AI) 已迅速改变了包括医学在内的众多行业，放射学将从其功能中受益匪浅。AI 通过利用医疗和牙科实践中常用的数字射线照片的大量数据集来提高诊断准确性、减少错误并改善患者护理。尽管有这些优势，但 AI 对图像采集和放射技师工作流程的影响在放射学文献中仍未得到充分探索。本综述旨在评估 AI 对放射学实践的影响，应对监管挑战，并探索将其整合到放射科医生和放射技师的教育框架中。它强调了 AI 在自动化任务、提高诊断精度和改善临床决策方面的作用。截至 2024 年 12 月，使用 PubMed 和 Google Scholar 进行了系统文献检索，其中包括“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“放射学”和“诊断成像”等术语。分析了 77 篇专注于数字牙科放射学中 AI 应用的同行评审文章和会议论文，以提取有关 AI 方法及其潜在应用的数据。研究结果表明，AI 解决方案可提高复杂成像任务的效率，例如乳房 X 线摄影中的病变识别和分类，以及横断面成像中的实时评估，从而减少重新扫描的需要并提高患者吞吐量。然而，广泛采用面临与伦理和法律问题相关的障碍，包括数据隐私、算法偏见和透明度需求。虽然 AI 在自动化工作流程、提高诊断准确性和优化放射学患者护理方面表现出巨大潜力，但必须解决与人为监督、专业适应和法规遵从性相关的挑战。需要进一步研究以充分了解 AI 对放射学的影响并最大限度地发挥其临床效用。关键词：人工智能 (AI)、放射学、机器学习、诊断成像、医疗实践、深度学习、诊断成像中的 AI 等。
CV Hossain Uddin Shekhar，博士 概述： 曾任职务：
外国大学客座教授：日本中部大学生命与健康科学学院生物医学科学系环境健康科学组，地址：爱知县春日井市松本町 1200（487-8501）。期限：2009 年 4 月 1 日 - 2010 年 3 月 31 日。当地大学客座教授：1. 孟加拉国 BSMR 海事大学遗传工程与生物技术系。为研究生授课。期限：2023-2024（秋季和延长的秋季学期）。2. 达卡大学海洋学系，达卡。为本科生授课（第二年，第三学期）。期限：2017-2018。3. 达卡 BRAC 大学生物技术系。为硕士生授课。学习时间：2018年夏季学期 4.孟加拉国达卡 Dhanmondi 发展替代大学（UODA）分子医学与生物信息学系 学习时间：2006年1月-2006年12月 与诺贝尔奖获得者合作经历：2003年在东京都立大学和东京工业大学与诺贝尔奖获得者大隅良典（2016年诺贝尔生理学和医学奖获得者）合作研究酵母双杂交系统，并在世界著名期刊Biochemistry上发表以下文章：
案例研究IEEE-14总线PV-Wind功率系统Nijam Uddin Molla 1和Shilpi Bhattacharya 2
来源，此类系统也称为混合动力系统。电断层是一种异常情况，可能是由于设备故障或故障，人为错误或环境条件引起的[2]。电源系统中出现故障的各种原因可能是由于绝缘故障，闪电闪存，物理损害或人为错误所致。故障分析和预测对于检测故障，防止断层并清除系统从异常条件以及避免故障[3-5]非常重要。故障预测对于设计和选择断路器和继电器等设备也很重要，这也有助于提高电源系统稳定性和可靠性[6]。故障的预测有助于计划新系统的勃起和可行性研究，以确保未来的准备，以扩大负载需求，以扩展电力系统[7]。
社论引用：Balcerzak，A。P.，Uddin，G。S.，Igliński，B。，＆Pietrzak，M。B.（2023）。全球能源过渡：从主要决定因素到E
社论引用：Balcerzak，A。P.，Uddin，G。S.，Igliński，B。，＆Pietrzak，M。B.（2023）。全球能源过渡：从主要决定因素到经济挑战。平衡。季刊《经济与经济政策杂志》，18（3），597–608。doi：10.24136/eq.2023.018与通讯作者联系：Adam P. Balcerzak，a.balcerzak@uwm.edu.pl.pl文章历史记录：收到：20.07.2023;接受：1.09.2023;在线发布：30.09.2023 Adam P. Balcerzak Brno技术大学，捷皮大学商业研究中心，泛 - 欧洲大学，捷克西亚orcid.org/0000-0000-0003-0352-1373 Gazi Salah salah salah uddininking大学尼古拉斯·哥白尼大学（Nicolaus Copernicus University）位于波兰orcid.org/0000-0002-2976-6371MichałBernardPietrzak GDANSK GDANSK GDANSK GDANSK，波兰ORCID.org/0000-0002-9263-4478全球能源过渡：从确定性的全球能量转移量后，全球能量转移了全球范围。有趣的是，能源转变是多维的，并且涉及技术/技术的维度以及经济，社会，机构和法律领域（Shuguang等，2022; Tzeremes等，2022; Ram-Zan等，2022; 2022; Tzeremes et;文献还指出了全球经济数字化对加速能源过渡过程的重大影响（Shahbaz等，2022; Yi等，2022）。它可以是ex-