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引用Gitlin ES，Demetres M，Vaidyanathan A，Palmer N，Lee H，Loureiro S，Radwan E，Tuschman A，Mathad J和Chebrolu P（2024）GE
妊娠糖尿病（GDM）是葡萄糖不耐症，在怀孕期间发展，全球七分之一的孕妇中有近1个（1）。GDM的患病率与2型糖尿病（T2DM）流行病平行。GDM有助于母亲和儿童的短期和长期发病率和死亡率。除了短期并发症（例如早产，cor露P前和剖宫产）之外，具有GDM的妇女的妇女患T2DM的风险也高10倍，未来心血管事件的风险更高2倍（2，3）。同样，患有GDM的母亲出生的婴儿不仅对胎龄（LGA）具有较高的风险，这可能会导致出生并发症，而且增加了未来肥胖和葡萄糖不耐症的风险（4-6）。对GDM及其并发症的研究在很大程度上是在超重人群中进行的，但最近的研究表明，非过量人群中GDM也在增加。与T2DM相似，体重增加是GDM的主要危险因素。但是，在许多低收入和中等收入国家中，大多数T2DM患者体重不足或正常体重。BMI的T2DM南亚人中有2亿南亚和东亚人的体重不足或正常体重（7）。据推测，早期生命中的低出生体重和营养不良可能通过遗传变异而改变成年中的葡萄糖 - 胰岛素代谢，这些变异已进化而来，这些变异体现了在卡路里限制的环境中有效地利用营养，例如低 - 和中等的国家，例如低 - 和中等的国家，但也促进了T2DM（8-10）。可能存在类似的妊娠中非过量糖尿病的模式和机制，但尚未系统地研究。这很重要，因为当前的世界卫生组织（WHO）和国际糖尿病基金会指南建议饮食控制，运动和限制GDM管理的体重增加，这可能不适合患有体重不足或正常BMI的妇女（11，12）。了解GDM的非超重女性的患病率和病理生理学对于指导妇女及其子女的适当筛查，管理和随访至关重要。因此，我们对科学文献进行了范围审查，以调查非超重妇女中GDM的全球流行率和不利结果。
如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear
摘要尽管云计算已经广泛使用，但除了大大改善资源经济和可访问性外，它还引发了许多安全问题。这项研究的目的是找出基于机器学习的入侵检测系统（ID）如何改善云安全性。为了实时检测和中和攻击，提出的IDS使用了各种算法，例如支持向量机（SVM），随机森林，决策树，最近的邻居（KNN）和深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN）。在适应新攻击向量时，它可以最大程度地减少误报。为了提高响应时间和检测准确性，该研究将性能优化策略与特征选择方法相结合。它还强调了使用最新数据集进行现实攻击方案和强大的模型验证（例如CSE-CICIDS2018）。结果表明，基于机器学习的入侵检测系统（IDS）比基于传统的签名系统更有效地发现新颖和复杂的威胁。最终，本研究提供了深刻的信息，以为云网络创建更聪明，更灵活的网络安全解决方案，并强调机器学习在保护敏感数据和保证跨各种应用程序中云服务的完整性时所起的关键功能。关键字 - 云计算，卷积神经网络，网络安全，决策树，特征选择，入侵检测系统，k-neareast邻居，机器学习，绩效优化，随机森林，安全漏洞，基于签名
Hemant C. Vaidya博士Hemant C. Vaidya博士
•领导力/监督：从临床科学家到产品开发总监的最多100人来管理多达100人的责任。作为Microscan的研发副总裁，管理了产品开发的各个方面，支持战略开发并创建了技术路线图。•创新：确定了针对技术问题的新颖，以客户为中心的解决方案。•指导/教练：整个组织的指导直接报告和非直接报告。鼓励和支持员工培训，从而提高了自信心，组织一致性以及提高效率和沟通。•持续改进：采用了发展过程的“ Kaizen”哲学。评估，测量和改进的开发过程可显着减少周期时间。实施了以客户为中心的产品定义（CCPD）以及产品和周期卓越（PACE）流程。•团队工作/协作：与营销，制造和其他支持功能建立良好的关系，以改善跨职能的协作和信任。•沟通：确保整个组织中有关业务策略和优先级的清晰沟通，以更好地保持业务和成功。
引用：Kundeti SR、Vaidyanathan MK、Shivashankar B 等人。系统评价方案，以评估人工智能在 CT 和 MR 医学成像中检测急性缺血性卒中和大血管闭塞方面的诊断准确性。BMJ Open 2021；11：e043665。doi:10.1136/bmjopen-2020-043665
摘要 介绍 使用人工智能 (AI) 来支持急性缺血性中风 (AIS) 的诊断可以改善患者的预后并促进准确的组织和血管评估。然而，已发表的 AI 研究中的证据不足且难以解释，这降低了临床环境中诊断结果的责任感。本研究方案描述了对 AI 在诊断 AIS 和检测大血管闭塞 (LVO) 方面的准确性的严格系统评价。 方法与分析 我们将对 AI 模型用于诊断 AIS 和检测 LVO 的性能进行系统评价和荟萃分析。我们将遵守系统评价和荟萃分析方案指南的首选报告项目。将在八个数据库中进行文献检索。对于数据筛选和提取，两位审阅者将使用修改后的预测模型研究系统评价的批判性评价和数据提取清单。我们将使用诊断准确性研究质量评估指南来评估纳入的研究。如果有足够的数据，我们将进行荟萃分析。如果合并合适，我们将使用分层汇总接收器操作特性曲线来估计汇总操作点，包括合并灵敏度和特异性（95% 置信区间）。此外，如果有足够的数据，我们将使用推荐分级、评估、开发和评估分析软件来总结系统评价的主要发现，作为结果摘要。 伦理与传播 本研究方案不存在任何伦理问题，因为系统评价侧重于检查二手资料。系统评价结果将用于报告所纳入研究的准确性、完整性和标准程序。我们将通过在同行评审期刊上发表我们的分析来传播我们的研究结果，如果需要，我们将与研究的利益相关者和书目数据库进行沟通。PROSPERO 注册号 CRD42020179652。
广义Vaidya时空中的负能量
在1969年R. Penrose理论上预测了在衰减或碰撞过程中KERR指标中负能量形成的影响。此外，还研究了具有负能量的颗粒的大地测量学的性质[1，2]。表明，在旋转黑洞的巨石中，对于此类颗粒的封闭轨道是不存在的。该测量学必须从引力半径内的区域出现。此外，还研究了Schwarzschild时空中具有负能量的颗粒。A. Grib和Yu。V. Pavlov [3]。他们表明，具有负能量的颗粒只能存在于事件视野内部的区域。然而，施瓦茨柴尔德黑洞是永恒的，我们必须考虑重力崩溃，以谈论具有负能量的颗粒的大地测量学的过去。黑洞被认为是严重重力崩溃的唯一结果。P。Joshi [4]表明，重力崩溃的结果可能是裸露的奇异性（有关详细信息，请参见[5，6]）。这意味着在重力崩溃过程中，奇异性形成的时间小于明显的地平线形成时间，并且存在一个非跨空间，未来指导的大地测量学家族，这些家族过去终止于中央奇异性。M. Mkenyley等。 调查了有关广义vaidya时空的重力崩溃的问题[7]，并表明这种崩溃的结果可能是赤裸裸的奇异性。M. Mkenyley等。调查了有关广义vaidya时空的重力崩溃的问题[7]，并表明这种崩溃的结果可能是赤裸裸的奇异性。此外，还获得了质量功能的条件[8，9]。vaidya时空是宇宙审查制度侵犯的最早例子之一[10]。通常的Vaidya时空具有以下形式：
重力崩溃，用于k- essence新兴时空
摘要在本文中，我们使用广义Vaidya型度量作为背景来研究K-本质新兴重力的重力下降。我们还分析了该系统的宇宙审查假设。我们表明，新兴的重力度量与新类型的广义VAIDYA指标与无效崩溃的新型类型，并具有K-本质出现的质量函数，在此我们确定了k-本质标量的函数是高级或迟滞时间的函数。这种新型的K-本质新兴的VAIDYA指标使所需的能量条件满足。本地裸露的中心奇异性的存在，奇异的新兴vaidya指标的奇异性的强度和强度是当前工作的有趣结果。