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用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
从2025年1月1日起效果
将在以下计数器的保证金帐户中允许购买和保证金充值，因为由于DBS银行的单一反向集中限制或DBS银行限制了DBS Bank的完全利用，因此它们受到限制。这些计数器将优先考虑力量。
妇女和女孩的基础与...
今年，FWGBD努力从铁补充剂中消除皱纹 - 从贫血的诊断到治疗方案，我们一直在接受！在我们的许多教育活动中，近300名专业人士聚集在我们的会议上，FWGBD 2024，在加利福尼亚州长滩，在那里我们能够参加大铁辩论的一部分！包括这些专家包括Amanda Jacobson-Kelly博士，他是全国儿童医院/俄亥俄州立大学医学院血液学/肿瘤学科儿科/肿瘤学系的助理教授。雅各布森·凯利（Jacobson-Kelly）博士被选为我们7-2-1播客的来宾演讲者之一，让我们熨烫它（第9集）和展开IV Iron（第10集）（第10集），我们能够以紧凑的规模学习丰富的信息。
将自闭症谱系障碍 (ASD) 学生纳入莱索托小学
摘要 莱索托 2018 年包容性教育政策旨在将所有有特殊需要的学习者纳入其中，教师在包容自闭症谱系障碍 (ASD) 方面发挥着至关重要的作用。本文重点探讨教师对莱索托主流小学包容自闭症学习者的看法。我们选择了十名正在攻读学士学位的执业教师，对他们教授自闭症学习者的经历进行半结构化访谈。我们采用现象学方法分析他们的回答。研究结果表明，莱索托教育系统对自闭症学习者的支持不足。教师们觉得自己没有准备好接纳这些学习者，也缺乏对他们需求的理解。研究结果表明，需要采取各种形式的支持措施来有效管理自闭症。因此，建议开展一项全国性研究，评估教师在支持自闭症学习者方面的需求，这将为莱索托 2018 年包容性教育政策 (LIEP) 在主流学校的成功实施提供参考。关键词 自闭症谱系障碍、包容性、学习者、教师、主流小学、莱索托 1. 引言 莱索托政府签署了多项协议，以促进残疾学习者融入主流学校，包括《世界人权宣言》（联合国，1948 年）和相关人权议程（Pantic & Florian，2015 年）。联合国强调特殊需要儿童充分参与公立学校系统的重要性（联合国，2019 年）。全球许多国家的教育政策都确认所有儿童都享有平等的教育待遇，无论其残疾、宗教或社会地位有何差异（Humphrey & Symes，2013 年）。为配合这些政策，莱索托教育和培训部于 2018 年发起并颁布了《莱索托包容性教育政策》。该政策确保包括自闭症谱系障碍儿童在内的不同儿童能够充分参与莱索托小学综合课程并入读当地学校。包容性的特点是适应学习者不同需求的过程，增强他们在教育环境和社区中的参与度，同时减轻对残疾学习者的排斥、偏见和歧视。其目标是为有特殊教育需要 (LSEN) 的学习者建立有利的环境，通过对内容、方法和策略进行必要的修改来促进学术和社会发展 (教育和培训部，2018 年)。 1.1. 定义自闭症谱系障碍 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种终身疾病，其特征是社交沟通困难和重复行为的存在 (美国精神病学协会，
AI礼宾代理有助于人力资源与...
语义内核是一个轻巧的开源开发套件。使用它，开发人员可以构建AI代理，并将最新的AI模型集成到C＃，Python和Java代码库中。它使开发人员能够将NLP，上下文理解和机器学习与代码相结合，从而允许协调各种服务，任务和API调用。通过利用语义内核，礼宾代理自主管理更复杂的操作，适应不断发展的输入并通过上下文相关的响应和动作来增强用户交互。语义内核的本地可扩展性点（称为插件）在解决方案的自适应能力中起着特别重要的作用。插件允许解决方案根据用户输入的特定需求而智能地选择和激活不同的工具，模型或功能。这会产生更灵活和上下文感知的响应，因为AI可以确定处理给定任务的最合适的资源。具有在插件之间动态切换的能力，该解决方案可以提供更准确，高效和相关的结果，以满足用户的原始意图。5。
氧化石墨烯与ZnO纳米颗粒的影响对其光催化，抗菌和抗氧化活性
（2024年9月11日收到； 2024年11月20日修订； 2024年11月20日接受）摘要。氧化锌纳米颗粒（ZnO-NP）是一种可生物降解且与生物系统具有低毒性和高兼容性的纳米材料。它们似乎具有生物医学和光催化应用的巨大潜力，尤其是与其他金属氧化物纳米材料相比。此外，ZnO-NP具有强大的紫外线（UV）吸收特性，具有成本效益，并且易于合成。但是，纯ZnO-NP具有多个局限性，包括宽的能量带隙，高激发结合能，可见范围内的光催化活性差以及限制其应用的显着电子孔重组。为了解决这些局限性，本研究成功地将氧化石墨烯（GO）纳入ZnO-NP。增加4％的速度将能源差距从2.87 eV减少到2.20 eV，从而大大增强了其活动。由于整合，它们的光催化活性增强了，在80分钟可见光暴露后，降解了98％的亚甲基蓝色染料。此外，GO融合增加了其抗氧化活性，将其半最大抑制浓度（IC 50）从38.38％增加到51.60％。与纯ZnO-NP相比，纳米复合材料表现出优异的抗菌活性，并表明通过GO整合增强了抗菌作用。这些增强归因于改善的带隙，稳定性，表面功能和纳米复合形态，如各种表征方法所证实。关键词：抗菌，抗氧化剂，染料降解，GO/ZnO纳米复合材料，反应性氧
利用人工智能革新主数据管理
人工智能 (AI) 正在通过提高数据质量和自动化任务来改变主数据管理 (MDM)。这项研究重点关注 AI 在增强数据治理、消除冗余和改进决策方面的作用。机器学习、NLP 和预测分析等 AI 驱动的技术可帮助企业检测趋势、发现异常值并维护一致的数据集。该研究分析了在 MDM 中使用 AI 的利弊，并提出了最大化运营效率和战略成果的建议。通过简化数据管理和提高准确性，AI 正在成为在当今复杂的数字环境中实现数据驱动卓越的重要工具。这项研究强调了 AI 在自动化操作、降低成本和简化数据集成、提高决策和业务敏捷性方面的潜力。组织正在转向 AI 驱动的 MDM 来应对日益增长的数据复杂性和数量。该研究还讨论了数据隐私问题、实施复杂性和缺乏熟练人员等挑战。研究结果表明，AI 在 MDM 中的集成不仅可以提高效率，还可以促进数字创新并提供竞争优势。人工智能正在重塑 MDM 流程，使以数据为中心的组织变得更加敏捷、高效并获得战略洞察。
在大豆运输中建模二氧化碳排放：一个具有网络平衡的巴西案例研究
prostuiçãotecnológica-Social这项研究对巴西大豆运输的碳足迹进行了全面评估，并提出了减少排放的实用解决方案。通过促进可持续运输基础设施，该研究为绿色物流实践的发展做出了贡献，支持全球可持续性目标并增强了巴西大豆在国际市场上的竞争力。
血清5-羟色胺水平可以用作2型糖尿病患者抑郁症的预测标记。是还是错？ Andreeasălcudean
2型糖尿病（T2DM）患者血清血清素水平与抑郁症之间的可能联系引起了人们的极大兴趣。通过检查HAM-D评分，糖化血红蛋白（HBA1C）水平和血清血清素在接受抗糖尿病药物的T2DM患者中，有或不接受抗抑郁药治疗，我们旨在评估药物如何影响抑郁症状，考虑血清素血清素，将血清素视为抑郁症的标志。我们的发现表明，抗糖尿病药物，尤其是二甲双胍，导致抑郁症状的改善，当抗糖尿病和抗抑郁药与抗抑郁药结合时，其作用增强了。但是，这些改善与血清5-羟色胺水平无关，血清素水平甚至在同一组患者中也显示出很高的变异性。因此，我们的研究不支持使用血清素血清素作为T2DM患者抑郁症的预测标志物，因为许多其他因素，包括代谢异常，胰岛素抵抗和炎症，都会影响这两种疾病。rezumat
在基于关税的全球竞争性招标 (ESS-3) 下，在喀拉拉邦使用 VGF 建立 125 MW/500 MWh 独立电池储能系统的选择请求 (RfS) 文件
1. 投标必须严格按照 RfS 第 2 和 3 节的规定提交，具体取决于投标信息表第 (D) 条所述的投标类型。 2. 投标人必须严格按照 RfS 文件的条款和条件进行报价，不得提出任何偏差/例外。 3. 任何符合资格要求并希望根据本 RfS 报价的投标人都可以从 ISN-ETS 门户网站（https://www.bharat-electronictender.com）和/或 SECI 网站（www.SECI.co.in）下载完整的 RfS 文件及其修订和澄清（如果有），并在投标截止日期或之前根据 RfS 文件的条款和条件提交完整的投标。 4. 澄清/勘误表（如果有）也应在上述网站上提供。请投标人通过网站 https://www.bharat-electronictender.com 和 www.SECI.co.in 及时了解 RfS 文件的任何通知/修订/澄清等。不会在印刷媒体或个人上单独发布此类通知/修订/澄清等。有关上述通知的通知将在 www.SECI.co.in 上更新，详细信息仅在 https://www.bharat-electronictender.com 上提供。