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改善Zaria Zaria地方政府地区居民的电信桅杆健康危害的信息获取信息
结果；调查结果表明；访问的大多数信息是长时间暴露于桅杆辐射以及对细胞组织和DNA损坏的证据。有关与电信桅杆有关的健康危害访问的信息渠道是社交媒体，电视和广播是最杰出的信息。那个知识。结论：对电信桅杆相关的潜在健康风险的普遍认识，有关长期暴露于桅杆辐射而导致特定风险的各种潜在危险的信息的可用性至关重要。这项研究确定信息共享对于决策至关重要。对健康危害信息的认识可以帮助公众保护自己免受电信桅杆的暴露。 关键字：电信桅杆，健康危害，信息交互理论，信息访问，理论框架。对健康危害信息的认识可以帮助公众保护自己免受电信桅杆的暴露。关键字：电信桅杆，健康危害，信息交互理论，信息访问，理论框架。
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医疗保健中的人工智能
5 Scottish Water, UK 6 Department of Information Management, Ahmadu Bello University, Zaria, Nigeria ___________________________________________________________________________ Corresponding Author: Obinna Donald Daraojimba Corresponding Author Email: donaldojimba@gmail.com Article Received: 01-01-24 Accepted :20-01-24 Published: 02-02-24 Licensing Details : Author保留本文的权利。该文章是根据创意共享属性的条款分发的，NON商业4.0许可证（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），该公司允许非商业用途，复制和分布工作，而无需进一步的工作归因于原始工作，以归因于原始作品，以归因于本期刊的开放式访问页面。___________________________________________________________________________
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
医疗保健中的大数据分析
5 Independent Researcher, Nebraska, USA 6 Department of Information Management, Ahmadu Bello University, Zaria, Nigeria ___________________________________________________________________________ Corresponding Author: Andrew Ifesinachi Daraojimba Corresponding Author Email: andrewifesinachidaraojimba@gmail.com Article Received: 01-01-24 Accepted :01-02-24 Published: 18-02-24许可详细信息：作者保留了本文的权利。该文章是根据创意共享属性的条款分发的，NON商业4.0许可证（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），该公司允许非商业用途，复制和分布工作，而无需进一步的工作归因于原始工作，以归因于原始作品，以归因于本期刊的开放式访问页面。___________________________________________________________________________
心理健康与数字技术
3 HealthConnect Services，沃尔索尔，英国 4 独立研究员，内布拉斯加州，美国 5 艾哈迈杜贝洛大学信息管理系，扎里亚，尼日利亚 ___________________________________________________________________________ 通讯作者：Obinna Donald Daraojimba 通讯作者电子邮箱：donaldojimba@gmail.com 文章收稿日期：01-11-23 接受日期：21-01-24 发表日期：02-02-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性 4.0 许可证条款分发（ http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/ ），允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，只要原始作品的署名在期刊开放获取页面上指定。 ___________________________________________________________________________
超越野生MRSA
1生物化学和分子生物学领域，La Rioja University OneHealth-ur Research Group，26006Logroño，西班牙； idris-nasir.abdullahi@unirioja.es（I.N.A。 ）; jl471998@gmail.com（J.L.-F。）; rine-christopher.reuben@unirioja.es（R.C.R. ）; carmen.gonzalezaz@unirioja.es（c.g.-a. ）; carmen.lozano@unirioja.es（c.l. ）; myriam.zarazaga@unirioja.es（M.Z。） 2个生物库，环境与生物技术实验室，突尼斯大学的高等生物科学研究所，突尼斯大学，突尼斯1006，突尼斯； islem.trabelsi@etudiant-issbat.utm.tn 3微生物和活跃的生物分子实验室，突尼斯大学科学学院，突尼斯大学EL MANAR，突尼斯大学，突尼斯，突尼斯，突尼斯； arfaoui.ameni109@gmail.com 4尼日利亚扎里亚810107的艾哈迈杜·贝洛大学医学实验室科学系； elyahaya98@gmail.com *通信：carmen.torres@unirioja.es;电话。 ： +34-9412997501生物化学和分子生物学领域，La Rioja University OneHealth-ur Research Group，26006Logroño，西班牙； idris-nasir.abdullahi@unirioja.es（I.N.A。）; jl471998@gmail.com（J.L.-F。）; rine-christopher.reuben@unirioja.es（R.C.R.）; carmen.gonzalezaz@unirioja.es（c.g.-a.）; carmen.lozano@unirioja.es（c.l.）; myriam.zarazaga@unirioja.es（M.Z。）2个生物库，环境与生物技术实验室，突尼斯大学的高等生物科学研究所，突尼斯大学，突尼斯1006，突尼斯； islem.trabelsi@etudiant-issbat.utm.tn 3微生物和活跃的生物分子实验室，突尼斯大学科学学院，突尼斯大学EL MANAR，突尼斯大学，突尼斯，突尼斯，突尼斯； arfaoui.ameni109@gmail.com 4尼日利亚扎里亚810107的艾哈迈杜·贝洛大学医学实验室科学系； elyahaya98@gmail.com *通信：carmen.torres@unirioja.es;电话。： +34-941299750
蜂蜜对金黄色葡萄球菌和假单胞菌的临床分离株的功效
蜂蜜对金黄色葡萄球菌和假单胞菌的临床分离物的功效+2347064608775抽象皮肤是人体防御入侵微生物的第一道防线。由于切割或燃烧而遭到损害，感染可能会设置在伤口中。蜜蜂生产的蜂蜜可以作为可用抗生素的替代方法，微生物已经变得具有抗性。这项研究是为了评估萨马鲁（Samaru），扎里亚（Zaria）对细菌伤口分离株的蜂蜜的疗效。确定了两个蜂蜜样品的近端组成。 铜绿假单胞菌和金黄色葡萄球菌的纯分离株对使用琼脂良好扩散方法通过无菌测试的两个蜂蜜样品的池受到质疑。 使用管稀释法确定蜂蜜的MIC和MBC。 蜂蜜样品的平均pH值为4.93，组成为76.23％碳水化合物，0.16％的灰分，2.23％的脂质和3.45％的蛋白质。 蜂蜜表现出其对铜绿假单胞菌（20.0毫米）的最高活性，比金黄色葡萄球菌（16.0 mm）的浓度为100％v/v。 蜂蜜的活性以降低的浓度降低，直到以25％V的浓度记录没有活性为止。 对金黄色葡萄球菌的蜂蜜的麦克风为25％v/v，对铜绿假单胞菌的麦克风为12.5％v/v。 但是，针对金黄色葡萄球菌和铜绿假单胞菌的蜂蜜的MBC每个为25％v/v。确定了两个蜂蜜样品的近端组成。铜绿假单胞菌和金黄色葡萄球菌的纯分离株对使用琼脂良好扩散方法通过无菌测试的两个蜂蜜样品的池受到质疑。使用管稀释法确定蜂蜜的MIC和MBC。蜂蜜样品的平均pH值为4.93，组成为76.23％碳水化合物，0.16％的灰分，2.23％的脂质和3.45％的蛋白质。蜂蜜表现出其对铜绿假单胞菌（20.0毫米）的最高活性，比金黄色葡萄球菌（16.0 mm）的浓度为100％v/v。蜂蜜的活性以降低的浓度降低，直到以25％V的浓度记录没有活性为止。 对金黄色葡萄球菌的蜂蜜的麦克风为25％v/v，对铜绿假单胞菌的麦克风为12.5％v/v。 但是，针对金黄色葡萄球菌和铜绿假单胞菌的蜂蜜的MBC每个为25％v/v。蜂蜜的活性以降低的浓度降低，直到以25％V的浓度记录没有活性为止。对金黄色葡萄球菌的蜂蜜的麦克风为25％v/v，对铜绿假单胞菌的麦克风为12.5％v/v。但是，针对金黄色葡萄球菌和铜绿假单胞菌的蜂蜜的MBC每个为25％v/v。这项研究证实，扎里亚出售的蜂蜜具有针对伤口病原体的抗菌活性。关键字：蜂蜜，功效，金黄色葡萄球菌，铜绿假单胞菌，伤口。引言伤口是暴露于皮下组织的皮肤上的一种破坏。伤口容易出现微生物定植和增殖（Bowler等，2001）。全球多药耐药物种的兴起。因此，具有抗菌潜力（例如使用蜂蜜）的替代天然来源目前受到了极大的关注（Mansur and Mukhtar，2023年）。蜂蜜是由花蜜花蜜产生的天然甜液体物质（Saranraj和Sivasakthi，2018年）。自远古时代以来，蜂蜜已被用于伤口护理。它已广泛用于治疗急性，慢性，创伤和手术后伤口。它也用于用于溃疡，烧伤，眼部疾病，皮肤病，咽部问题和坏死区域。因此，蜂蜜是其他抗菌剂的替代品，具有有希望的医学实践治疗潜力（Almasaudi，2021年）。蜂蜜对大多数类型的革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌作用（Mohaptra等，2011）。蜂蜜的不同成分有助于其抗菌活性。这些成分包括糖，多酚化合物，过氧化氢，1,2-二氨基苯甲化合物和蜜蜂防御素-1；但是，他们的