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机器学习模型预测印度尼西亚肝酶水平升高的结核病患者的依从性
印度尼西亚仍然是世界第二大结核病负担国。抗结核药物的不良反应和依从性可能会影响治疗的成功。本研究的目的是根据肝酶水平的升高定义预测结核病患者依从性的模型。这项纵向研究是前瞻性地使用一线抗结核药物治疗的成年结核病患者进行的。排除了孕妇和患有痛风、糖尿病、肝病和艾滋病毒等并发症的患者。我们测量了治疗后第 2、4 和 6 个月的总胆红素、天冬氨酸氨基转移酶 (AST) 和丙氨酸氨基转移酶 (ALT) 以及依从性。我们使用 ORANGE 数据挖掘作为机器学习来预测依从性。我们招募了 201 名患者，其中男性参与者和年龄不到 61 岁的参与者占主导地位。约有33%、35%和35%的结核病患者胆红素、ALT和AST水平升高。ALT和AST在依从性好和差的人群中有显著差异，尤其是在女性患者中。神经网络和随机森林是最适合预测结核病患者依从性的模型，具有良好的曲线下面积（AUC）。
Chordinist Churna：
摘要：简介 - 糖尿病包括以慢性高血糖为标志的许多代谢和内分泌异常，主要是由于胰岛素分泌，作用或两者兼而有之。这种情况通常归因于不良的生活方式因素，例如碳水化合物的过度摄入和饮食中的脂肪，体育锻炼和压力不足。在阿育吠陀中，糖尿病梅利氏菌属于Prameha，属于严重的疾病中。如今，包括单一和复合配方在内的各种干预措施在糖尿病前和新诊断的糖尿病病例中都表现出良好的结果。替代药物也可以在管理复杂糖尿病病例中补充现代医学。Madhumehari Churna就是这样的表述之一，在糖尿病和相关健康问题的管理中显示出令人鼓舞的结果。本文的目的是回顾Madhumehari Churna内容的特性，作用和降血糖活性。
Fadhili Tuguta电子邮件：fmtuguta
BIOL 1107 理科专业生物学 II（实验室）学分 1 学期学分（1 实验室小时实验室）讲师联系信息讲师：Fadhili Tuguta 电子邮件：fmtuguta@lit.edu 办公室电话：409-247-5261 办公室地址：MPC 213 办公时间：周一至周四上午 10:00 至下午 3:00 教学方式在线先决条件/共同要求：BIOL 1307 理科专业生物学 II 课程描述这门实验室课程与 Biology 1307、理科专业生物学 II 配套。实验室活动将加强对生命多样性和分类的研究，包括动物、植物、原生生物、真菌和原核生物。将特别强调动植物的解剖学、生理学、生态学和进化。课程目标 完成本课程后，学生将能够 1. 运用科学推理来调查问题，并利用科学工具，例如
Vishwanadham Mandala博士，数据工程负责人，CSE部，企业数据集成架构师，集成领先建筑师，中间件铅，技术负责人，SR软件工程师，印第安纳州，印第安纳州，美国
金融科技创新和数字化转型弹性财务系统和风险管理经济增长品牌的创新营销策略针对未来的劳动力领导力发展和继任计划创新的企业数字化技术在政府服务中的新兴技术中的劳动力发展和连续计划创新工程和应用人类计算机互动（HCI）网络和通信高性能计算（HPC）计算机视觉和图像处理自然语言处理（NLP）应用数学和量子计算生物信息学和计算生物学创新应用和行业解决方案
博士Madura Nyphakkar-基础 - Ghondede Ghost
拥有超过25年的观鸟经验，他已经在印度各地旅行，并致力于通过摄影记录野生动植物。近二十年来，他一直致力于研究印度次大陆的猛禽，发表了许多有关该主题的研究和流行文章。他的重大贡献包括关于Surendranagar红领猎鹰（Falco Chicquera）的育种的研究，以及印度西北部的红色挑剔的Shaheen（Falco Peregrinus babylonicus）的鉴定。他还报道了印度黑燕恩（Chlidonias Niger）的第一张摄影记录，证实了其身份。他的小册子“古吉拉特邦的猛禽”是观鸟者的流行标识指南。作为“ ebird India”的管理员，他回顾了全国范围内的猛禽目击者，并帮助确定了印度的几种新猛禽物种。他还支持当地森林部门的野生动植物保护和生物多样性管理。是一位出色的野生动植物摄影师，他的作品已在100多种国家和国际期刊和杂志中发表。他期待继续对猛禽的研究，特别是专注于监测古吉拉特邦的繁殖生物学和迁移。
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
Sneha Spice杂货店（2444 Taylor RD）：该业务于12月28日在市中心开业。该商店由Madhav和Rachana Bhatta拥有，带来了Toget
圣路易斯社区学院（2645代驱动器）：该学院新的健康科学技术中心的建设几乎已经完成，计划在秋季学期开始。 完成后，这一132,900平方英尺的最先进的设施将通过引入诊断医学超声检查，超声心动图，磁共振成像，护理式技术和物理治疗助手的新计划来增强大学的效果并更好地为社区服务。 该中心还将容纳学院的护理计划和地理空间技术课程，其中包括用于无人机研究的户外学习实验室。 市议会议员和市政府将于1月15日（星期三）参观该设施。圣路易斯社区学院（2645代驱动器）：该学院新的健康科学技术中心的建设几乎已经完成，计划在秋季学期开始。完成后，这一132,900平方英尺的最先进的设施将通过引入诊断医学超声检查，超声心动图，磁共振成像，护理式技术和物理治疗助手的新计划来增强大学的效果并更好地为社区服务。该中心还将容纳学院的护理计划和地理空间技术课程，其中包括用于无人机研究的户外学习实验室。市议会议员和市政府将于1月15日（星期三）参观该设施。
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。
Pritam Chattopadhyay博士-Burdwan
Chattopadhyay，P。和Banerjee，G.，2020年。武器在杀虫剂和杀虫剂耐药性和昆虫管理策略的演变之间竞争PK。，Singh，Vp。，Singh，A。，Tripathi。dk。，Singh，S.，Prasad，SM。和Chauhan D.K.（eds。）“作物生产中的农药：生理和生化作用”，第109-130页。ISBN：9781119432203 https://doi.org/10.1002/9781119432241.ch7ISBN：9781119432203 https://doi.org/10.1002/9781119432241.ch7