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PodczerwińskaA，Kuzminski C，Ziobro M等。免疫疗法后皮肤并发症的积极意义。 Nowotwory J Oncol 2025; 75（前方
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鉴定用于诊断 2 型糖尿病的生物标志物......
方法：对基因表达综合数据库中两种疾病的公开数据进行差异表达分析和加权基因相关网络分析（WGCNA），寻找与两种疾病相关的基因。利用蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）、基因本体论和京都基因和基因组百科全书来识别与T2DM相关的MAFLD基因和潜在机制。利用机器学习算法结合12种cytoHubba算法筛选候选生物标志物，构建并评估T2DM相关MAFLD的诊断模型。采用CIBERSORT方法研究MAFLD中的免疫细胞滤过和中心基因的免疫学意义。最后，采集T2DM相关MAFLD患者、MAFLD患者和健康个体的全血，并采用高脂、高糖结合高脂细胞模型来验证中心基因的表达。
科技、媒体和电信
近年来，定价模式变化等战略决策推动了中东地区科技、媒体和电信行业的收入增长，但 GenAI 被视为重塑行业的主要推动力。该地区的科技、媒体和电信行业 CEO 表示，他们的公司对人工智能的采用程度很高，88% 的公司在过去 12 个月内采用了该技术（在所有行业中，与消费市场相比，采用率最高）。展望未来，68% 的公司预计人工智能将在明年提高盈利能力。行业 CEO 将继续将人工智能作为重塑行业的重要工具 - 73% 的公司预计人工智能将在未来三年内系统地融入其核心业务战略，83% 的公司将利用人工智能开发新产品和服务，98% 的公司将人工智能整合到所有技术平台上。但在瞬息万变的环境中，确保有效和适当地使用 GenAI 至关重要。
全印度技术教育委员会
机构详细信息：更多信息名称机构硅技术研究所的机构硅山，帕特亚，布巴内斯瓦尔，科尔达，科尔达哈，奥里萨邦PIN-751024州/ UT ODISHA区Khordha镇/城市/城市/乡村BHUBANESWAR BHUBANESWAR AICTER ERACTION ORFERSITION NOWIN FONCAL NOWIND NOWER ICTICTITY NO ICTICTION INCESTITION ICTICTITION INCERSTITION？是从政府获得的百分比赠款0您是PWD学生的机构no
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
高等教育推动可持续发展目标议程
高等教育机构在培养学生掌握实现可持续发展目标所需的基本技能方面发挥着至关重要的作用。这些技能包括战略思维、设计导向方法、社会责任、解决问题的能力、远见和有效的跨学科合作。通过将可持续发展目标纳入高等教育课程，未来的专业人士可以获得应对复杂、相互关联的全球挑战所需的知识、工具和能力。这种方法促进了高收入、中收入和低收入国家之间的相互学习，并促进了跨学科和多学科解决问题。例如，为了确保环境可持续的建筑实践，土木工程专业的学生必须理解可持续发展目标原则并将其融入到他们的学习和职业发展中。
现代计算机应用程序（昏迷）
对计算机系统的工作原理发展有所了解；计算机系统的组件及其相互关联，包括软件，数据，硬件，通信和用户。分析计算问题并应用计算原理以识别解决方案。使用有效的数据存储和检索技术以及基本的编程技能。收集有关计算机网络和网页设计的基本知识。使用广泛使用的开源电子表格软件应用程序（例如Open Office，Libre Office或Google电子表格）来提高数据管理，可视化，分析和演示。理解与使用计算技术和信息有关的道德意义，并确定技术对个人生活和社会的影响。发展所需的知识，技能和能力来利用数字经济带来的机会，并应对与在线业务运营相关的挑战和风险。了解人工智能及其子场的基础知识。建立对数据库管理系统的理解，重点是如何有效，有效地组织，维护和检索。从数据存储库中提取知识，以进行数据分析，频繁的模式，分类和预测。