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基于Arduino的脑肿瘤检测和治疗...
摘要：脑肿瘤是一个重大的医疗问题，它们的及时检测和治疗对于患者的福祉至关重要。本文使用磁共振成像（MRI）扫描和卷积神经网络（CNN）提出了一种创新的脑肿瘤检测和治疗方法。所提出的系统采用Python进行MRI图像分析和基于CNN的肿瘤分类。一旦确定了肿瘤，基于Arduino的治疗系统将用于管理针对特定肿瘤类别的激光和红外疗法。该集成系统为脑肿瘤诊断和治疗提供了简化有效的解决方案，可能会改善患者的预后。关键字：卷积神经网络（CNN）；脑肿瘤； Arduino uno；激光治疗；红外疗法； Python; I.引言脑肿瘤仍然是医学诊断和治疗领域的巨大挑战。及时，准确的检测以及有效的治疗是确保患者最佳结果的关键因素。在这种情况下，诸如磁共振成像（MRI）和人工智能之类的先进技术表现出了巨大的希望。本文介绍了一种创新的系统，该系统利用MRI扫描的力量，卷积神经网络（CNNS）以及基于Arduino的基于Arduino的控制权来应对这一挑战。这项研究的主要目标是开发一个用于脑肿瘤检测和治疗的综合系统。该系统由两个主要组成部分组成：基于MRI的诊断和基于Arduino的治疗。MRI扫描在对脑肿瘤的初始检测和分类中起关键作用。使用Python和CNN算法，我们分析MRI图像以准确地识别并将脑肿瘤分为不同类别。一旦肿瘤分类，系统就会向Arduino微控制器发送序列数据信号，该信号负责启动适当的治疗。治疗方案包括激光和红外疗法，可以针对特定的肿瘤类别量身定制。这种方法提供了一种以患者为中心的脑肿瘤治疗方法，最大程度地减少了不必要的程序和副作用的风险。在该系统中，人工智能，医学成像和基于Arduino的控制的整合代表了脑肿瘤诊断和治疗领域的显着进步。通过自动化决策过程和治疗管理，我们旨在提高医疗保健提供效率并改善患者的结果。这项研究旨在为打击脑肿瘤的持续努力做出贡献，提供有前途的解决方案，将尖端技术和医疗专业知识结合在一起。
锂离子电池的热行为：老化，热量...
Figure 26 – Ablation of vmM GABA/Glycine Neurons Results in Increased Twitches/Second During REM Sleep and Increased Proportion of Time During REM Sleep Spent Twitching in the Neck Muscle ..................................................................................................................................44
UG数学课程提纲（在NEP-2020下）-2023-24（1）...
433121- CC-Geography (Geography of India)/613127- CC-Computer Science (Database Management Systems) 811311-SEC-Museum Anthropology/271311-SEC-Differential Calculus/431311-SEC-Basics of Geography/821311-SEC-Entrepreneurship and Start-µp-1/821312-SEC-Survey方法和数据分析 - /421311-SEC-地貌211311-SEC-BASIC分析化学/211312-SEC-绿色方法在化学中311311-SEC-SEC-MUSH-MUSH-MUSH培养技术/341311-SEC-SEC-LABORATORAGITY在生物学中341314-SEC-AQUARIUM鱼/341315-SEC-MEDICAL诊断/34 L 3 L 3 L 6-SEC-生物信息学/241311-SEC-BASIC电子学/231311-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SECTERCLAL CLICULUS/37131 I-SEC-MICRobiolobiolobiolobiological and Watiological and Water 3533333323232323232323232221-Food 613321-SEC-DATA通信和设备/413321国防新闻业333231- v AC-Indian知识系统（时间08:00 AM-09：00 AM）
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2023年6月16日，NSF科学技术中心，通过AI＆Physics（LEAP）学习地球，发布了我们最新的预印本“ Climsim：一个开放的大型数据集，用于培训混合多尺度气候模拟器中的高分辨率物理模拟器。”由加州大学欧文分校地球系统科学系助理项目科学家Sungduk Yu领导，与来自19个机构的52名研究人员合作，Climsim是最全面的数据集，但出版了用于培训机器学习的模拟器的大气风暴，云，云，云，湍流，降雨，降雨以及用于杂化气候模拟的模拟器的模拟器。它包含在全复杂性多尺度气候模拟器中下游耦合所需的所有输入和输出，在高采样频率下跨越多年，并且全球覆盖范围。
基于微生物组调节肠道生态学和免疫系统的干预措施
肠道微生物组在环境与宿主之间的交集，能够改变对疾病相关的暴露和刺激的宿主反应。这在肠道微生物与免疫系统相互作用的方式中很明显，例如，通过调节免疫反应或影响免疫细胞群体及其介体的影响，支持早期的免疫成熟，影响药物效率。许多因素在日常生活中调节肠道生态系统动力学，我们才刚刚开始实现基于微生物组干预措施的治疗和预防潜力。这些方法的应用，目标和作用机制各不相同。有些人修改了整个社区，例如营养方法或粪便菌群移植，而另一些人，例如噬菌体疗法，益生菌和益生元，诸如靶标特异性类群或菌株。在这篇综述中，我们评估了基于微生物组的干预措施的实验证据，特别关注其临床相关性，生态效应和免疫系统的调节。
深度学习简介（11-785/ 685/485） div>
- 常见算法：线性回归，决策树，支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（K-NN）。- 深度学习是机器学习的一个子集，它使用具有多个层（深神经网络）的神经网络来对大型数据集中的复杂模式进行建模。
气候变化教育的教师取向
摘要学者和政策制定者应辩论气候变化教育的重点。但是，关于教师职位的实证研究，这场辩论仅在有限的程度上得知。基于对荷兰有19位经验丰富的中学教师的访谈，从传播到变革性，以及从工具到解放性的，有9个方向。教师通常认为知识是形成意见或做出决定的基础的重要知识。许多人想让学生意识到人为气候变化是事实，因为他们将其视为解决问题。但是，教师对可持续价值和行为的看法有所不同。一位老师提高了可持续价值，而五个教师只想通过间接转向来刺激可持续行为。大多数集中在良好的行为上，但许多老师仍然提供了激励措施。对教育中立性的信念起着主要作用。
高等教育中的人工智能
人工智能 (AI) 正在全球范围内的高等教育中迅速发展。考虑到人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的重要性日益增加，以及缺乏对它的全面审查，本文深入探讨了人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的不断发展、学术诚信和道德问题。本研究采用定性方法，使用文献综述作为研究设计和方法，以促进研究目的。本文的分析表明，人工智能有可能为增强教学和学习体验、提高生产力和效率以及促进包容性和可及性做出重大贡献。相反，人工智能在高等教育中的日益普及引发了人们对学术诚信和道德问题的担忧，因为它有可能导致抄袭、阻碍批判性思维、抑制创造力，并侵蚀教学、研究和学术的原创性。因此，维护科学研究的完整性需要严格遵守道德和学术原则，将人类智慧和批判性思维置于研究过程的最前沿。人工智能在高等教育领域的发展不仅带来了巨大的优势，也对教学和研究的基本原则、方法、标准、道德考量和学术诚信提出了挑战。因此，首要关注点应放在抓住这一进步带来的机遇和好处，并有效应对任何潜在的风险和挑战。