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使用计算机视觉来识别
导入cv2导入numpy作为np def indeion_fruit（image_path）：＃读取image = cv2.imread（image_path），如果图像无：print（“找不到图像！”）返回＃更改为hsv hsv_image = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2hsv）＃颜色范围的定义要检测水果类型＃红色范围（苹果的示例）lower_red = np.array（[0，100，100，100，100，100，100]） （hsv_image，lower_red，upper_red）＃黄色范围（例如香蕉）lower_yellow = np。 np.Array（[80，255，255]）green_mask = cv2.inrange（hsv_image，lower_green，upper_green）＃masks = {
跨学科研讨会会议报告
此次活动的主要目的是质疑立法机关做出的导致《刑事诉讼法》第 81e 条第 2 款现行版本的决定。自 2019 年修订以来，《刑事诉讼法》允许进行所谓的“扩展 DNA 分析”，即确定未知犯罪者的头发、皮肤和眼睛的颜色以及年龄。然而，在这一变化的过程中，与法医分子生物学家的紧急建议相反，决定不允许确定所谓的“生物地理起源”（也称为生物地理祖先，简称BGA） - 这一决定并非没有后果，因为，例如，如果不知道一个人的遗传起源，对头发、皮肤和眼睛的颜色以及年龄的预测就不那么准确。不准确的预测可能表明不正确的表现型（不正确的外观），因此 - 在最坏的情况下 - 导致警方调查朝着错误的方向发展。将生物地理起源分析与扩展 DNA 分析方法相结合的好处已得到科学充分证明，并且其调查附加值也清晰可辨。另一方面，人们担心公布与出身相关的信息可能会导致种族主义或所谓的“种族定性”（一种基于一个人外貌的警察措施）。
使用计算机视觉技术在照片中的面部检测
摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照明和面部姿势方面的示例图像中实施用于面部检测的计算机视觉技术。开发的系统结合了Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN），以增强针对照明和面部取向变化的弹性。实验结果即使只有两个样本图像也显示出很高的精度。这项研究还开发了处理极端照明条件的预处理技术，并使用Python和OpenCV证明了有效的实施。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照片中进行面部检测的计算机视觉技术的实施，这些示例图像具有不同的照明和面部姿势。系统开发的系统结合了中提琴和卷积神经网络（CNN）算法，以增加对照明和面部取向变化的抗性。实验结果表明，即使仅使用两个示例图像，它也显示出高度的准确性。这项研究还开发了预处理技术，以使用Python和OpenCV来克服极端的照明条件和实施效率。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV 1。简介
质子泵抑制剂药物在……中的应用
质子泵抑制剂（PPI）是一种对患有各种疾病的患者具有良好安全性和有效性的药物，因此在世界各地均被常规使用，其中之一就是日惹北大穆罕默迪亚甘平医院。本研究旨在评估住院患者PPI药物的使用情况。所采用的研究方法是描述性观察和横断面设计。通过二手资料收集数据，即治疗第一天接受PPI治疗的住院患者200份病历。研究结果显示，PPI 药物使用诊断最高的是胃肠道疾病（60.50%）和非胃肠道疾病（39.50%）。使用的PPI类型为泮托拉唑注射液40mg/ml（97%）、兰索拉唑片30mg（2.5%）、兰索拉唑注射液30mg/ml（0.5%）。 PPI使用的正确剂量依从性为100%。
第 52 届 ÖDG 年度会议 2024
尊敬的各位参会人员！我们，Priv.-Doz 的 OÄ 女士。在博士在 Gersina Rega-Kaun 担任奥地利糖尿病协会第一任秘书，我则是 Prim. Univ.-Prof.博士Peter Fasching 担任奥地利糖尿病协会主席，我们非常期待您作为嘉宾和参与者参加 2024 年 11 月 14 日至 16 日在萨尔茨堡举行的第 52 届 ÖDG 年会。这届大会的主题是：“接下来会发生什么？！”所选的海报主题是艺术家 Edgar Honetschläger 的一幅画作的一部分，其作品多年来一直伴随着奥地利糖尿病协会的出版物。我们非常荣幸 Edgar Honetschläger 将亲自参加大会的开幕式并从他的角度贡献一些想法。对于我们来说，两辆相向而行的汽车传达着紧张、活力，但也有恐惧。 “接下来会发生什么？！” – 他们能及时撤离吗？ – 它们会刹车或者相撞吗？这些混合着急促和不安的情绪也推动着现代糖尿病学的发展。过去十几年来，一些突破性的创新势头强劲、发展迅速。几乎每个月，世界上的某个地方都会出现一项“里程碑式”的研究，该研究为某类物质中的某种特定物质提供新的临床最终结果，而这些物质的领域远远超出了糖尿病学，并涵盖了心脏病学、肾脏病学和肥胖症治疗等广泛的领域。同样令人难以置信的是胰岛素泵和葡萄糖传感器领域的技术也取得了辉煌的进展，它们与“人工智能”相结合，使人们期待已久的“人工胰腺”成为现实。除了糖尿病专家越来越难以跟上所有新发现之外，将其应用到日常临床实践中似乎更具挑战性。一方面，在我们以团结为基础的社会制度中，报销创新的延长生命的药物以及必须终生服用的药物是一项巨大的挑战；另一方面，现代技术需要在适当的护理结构中配备充足的人力资源，以确保为受影响的患者（=“用户”）提供专业支持。如果这些问题得不到解决，奥地利糖尿病患者的护理将不可避免地面临“崩溃”的风险，这肯定是谁都不愿看到的。我们将在萨尔茨堡与顶级专家，也希望与你们，亲爱的同事们，讨论所有这些主题和问题，并将继续
SPAMTP：空间代谢组学和转录组学数据的综合统计分析和可视化
摘要：宿主细胞蛋白（HCP）是可能影响生物治疗剂的安全性，功效和质量的关键质量属性。标记 - 游离shot弹枪蛋白质组学是HCP监测的至关重要方法，但是选择串联质谱（MS/MS）搜索算法直接影响识别深度和定量可靠性。在这项研究中，六种突出的MS/MS搜索工具（Mascot，Maxquant，Experromine，Fragpipe，byos和Peaks）是系统上基准的，因为它们在与中国仓鼠卵巢细胞的同位素标记的蛋白质上的复杂样品上的性能进行了基准测试，该蛋白质是使用羊毛hamster卵巢细胞的，使用了诱捕的离子移动性表述和平行的仿制模式，并依赖于数据划分，并逐渐划分。关键性能指标，包括肽和蛋白质识别，数据提取精度，变化精度，线性和测量真实。使用Hamiltonian Monte Carlo采样的贝叶斯建模框架可通过后验概率校准以及局部错误的发现率来稳健地估计折叠式均值和方差。通过预期效用最大化实施的贝叶斯决策理论用于平衡准确性与后部不确定性，从而对每个工具的性能进行了概率评估。通过这种累积分析，可以观察到跨工具的变异性：一些在识别敏感性和蛋白质覆盖范围方面表现出色，有些在定量准确性方面具有最小的偏见，并且有一些在跨指标之间提供了平衡的性能。这项研究建立了一个严格的数据驱动框架，用于工具基准测试，为选择适合HCP监测生物制药开发中的HCP监视的MS/MS工具提供了见解。
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
使用商业模型画布制定业务策略（Bandung中MSMMM MBE的案例研究）
evangelia Boedijanto 1，Farah Alfanur 2 1电信和信息学业务管理，经济学和商业学院，印度尼西亚Telkom University，Indonesia，evangeliaboedijanto@student.telkomuniversity.ac.ac.ac.id.ac.id2 .ac.ac。中间（MSME）是印尼经济中的重要部门。在万伦摄政中，烹饪MSMES经历了增长，新的业务部门有11,944家，导致该行业的竞争变得更加紧密。MBE是万伦摄政中的MSME之一，由于各种内部和外部因素，已大大减少。本研究旨在分析当前的MBE业务策略，确定机遇和挑战，并使用商业模型帆布（BMC）制定新策略。通过Bandung在MBE案例研究进行的利益相关者的访谈，这种研究方法是定性的。该研究的结果产生了14种新策略，以帮助MBE克服挑战。要有效地实施这一策略，MBE需要将其努力集中在四种主要策略上：产品多元化，地理扩展，客户保留策略和运营成本优化。专注于这些策略，预计MBE将提高其业务绩效并加强其在万伦烹饪市场中的地位。关键字：UMKM，商业模型画布（BMC），MBE