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13 II 2025年2月https://doi.org/ ...
班加罗尔摘要Indus School International：神经系统疾病包括阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，多发性硬化症和癫痫病，这些疾病在全球范围内显着影响数百万人。早期诊断和干预可以大大改善治疗结果，但是当前的诊断方法通常缺乏敏感性和特异性，在鉴定这些疾病的早期阶段。人工智能（AI）的最新进展为解决这些挑战提供了巨大的潜力，尤其是当与大脑成像和关注脑成像模态（例如MRI，CT和EEG）以及来自脑电图帽和植入电极等设备的神经信号相结合时。它讨论了该域数据中AI的有效性，挑战和未来方向。本文讨论了AI技术（特别是ML和DL）在神经系统疾病的早期检测中的应用，
2024年7月12日https://doi.org/10.22214/ ...
Asheesh Pandey 1，Sudeshna Chakraborty 2 1研究学者，Shri Venkateshwara University，Gajraula UP，印度Gajraula UP 2研究主管，Shri Venkateshwara University，Gajraula UP，印度Gajraula UP，印度Gajraula摘要：糖尿病是关键的，并且会变得更为复杂的疾病，如果没有足够的管理，可能会引起严重的健康问题。糖尿病的早期诊断和治疗是该疾病的关键组成部分，可以通过数据分析和预测算法极大地帮助糖尿病。通过使用数据挖掘技术（例如分类和预测模型），可以分析糖尿病数据的各种元素，并提取可用于早期检测和预测病情的有用信息。一种可以有效且高度准确预测糖尿病的机器学习技术是XGBoost分类器。此方法利用梯度增强体系结构，可以处理具有独立高维特征集的大型且复杂的数据集。相反，至关重要的是要记住，最佳糖尿病预测算法的选择可能取决于数据的细节以及正在研究的研究领域。数据分析和预测方法不仅可以预测糖尿病，还可以监测疾病的进展，发现糖尿病及其并发症的危险因素，并评估治疗的有效性。通过使用这些技术，医疗专业人员可以对疾病的根本原因获得重要的见解，这有助于他们就患者管理做出明智的决定。关键字：糖尿病，SVM，决策树，AI，ML糖尿病的早期检测和管理是一种正在迅速扩大并带来重大健康风险的慢性疾病，有可能通过应用数据分析和预测算法来显着改善。XGBOOST分类器实现了89％的精确率，这表明性能水平最高。
https://doi.org/10.5554/22562087.E1139论文文章...
治疗师患者的关系是实践医学艺术的理由，医生期望每次医学相遇是直觉和经验之间的知识和同理心的坩埚。病理生理推理是诊断，病因和预后的主要手段。这种范式结构使医学能够遵循累积和进步的道路，在一种“正常科学”中，受范式惯性的驱动的医生解决了问题，并在理论稳定且共同的框架中加强了他们的知识，并得到了基本科学的重大进步，例如物理学，药物学，药物学和生物学。在哥伦比亚，从所谓的法国学校到1960年代和1970年代的美国一所的转变并没有面对太多抵抗，这也许是因为许多教师在美国接受过培训，而一些医学院则是联盟的进步和各种美国机构的资金的接受者（4）。
13 II 2025年2月https://doi.org/ ...
JSPM的Bhivarabai Sawant技术与研究研究所Wagholi摘要：手写的手势识别是人工智能（AI）领域（AI）和机器学习领域快速增长的领域，为教育，人类计算机互动和数字笔记提供了很大的使用机会。本文概述了AI-ML模型中用于识别和解释手写手势的方法和策略，并特别强调了数学符号，数字和相关手势。此外，本文探讨了深度学习技术如何影响手势识别的准确性和分类。此外，它旨在帮助推进更准确，更优化的手写识别系统，最终使在学术和专业环境中的应用中受益。索引术语：手写手势识别，数学符号解释，AI-ML技术，深度学习，实时手写识别。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
大规模数据标签和用法中的道德问题13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：此AI驱动的Web应用程序将机器学习与高级聊天机器人相结合，以交付个性化的医疗解决方案，以对话方式与用户进行交流，以收集有关其症状的信息，随后通过机器学习系统处理了有关其症状的信息，以建议可能的健康状况。在此评估之后，该应用建议适合确定问题的药物，并提供自然的家庭疗法，以缓解临时症状。独特的健康提醒系统与用户定期检查，跟踪症状进展并提供后续指导。基于用户反馈，该系统可能建议咨询医疗保健专业人员，以支持积极的，以用户为中心的自我保健和健康管理方法。关键字：人工智能，数据集，机器学习。
NISQ设备的自适应量子电路汇编
Abhishek khot 1 , Omkar Potadar 2 , Prof. Pavan Mitragotri 3 1, 2 Students, 3 Proffessor, Department of MCA, KLS Gogte Institute of Technology, Belagavi 590008 Abstract: Artificial Intelligence (AI) has become integral to cybersecurity, offering advanced solutions for monitoring, detecting, reporting, and countering cyber threats.随着网络攻击的数量和复杂性，传统的安全措施证明不足。AI快速适应和学习的能力使其成为防御这些不断发展的威胁的重要工具。它可以自动执行常规任务，加速威胁检测和响应，并提高安全措施的准确性。但是，AI还带来了风险，例如网络犯罪分子的潜在滥用，需要持续的人类监督。网络攻击的发生率的日益增强凸显了需要强大的AI支持网络安全系统来保护整个行业敏感数据的必要性。关键字：人工智能，网络安全，机器学习，深度学习，人工神经网络（ANN），智能代理（IAS），专家系统
Bliss，Carly M.，Hulin-Curtis，Sarah L Orcid logoorcid：https：//orcid.org/000000-0000-0003-0889-964X，Williams，Marta，Marušková，Mahuule，Mahuule，Davies，James A. James A.
腺病毒（ADS）表现出了显着的成功，因为它是复制（RD）病毒载体的疫苗，以及基因治疗和癌症治疗的广泛潜力。ad载体通过二级细胞整合素相互作用在病毒纤维旋钮和细胞表面受体之间的直接相互作用来转导人类细胞。在广泛的系统发育中， AD受体使用情况各不相同。 经常研究人类AD血清型5（AD5），以及在许可的Chadox1 NCOV-19疫苗中的黑猩猩AD衍生的矢量“ Cha-Dox1”，两者都与Coxsackie和腺病毒受体（CAR）相互作用，这在人类上皮细胞和Eryperial cellial and Erytherth-eRyth-ryyth--rocytees中表达。 CAR使用对于靶向基因递送到具有低/负CAR表达的细胞（包括人DEN-DIRITICS）（DCS）和血管平滑肌细胞（VSMC）的细胞。 我们评估了用人类AD血清型49的旋钮键入的RD AD5矢量伪伪伪伪载体的性能，称为AD5/49K载体。 AD5/49K显示，使用5T4肿瘤相关的抗原在小鼠癌疫苗模型中评估时，鼠和人类DC超过了AD5，其转化为AD5。 此外，AD5/49K表现出增强的原代人VSMC的转导。 这些数据突出了用于血管基因治疗的AD5/49K载体的潜力，并作为有效的疫苗载体。AD受体使用情况各不相同。经常研究人类AD血清型5（AD5），以及在许可的Chadox1 NCOV-19疫苗中的黑猩猩AD衍生的矢量“ Cha-Dox1”，两者都与Coxsackie和腺病毒受体（CAR）相互作用，这在人类上皮细胞和Eryperial cellial and Erytherth-eRyth-ryyth--rocytees中表达。CAR使用对于靶向基因递送到具有低/负CAR表达的细胞（包括人DEN-DIRITICS）（DCS）和血管平滑肌细胞（VSMC）的细胞。我们评估了用人类AD血清型49的旋钮键入的RD AD5矢量伪伪伪伪载体的性能，称为AD5/49K载体。AD5/49K显示，使用5T4肿瘤相关的抗原在小鼠癌疫苗模型中评估时，鼠和人类DC超过了AD5，其转化为AD5。此外，AD5/49K表现出增强的原代人VSMC的转导。这些数据突出了用于血管基因治疗的AD5/49K载体的潜力，并作为有效的疫苗载体。
Scand J工作环境健康在线 - 第1章https：//doi.org/10.5271/sjweh.4209在线发布：2025年2月14日Scand J工作环境健康在线 - 第1章https：//doi.org/10.5271/sjweh.4209在线发布：2025年2月14日
目的本研究旨在研究工作行为与感觉性听觉损失（SNHL）之间的关联。方法进行了横截面分析（n = 90 286），以评估工作行为（包括班次工作，夜班工作和身体要求的工作）与发生（是/否），横向性（单侧/双侧）以及SNHL的严重性（/严重）之间的关联。进行了前瞻性分析，以探索新的SNHL与工作行为之间的关联（n = 8341）。多变量逻辑回归和COX回归模型。亚组分析进一步按年龄，性别和计时型进行了分层。此外，计算了多基因风险评分（PRS），以评估遗传易感性对关系的影响。结果横截面分析表明，轮班工作，夜班工作和身体要求的工作都与SNHL的风险增加有关（所有P <0.05）。这些工作行为也与SNHL的严重程度增加（全p <0.05）和双侧SNHL的可能性更高（全部p <0.05）有关。在前瞻性研究中，趋势通常与上述结果一致。此外，夜班工作与SNHL之间的关系特别明显，在早晨表型（p-interaction = 0.007），或≤5年的嘈杂工作环境中（p-interaction = 0.026）。重要的是，无论PRS的遗传风险水平如何，夜班工作与与SNHL的身体要求之间保持正相关。结论横截面和前瞻性分析都表明，班次工作，夜班工作和身体要求的工作与SNHL的发生风险，横向性和严重程度的增加有关，无论SHNL的PRS如何。