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评论 - ijprems.com
图 7：已证明丙烯酰胺 (ACR) 对实验室动物和人类均有神经毒性。根据 Hanaa 等人 31 的研究，合成了具有有前景的杂环部分的新型功能化褪黑激素化合物，预计它们将在成年雌性大鼠中对 ACR 诱导的神经毒性表现出保护作用。单独使用 ACR (50 mg/kg/b.wt.) 后，大脑的丙二醛水平 (MDA) 和乳酸脱氢酶 (LDH) 活性显著升高，而单胺水平和抗氧化酶活性显著降低。在 ACR 之前，用褪黑激素衍生物 11 (ip，50 mg kg-1 b. wt.) 治疗导致大脑 MDA 水平和 LDH 活性显著降低，同时大脑单胺水平和抗氧化酶活性显著升高。
影响，挑战和未来的prosp -ijprems.com
人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现已经迎来了整个行业技术转型的新时代，机械工程也不例外。传统上植根于物理模型，设计原理和手动优化，机械工程现在已经采用了数据驱动的方法和智能系统，以彻底改变流程，提高效率并推动创新。AI和ML技术正在提供曾经难以想象的解决方案，从而实现了预测能力，生成性设计和智能制造工艺，这些过程从根本上重塑了机械工程景观。
AI-量子共生 - ijprems.com
本文重点介绍了量子物理与量子计算 (QC) 之间的协同关系，并分析了人工智能对量子计算的革命性影响。叠加和纠缠是量子计算的基础，它提供了前所未有的计算能力。然而，退相干和量子噪声仍然是问题。人工智能在模式识别、数据分析和优化方面的实力为这些问题提供了切实可行的答案。量子机器学习 (QML)、人工智能驱动的量子纠错和量子优化等关键应用使量子模拟、材料发现和状态预测方面的进步成为可能。除了解决可扩展性和数据需求问题外，本分析还展望了量子密码学和混合人工智能量子系统的未来发展。人工智能和量子技术的融合将改变许多行业，代表着计算和科学进步的巨大进步。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
人工智能在日常生活中的崛起 - ijprems.com
这篇题为《人工智能在日常生活中的崛起：人工智能如何改变日常任务》的文章再次审视了人工智能对我们日常生活中不同领域的巨大影响。它很好地展示了人工智能如何在高级算法和机器学习组件的帮助下成为通用消费品的一部分。无论是简化重复性任务还是大规模分解复杂决策，人工智能都在改变人们与技术互动的方式。本文还探讨了人工智能普遍流行的道德原则和更广泛的社会影响。最后，它对人工智能的未来道路进行了推测，设想人工智能正处于十字路口和过渡状态，变得越来越普遍——悄悄地嵌入到所有个人/家庭和专业/工作场所活动中。
献血者中血管瓦加尔反应的原始文章风险因素：一项前瞻性病例对照研究Kamin Wongkijpatana 1，Napat Mongkh div div>
摘要：简介：血管瓦加尔反应（VVR）是全血液供体中最常见的不良反应（ADR），给出负面的经验并降低了献血者的回报率。目的：确定从全血捐赠中发展VVR的危险因素。材料和方法：从2022年8月至2023年4月在泰国红十字会的国家血液中心进行了前瞻性病例对照研究。全血液捐献者，并随机捐赠了，并随机选择了VVR。他们的健康历史接受了采访，并审查了捐赠记录。的风险因素的调整后比值比（ADJ.OR）。结果：捐赠后有151名具有VVR的捐赠者和687个对照，没有不良反应。The significant risk factors were first-time donation (adj.OR 4.81), previous history of VVR (adj.OR 6.01), sleep duration < 5 hours the night before the donation (adj.OR 9.67), collection time > 600 seconds (adj.OR 2.12), donated volume > 12% of total blood volume (adj.OR 3.11), high-normal pre-donation heart rate (adj.OR 2.33) and high-normal血红蛋白水平（ADJ.or 9.03）。同时，发现至少喝一杯水（ADJ.或0.18）和低正常的血红蛋白水平（ADJ。或0.50）是保护因素。结论：此结果可以识别有风险的捐助者，以制定策略来减少VVR的机会和严重性。关键字：l供体不良反应l风险因素l血管瓦加反应l全血j剧型肌张力。2024; 34：101-10。
robotics中的视觉伺服 - ijprems.com
纸张涉及视觉伺服（VS），这是一种使用视觉信息引导机器人的众所周知的方法。在这里，将图像处理，机器人技术和控制理论组合在一起，以控制机器人的运动。该主题解释了VS的分类以及不同的相机配置及其控件。它还涵盖了图像处理，姿势估计，立体声视觉和摄像机校准，以机器人概念为例。图像处理包括两个基本操作：图像分割和图像解释。姿势代表机器人的位置和方向，该位置和方向是通过分析溶液，相互作用矩阵和算法溶液估算的。立体视觉代表基于机器人左和右眼（相机）对象图像之间的双眼差的对象深度的计算。对象的深度是通过四种基本方法计算的：来自平面同构象的表现几何，三角剖分，绝对取向和3D重建。摄像机校准是确定特定相机参数的过程，以便使用指定的测量完成操作。此外，它还侧重于基于3D视觉伺服和深层神经网络的机器人操纵（在学校中的娱乐场所），非线性鲁棒性视觉伺服器控制，用于机器人柑橘的收获，基于图像的磁滞性减少，以减少灵活的内窥镜仪器（Laparososcic Robotic robotic Sulobots）。
个性化的prakriti表型聊天机器人-ijprems.com
抽象的医疗保健系统现在有更多的有效和个性化患者护理的机会，因为人工智能（AI）技术的融合。在传统医学领域，特别是阿育吠陀领域，Prakriti的想法对于理解一个人的宪法和指导定制的治疗计划至关重要。本研究提出了一项新颖的努力，为阿育吠陀创建AI聊天机器人，称为“个性化的Prakriti表型聊天机器人”。此聊天机器人使用复杂的自然语言处理（NLP）算法以及阿育吠陀原则，根据人的prakriti表型提供个性化的健康建议。聊天机器人使用机器学习算法来确定Prakriti宪法，通过评估用户输入（例如生理特征，生活方式选择和主观经验）。然后，它提供了与阿育吠陀原则一致的量身定制的饮食，生活方式和治疗建议。通过反馈系统，聊天机器人可以实现正在进行的学习和开发，从而提高了其功效和准确性。创建此类聊天机器人标志着人工智能和常规医学融合中的一个值得注意的进步，为更大的患者基础提供了个性化且易于获得的医疗保健解决方案。这项研究通过讨论了个性化的Prakriti表型聊天机器人的理论基础，技术架构以及可能的后果，为阿育吠陀AI应用领域的未来研究和发展奠定了基础。关键字：电动汽车充电站，Web应用程序，用户界面，管理面板，用户体验，Accessienationyurveda，人工智能（AI），聊天机器人，个性化医疗保健，Prakriti表型，自然语言处理，自然语言处理（NLP）
引用：Van Grootven B、Jepma P、Rijpkema C 等人。心脏病患者再入院预测模型：系统评价
摘要 目的 描述临床预测模型的判别和校准，确定有助于更好预测的特征，并研究与计划外再入院相关的预测因素。设计 系统评价和荟萃分析。数据来源 截至 2020 年 8 月 25 日，对 Medline、EMBASE、ICTPR（用于研究方案）和 Web of Science（用于会议论文集）进行了搜索。 选择研究的资格标准 如果研究报告了 (1) 患有急性心脏病的住院成年患者；(2) 具有 c 统计量的预测模型的临床表现；(3) 6 个月内计划外再入院，则符合条件。主要和次要结果测量 使用一致性 (c) 统计和模型校准来测量 6 个月内计划外再入院的模型判别。进行了元回归和亚组分析以调查预定义的异质性来源。汇总了多个独立队列报告的模型的结果测量值和类似定义的风险预测因子。结果 共纳入 60 项研究，描述 81 个模型：43 个模型是新开发的，38 个模型经过外部验证。纳入的人群主要是心力衰竭 (HF) 患者 (n=29)。平均年龄在 56.5 至 84 岁之间。再入院率为 3% 至 43%。几乎所有研究的偏倚风险 (RoB) 都很高。72 个模型的 c 统计量 <0.7，16 个模型的 c 统计量在 0.7 至 0.8 之间，5 个模型的 c 统计量 >0.8。研究人群、数据来源和预测因子数量是影响区分度的重要调节因素。27 个模型报告了校准情况。只有 GRACE（全球急性冠脉事件登记）评分在独立队列中具有足够的区分度（0.78，95% CI 0.63 至 0.86）。汇总了 18 个预测因子。 结论 一些有前景的模型在用于临床实践之前需要更新和验证。缺乏独立验证研究、高 RoB 和测量预测因子的低一致性限制了它们的适用性。PROSPERO 注册号 CRD42020159839。
评论论文 DOI: 10.34343/ijpest.2020.14.e01002 下一代互联传感器微电子技术挑战 Ol
评论论文 DOI：10.34343/ijpest.2020.14.e01002 下一代互联传感器的微电子技术挑战 Olivier A. Bonnaud 1, 2, * 1 雷恩第一大学微电子与微传感器系，IETR UMR CNRS 6164，雷恩，法国 2 GIP-CNFM，法国格勒诺布尔 MINATEC 方向国家微电子和纳米技术培训协调中心 * 通讯作者：Olivier.bonnaud@univ-rennes1.fr (OA Bonnaud) 收到日期：2019 年 11 月 24 日 修订日期：2020 年 2 月 2 日 接受日期：2020 年 2 月 3 日 在线发布日期：2020 年 2 月 12 日 摘要 全球数字社会的到来正在推动物联网 (IoT) 的发展和互联对象的创造。许多联网物体都包含各种传感器，这些传感器的数量在过去 15 年里呈指数级增长。与此同时，服务器和数据中心也呈指数级增长，能源消耗也同样呈指数级增长。为了避免在 20 年内达到无法克服的全球能源限制，必须提高微电子系统的集成度，并将其能耗降低 100 倍。这涉及到微电子的所有方面，主要是基本设备、设计和电路架构。这只有通过调整人力资源，即教学方法来培养能够应对挑战的技术人员、工程师和医生，才能实现。本文讨论了联网传感器的背景、它们的能耗和联网物体未来技术的新挑战，以及法国微电子教学网络为培养能够应对挑战的未来专家而制定的战略。关键词：传感器、微电子、联网物体、技术和人力挑战。 1. 引言 21 世纪的世界正日益转向数字化社会，这导致了物联网 (IoT) 的发展和互联物体的发展。这种演变与社会数字化相对应，服务的重要性日益增加。话虽如此，工业仍必须生产这些物体。许多互联物体都包含各种传感器，以控制社会的所有活动，如健康、环境、交通、能源或安全，以及工业生产 [1]。后者对应于第四次工业革命，即工业 4.0。[2]。这就是为什么新的互联传感器系列被称为传感器 4.0。[3]。世界上这些物体的数量增长令人印象深刻，因为近 15 年来一直呈指数级增长。传感器和执行器的数量也是如此，因为每个互联系统最多可以有几十个传感器。此外，互联网接入服务器和数据中心已经大幅增长，系统的运行，数据和存储会导致功耗同样呈指数级增长。目前的预测表明，到 2040 年，物联网的功耗预计将与全球所有形式（交通、住房、通信、工业、农业）的当前能耗（2018 年）持平。这首先会对微电子系统和智能传感器的集成产生影响，这些系统必须包含越来越多的功能，包括与通信相关的功能，确保安全性和可靠性背景下的任务概况，从而增加复杂性，但必须消耗更少的能源，这显然是矛盾的。应通过发挥微电子的所有方面，包括电路设计和架构，以及涉及新材料和新电子概念的基本设备概念和制造技术，将这种消耗减少 100 倍。只有通过调整人力资源，即培训能够克服挑战的技术人员、工程师和医生的教学方法，才能实现这一转变。