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一种预测心脏病的新方法：机器学习技术
抽象的心脏病和机器学习是两个不同的词，其中一个与医学领域有关，另一个与人工智能有关。在医疗中，大多数人都面临着心脏病的问题，机器学习正在发展计算机科学领域。心脏病被称为心脏病，它提供了更多的数据或信息，应收集它以提供患者的报告，并且机器学习还需要用于预测和解决问题的数据。机器学习技术用于预测心脏病的预测，在这种预测中，它以更少的计算时间和更高的准确性来促进其健康。心脏病预测需要大量的数据来预测，在云计算中，我们也有更多数据，并且在云中可用的数据很难分析。因此，我们使用机器学习算法或技术来预测心脏病，并且以相似的方式应用了这些算法或技术来预测或分析云中可用的数据。在本文中，我们将使用称为Backpropagation算法的机器学习算法，后来我们以后使用优化算法。反向传播算法涉及人工神经网络。反向传播是一种方法，用于计算一批数据后每个神经元的误差贡献（在图像识别，多个图像中）。这是由包围优化算法使用的，以调整每个神经元的重量，从而完成该情况的学习过程。机器学习算法和技术用于识别人类风险问题的强度，它可以帮助患者采取安全措施，以挽救患者的生命。关键字：机器学习，云计算，心脏，反向传播，优化
国家现役士官学校将于 6 月 2 日在圣马克朗莱科勒迎接奥运圣火
6 月 2 日星期日上午 10:00，ENSOA 将启动“Gladius Race”障碍赛，这是一项提供三个赛道的障碍赛，其中第一个赛道适合 6 岁以上的儿童参加。作为军队在年初发起的 Terre-Jeunesse 挑战赛的一部分，这场比赛旨在让来自德塞夫勒省的大中学生团结起来，共同探讨体育、自我提升和凝聚力的价值观。
“ Ceratonia Siliqua L.的完整基因组序列（...
方法，将来自摩洛哥栽培树的单叶用于本研究。DNA提取。根据制造商的说明，使用Illumina Truseq套件构建了配对的测序库。该库是在配对端，2×150bp格式的Illumina Hi-Seq平台上进行排序的。用三件v0.33（Bolger，Lohse和Usadel 2014）修剪了所得FASTQ文件的适配器/引物序列和低质量区域。修剪序列由黑桃v2.5组装（Bankevich等人2012）随后使用Zanfona V1.0（Kieras 2021）进行完成步骤，以基于相关物种中保守的区域加入附加的重叠群。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。
20250212_PR液化空气签名的PPA录制量，在2024年获得了2,500 GWH的低碳电力，并将CO2排放量减少了1.2吨，
diana schillag负责可持续发展的委员会说：“作为我们预先的战略计划的一部分，采购低碳电力对减少我们的CO 2排放有用，同时为我们的客户提供低碳解决方案，从而支持他们自己的脱碳工作在2024年在关键区域获得的低碳电力的创纪录量证明了空气液化的脱碳方法，重点是带来真正影响的行动。它强调了该集团使用手头最好的杠杆来尽可能有效地减少排放量，尤其是在碳密集型国家中的敏捷性。”
蛋白质泛素化在肺癌肿瘤发生和靶向药物发现中的作用
恶性肺癌发病率高，5年生存率极差。人类细胞内约80%-90%的蛋白质降解是通过泛素化酶途径进行的，特异性极高的泛素连接酶（E3）在靶蛋白的泛素化过程中起着至关重要的作用，泛素化通常发生在底物蛋白的赖氨酸残基上。不同的泛素化形式对靶蛋白的影响不同，多个短链泛素化残基修饰底物蛋白，是蛋白质降解的有利信号。细胞内蛋白质泛素化与去泛素化之间适应生理需要的动态平衡，有利于生物体的健康。蛋白质泛素化对许多生物学途径都有影响，这些途径的失衡导致包括肺癌在内的疾病。抑癌蛋白因子的泛素化或肿瘤致癌蛋白因子的去泛素化往往导致肺癌的进展。泛素蛋白酶体系统（UPS）是肺癌新型抗癌药物研发的宝库，尤其是针对蛋白酶体和E3s，精准靶向的致癌蛋白泛素化降解可能为肺癌药物研发提供光明的前景；特别是蛋白水解靶向嵌合（PROTAC）诱导的蛋白质降解技术将为肺癌新型药物的研发提供新的策略。