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CSJM大学，Kanpur NEP计划2024-25 BA-I学期 国际会议 e0025关于NEP奇数学期计划2024-25.pdf vko'; d lwpuk 校园考试时间表（奇数SEM）2024-25 医疗保健新时代的药物创新 b'' 入学手册2024-25 最终SBS chhatrapati shahu ji ji maharaj大学，坎普尔 NEP甚至学期考试方案。 2023-24 dk; kzy; kki
现代世界的历史（公元1453年 - 1815a.d。）/中世纪印度的社会和经济历史（1200a.d.-公元1700年） /历史上的道德规范28-01-2025哲学哲学哲学哲学（印度和西方）梵语A020501T vaidik vaidik vaikya vakya evam evam evam evam evam evam evam evam bhartiya darsried哲学 A020502T Vykaran Evam Bhasha Vigyan 30-01-2025 02:30 PM To 04:30 PM Thursday BA-V Drawing & Painting A140501T History of Indian Architecture 31-01-2025 02:30 PM To 04:30 PM Friday BA-V Drawing & Painting A140502T History of Indian Art - 2 01-02-2025 02:30 PM To 04:30下午星期六BA-V音乐声音A320501T西方音乐科学，印度音乐风格，03-02-2025 02:30 pm至04:30 pm星期一BA-V音乐声音A320503T应用Ragas和Taals Applied理论04-02-2025 02-2025 02:30 pm至04:30 PM星期二BA-v Mustice pla-v Music taper plapan ba-v Music plapla a310503 05-02-2025 02:30 pm至04:30 pm星期三星期三BA-V体育E020501T运动受伤和物理疗效06-02-2025 02:30 02:30 pm至04:30 pm至04:30 ba-V体育运动E020502T运动学和体育运动学
引用出版物（APA）：法律L. E的CHD Lifess研究小组‡，Nijman，M。
方法和结果：明显地分析了严重的胎儿先天性心脏病的96个术语单例怀孕的胎盘，以分析宏观和微观病理学。我们应用了胎盘病理严重程度评分，将胎盘异常与神经系统结果联系起来。产后，前磁共振成像用于分析脑体积，旋转和脑损伤。胎盘分析显示以下异常：孕妇血管不良灌注病变为46％，红细胞成核的37％，慢性炎性病变为35％，30％的成熟延迟，胎盘体重在28％以下的胎盘重量低于10％。胎盘病理学的严重程度与皮质灰质，深灰质，脑干，小脑和总脑体积负相关（r = -0.25至-0.31，所有p <0.05）。在线性回归中校正磁共振成像处的月经后年龄时，该关联对于皮质灰质，小脑和总脑体积仍然很重要（调整后的R 2 = 0.25-0.47，所有P <0.05）。
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固态化学在理解材料的结构和性质之间的复杂关系，推动各种技术应用的进步方面起着关键作用。本综述探讨了新兴材料（例如金属有机框架（MOF），钙钛矿和二维（2D）材料）的结构特质相关性的最新进展。特别重点是他们在储能，催化和光电子中的应用。在计算建模和高级表征技术中的方法论突破被突出显示，展示了它们对材料发现和开发的变革性影响。本文还讨论了可持续材料综合的挑战，并概述了未来的方向，包括将人工智能整合用于创新解决方案。
引用Salama R、Mohapatra H、Tülbentçi T 和 Al-Turjman F (2025) 深度学习技术：通过物联网实现安全通信。
由于这些网络相互依赖，因此将它们连接在一起是一项巨大的挑战。深度学习是一种人工智能 (AI)，已成为提高物联网连接有效性和安全性的有力工具。深度学习算法可以通过使用强大的神经网络分析大量数据来发现异常、预测潜在威胁并快速应对安全漏洞。由于连接的设备数量众多且种类繁多，传统的安全方法在物联网环境中可能不够用。这就是为什么这个功能如此重要的原因。本文的目的是提供深度学习技术的基本介绍以及它如何应用于保护物联网连接。并在此研究的基础上，为基于深度学习的物联网系统中的漏洞发现提供了一种软件定义网络 (SDN) 支持的解决方案。最新的 Cuda 深度神经网络、Cuda 双向长短期记忆 (Cu-BLSTM) 和 Cuda 门控循环单元 (Cu-DNNGRU) 分类器可用于成功检测威胁。我们将研究深度学习背后的基本思想、构成其架构的组件，以及如何定制这些方法以应对物联网环境带来的独特挑战。我们还将讨论深度学习技术增强物联网网络安全性和可靠性的具体用例和实际应用。深度学习技术能够维护安全且有弹性的通信基础设施，了解其原理和功能将有助于物联网生态系统参与者（从开发人员和工程师到决策者和最终用户）认识到这一前景。通过这种分析，我们力求强调深度学习对未来物联网安全的变革性影响，并刺激相关技术的创新。要发现“深度学习技术：通过物联网实现安全通信”的相关信息，请查找讨论机器学习（特别是深度学习）与物联网安全之间关系的研究和文章。以下是一些重要领域和类似相关主题：
jmccoy@boundbrook-nj.org 电话：732-356-0833 博罗
关于邦德布鲁克：邦德布鲁克自治市位于新泽西州萨默塞特县拉里坦河沿岸。邦德布鲁克人口约为 12,000。1681 年，在流入拉里坦河的邦德布鲁克河附近地区建立了一个社区，这是自治市名称的由来。贝琪罗斯旗于 1777 年由华盛顿将军在邦德布鲁克大陆军营地首次正式升起，美国独立战争期间，邦德布鲁克战役于 1777 年 4 月 13 日爆发。邦德布鲁克的许多地点都被列入国家和新泽西州历史遗迹名录，包括邦德布鲁克火车站、布鲁克剧院和老石拱桥。有关更多信息，请访问我们的网站 https://boundbrook-nj.org。
教授Meryam Sardar 生物科学系，Jamia Millia Islamia，新德里 - 110025 电子邮件：msardar@jmi.ac.in，dr.meryam@gmail.com
研究兴趣：应用酶学和纳米粒子的绿色合成及其在人类健康、废水处理、抗生素耐药性中的应用。
在冬季研究Pushkar Valley（Aravali中央）的蜘蛛动物群：Rajasthan Ajmer的生物多样性评估
摘要：Aravali是从印度拉贾斯坦邦东北到西南部的山脉。Pushkar Valley是拉贾斯坦邦Ajmer地区Aravalli系列的中心部分，是自然美景和文化遗产的宁静融合。该地区以其神圣的Pushkar湖和充满活力的骆驼博览会而闻名，山谷展示了拉贾斯坦邦的丰富传统。尽管施加了压力，但它仍然是一个珍贵的生物多样性和灵性的枢纽。蜘蛛属于Araneae的命令，它是动物王国中最大的主要生物。蜘蛛具有生态重要性，例如昆虫种群控制，其他动物的食物来源，其毒液的医疗用途和害虫控制。这项研究表明该地区存在较高的物种均匀度，并且该地区存在许多主要物种。它还表明社区可能是稳定且健康的，并具有功能齐全的生态过程。它还表明人为影响或保存完好的生态系统。关键字：Aravali，Aranea，Biovertity，Pushkar Valley，Rajasthan，Spider Fauna，冬季。1。简介阿杰默（Ajmer）中的阿拉瓦利（Aravali）中央地区通常被称为娜格·帕哈德（Naag Pahad），因为这座山的形状是蛇的。在拉贾斯坦邦地区，阿杰梅尔（Ajmer）的蜘蛛家庭数量最多，即24和近69种蜘蛛种（Singh＆Singh，2022年）。在2010年，Naag Pahad被包括在生物多样性遗产中（拉贾斯坦邦政府，2010年）。因此，重要的是协助其蜘蛛多样性。生物多样性包括三个级别1。物种多样性2。一词生物多样性描述了地球上的生命范围，包括所有生物，其遗传变异以及它们创造的生态系统。遗传多样性3。生态系统多样性（Heydari Mehdi等，2020）。“蜘蛛多样性”一词描述了在地球上几乎所有陆地栖息地中可能发现的各种蜘蛛物种。已知超过50,000种蜘蛛，它们在大小，形状，行为和生态作用方面差异很大。他们表现出了显着的适应，包括建立网站以捕获猎物，提供栖息地或帮助繁殖。他们还采用了特殊的狩猎方法，例如模仿，追求或伏击（Herberstein＆TSO，2011； Sawane，2022）。此外，它们会经历生理变化，以承受严峻的条件，例如在沙漠中或高海拔地区发现的情况。蜘蛛按顺序分类。成员命令Araneae具有分叉的身体，头孢章和腹部之间的花梗，在头皮胸上的四对腿，每个腿都分为七个片段，分为七个细胞，产生丝绸和八只眼睛（Chetia＆Kalita，2012年）。
引文：Nejma Wais、Devendra K. Agrawal。系统性红斑狼疮：基因多态性、表观遗传学、环境、激素和营养因素
系统性红斑狼疮 (SLE) 是一种慢性疾病，可通过产生自身抗体来影响许多组织。目前尚未确定确切的病因，但目前的研究表明，其影响因素包括遗传、激素和环境因素。由于 SLE 的发病机制多种多样且临床表现异质性强，因此很难治疗。目前的治疗主要包括抗疟药、糖皮质激素和生物制剂，但许多患者仍然难以获得缓解。此外，目前尚无明确的 SLE 治疗方法，这进一步强调了个性化治疗方法的必要性。我们分析了 SLE 发展中的遗传多态性、DNA 甲基化和其他环境、激素和营养因素。我们考虑了这些因素如何影响疾病发病机制的过程，并可能为潜在的个性化治疗目标提供见解。在本文中，我们批判性地回顾了文献，以寻找将 SLE 与特定基因和表观遗传变化联系起来的有力证据。我们还探讨了环境触发因素（例如紫外线照射）和激素影响与 SLE 的关系，以了解该疾病的复杂性质。对已获认可的生物制剂在 SLE 中的使用进行了批判性评估，这些生物制剂对患者有益，包括 anifrolumab 和 belimumab。关于可能影响 SLE 病理生理的许多因素的报告，以及最近生物制剂/靶向疗法的成功，表明针对个人遗传和环境特征的精准医疗可能有望提高 SLE 患者的缓解率和生活质量。这些发现通过解决 SLE 治疗的综合方法的需求为该领域做出了贡献，并为个性化管理策略的潜在关键益处提供了更多证据，这些策略可能为这种具有挑战性和复杂的疾病提供长期解决方案。
Vyepti® (Eptinezumab-Jjmr) – 商业医疗福利药物政策
以下之一：• 每月头痛天数少于 15 天；或 • 提供者证明这是会员的主要头痛诊断（即头痛的主要驱动因素不是不同的非偏头痛疾病）或 每月偏头痛天数大于或等于 8 天并且 o 尝试并失败（经过至少两个月的尝试）、禁忌或不耐受以下列表中的两种预防性疗法：4 以下三环抗抑郁药之一：阿米替林 (Elavil) 或去甲替林 (Pamelor) 以下β受体阻滞剂之一：阿替洛尔、美托洛尔、纳多洛尔、普萘洛尔或噻吗洛尔 坎地沙坦 (Atacand) 双丙戊酸钠 (Depakote/Depakote ER) 肉毒杆菌毒素 A (Botox) [至少每季度注射 2 次的试验（6 个月）] 托吡酯 (Topamax) 以下之一以下血清素-去甲肾上腺素再摄取抑制剂：度洛西汀 (Cymbalta) 或文拉法辛 (Effexor/Effexor XR) 并且 o 试验并失败（试验至少三个月后）、禁忌或不耐受以下两种用于预防性治疗偏头痛的疗法（有关 Medicare 审查，请参阅 CMS 部分*）： Aimovig (erenumab- aooe) Emgality (galcanezumab-gnlm)（120 毫克强度） Nurtec ODT (rimegepant) Qulipta (atogepant) 并且 o 药物不会与用于预防性治疗偏头痛的其他生物 CGRP 拮抗剂或抑制剂联合使用（例如，Aimovig、Emgality、Nurtec ODT、Qulipta）； o 剂量符合 FDA 批准的标签；并且 o 授权有效期不超过 12 个月
推荐引用 推荐引用 McGraw, David K. (2024) “人工智能 (AI) 系统设计中的道德责任”，《国际责任期刊》：第 7 卷：第 1 期，第 4 篇文章。DOI：https://doi.org/10.62365/2576-0955.1114 可从以下网址获取：https://commons.lib.jmu.edu/ijr/vol7/iss1/4
人工智能 (AI) 系统设计中的道德责任 David K. McGraw 1 摘要 本文旨在概述人工智能 (AI) 系统设计者的责任所涉及的道德问题。首先，作者深入探讨了这一责任的哲学基础，研究了各种伦理理论，以了解个人对他人和社会的道德义务。作者认为，技术设计者有责任考虑其创作的更广泛社会影响。随后，作者仔细研究了人工智能系统与传统技术相比是否具有独特的道德问题这一基本问题，指出了复杂性、不透明性、自主性、不可预测性、不确定性以及重大社会影响的可能性等因素，并认为人工智能算法的独特特征可能会产生新的道德责任类别。最后，本文提出了一个框架和策略，用于对人工智能设计师的责任进行伦理考虑。关键词：人工智能（AI）伦理、负责任的人工智能设计、人工智能伦理框架、技术哲学 简介 近年来，人工智能（AI）引起了公众的关注，人们对这项快速发展的技术的变革潜力既感到兴奋又感到担忧。随着人工智能系统变得越来越复杂并融入我们的日常生活，人们越来越认识到，这些技术的开发和部署引发了深刻的伦理问题。突然之间，“人工智能伦理”话题成为一个热门话题，引起了政策制定者、行业领袖、学术研究人员和普通公众的关注。这种广泛关注的背后是人们对人工智能变得越来越普及可能产生的社会影响和意想不到的后果的共同担忧。那些创造、实施和使用这些强大且具有潜在破坏性的技术工具的人的道德义务是什么？这是围绕人工智能的人类伦理的新兴讨论的核心问题。在《国际责任期刊》（IJR）的创刊号上，创始主编 Terry Beitzel 解释说，“责任”一词可以涵盖从道德到法律概念的一系列含义。这次讨论的核心是道德的基本问题。然而，Beitzel 总结说，IJR 的重点大致是“由‘谁或什么负责为谁做什么以及为什么？’ (2017, p. 4) 这个问题定义和激发的各种复杂问题”。本文就该问题展开研究，但缩小了这一更广泛范围，以探讨与人工智能 (AI) 系统相关的具体道德责任。Rachels 将“最低限度的道德概念”定义为“至少，努力用理性指导一个人的行为——即