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神经性疼痛管理：三级护理环境中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和
神经性疼痛管理：第三级护理设置中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和Padmaja UdayKumar 3 1药房实践系，Karavali Pharm College，Karavali Pharmacy，Karnataka，Karnataka，India-India-fordicational offormation of tromegiate of togressati印度卡纳塔克邦芒格洛尔市的曼加罗尔大学 - 575002 3印度卡纳塔克邦曼格雷市穆勒医学院药理学系主管由于其多面性质和患者对治疗的反应，临床管理中的复杂挑战。了解三级护理环境中的处方模式可以为当前的临床实践提供见解，并突出改进领域。目的：神经性疼痛及其管理中处方模式的前瞻性研究。方法：一项前瞻性研究通过了卡纳塔克邦芒格洛尔的三级护理父亲穆勒医学院医院的收集专利数据进行。从2023年5月至2023年10月收集数据，包括患者人群，诊断神经性疼痛和处方信息。使用SPSS软件进行了与患者人口统计相关的处方趋势的统计分析。结果：该研究分析了363个病历，与女性患者相比，男性患者患病率更高（56％）。糖尿病神经病是最常观察到的疾病，占病例的49.04％。治疗和处方模式是基于疼痛，当前状况和患者年龄组的严重程度。受神经性疼痛影响最大的年龄组为39-50岁。单一疗法对40.77％的患者进行（148/363），抗惊厥药是最常见的药物类别（76.2％）。结论：这些发现表明在管理神经性疼痛中对联合疗法和多药的依赖性明显。尽管这些策略与临床指南保持一致，但它们还强调了需要仔细管理以最大程度地减少与多种药物方案相关的风险。未来的研究应着重于优化治疗方案和整合非药物干预措施以改善患者的预后。关键字：神经性疼痛，糖尿病神经性疼痛，住院患者，门诊患者，慢性炎症性脱发脱发多神性，黄色贝克量表，三环抗抑郁药，羟色胺 - 羟色胺 - 诺雷诺蛋白 - 甲肾上腺素 - 磷酸磷脂抑制剂 *
Rajkumar P1，G。Tanmai2，K。Ankitha2，M。Srilekha2（2024）。社交媒体上的深泡沫检测：利用深度学习和快速文本嵌入
DeepFake Technology使用AI来创建操纵媒体，对社交媒体平台上的信息完整性构成了重大威胁。在印度，Deepfake内容的兴起呈指数增长，尤其是在政治和娱乐领域，假新闻和AI生成的视频已经风靡一时，导致了错误的信息。主要目的是开发一个可靠的AI模型，该模型可以准确地检测到社交媒体平台上的深击内容，重点是使用FastText Embeddings识别机器生成的推文。传统方法涉及根据预定义的规则和关键字匹配的社交媒体帖子的人类审核，事实检查机构以及手动过滤。这些方法是耗时的，而且通常不准确，缺乏管理大量在线内容的可扩展性。手动检测深摄影和AI-AI-I-Actuct含量非常低效，容易出现错误，并且无法实时处理大量社交媒体数据。因此，在被识别或删除之前，有害和误导性信息可能会广泛传播。随着社交媒体在塑造公众舆论的日益影响，这项研究背后的动机是打击错误信息和维护在线话语的完整性。特别是深度学习模型可以通过自动化社交媒体内容的分析来显着改善对深击的检测。fastText嵌入将将推文转换为有意义的单词向量，而深度学习模型可以应用于对推文是人类生成还是AI生成的推文。与传统方法相比，这种方法提供了实时检测，提高准确性和可伸缩性。
推荐引用 推荐引用 Podder, Itilekha 和 Bub, Udo，“一种可解释的人工智能框架，用于改进半导体制造：一种设计科学研究方法”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。88. https://aisel.aisnet.org/acis2024/88
半导体制造业正在经历一场数据驱动的革命，推动力来自电子设备和智能技术的进步。这种转变显著增加了数据的数量、速度和种类，从而增强了知识提取和流程优化。然而，传统的解决方案，例如“跨行业数据挖掘标准流程”、“数据库中的知识发现”和“团队数据科学流程”，不足以解决实时分析、高维数据和特定领域的挑战。为了弥补这些差距，我们引入了一个将可解释的人工智能与设计科学研究方法相结合的新框架。该框架的主要贡献包括实时处理能力、领域知识的集成以及人工智能 (AI) 模型的增强透明度，从而确保准确且可解释的决策。该框架通过晶圆图聚类展示，为实施数据挖掘和人工智能项目提供了全面、行业特定的系统指导，提供了高效、易于理解的解决方案，可以改善半导体制造。
研究并提高学生对量子计算基础知识的理解 Peter Hu*、Yangqiuting Li 和 Chandralekha Singh 系
研究并提高学生对量子计算基础知识的理解 Peter Hu*、Yangqiuting Li 和 Chandralekha Singh 匹兹堡大学物理与天文系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 15260 *通讯作者，pth9@pitt.edu 摘要 量子信息科学与工程 (QISE) 是一个快速发展的领域，它利用来自许多学科的专家的技能来发挥量子系统在各种应用中的潜力。它需要来自各种传统领域的人才，包括物理、工程、化学和计算机科学等等。为了让学生为这样的机会做好准备，重要的是让他们打下坚实的 QISE 基础知识基础，而量子计算在其中起着核心作用。在本研究中，我们讨论了关于量子计算基础和应用的 QuILT 或量子交互式学习教程的开发、验证和评估。这些包括与量子计算相关的关键量子力学概念概述（包括量子计算机与经典计算机的不同之处）、单量子比特和多量子比特系统的性质以及单量子比特量子门的基础知识。该教程采用引导式探究式教学-学习序列。它的开发和验证涉及从专家和学生的角度进行认知任务分析，并使用常见的学生困难作为指导。例如，在参与教程之前，在传统的基于讲座的教学之后，学生反应中常见的一个推理原语是，𝑁 位经典计算机和 𝑁 - 量子比特量子计算机之间的一个主要区别在于，与经典计算机的数字 𝑁 相关的各种事物应该替换为量子计算机的数字 2 𝑁（例如，必须初始化 2 𝑁 量子位，并获得 2 𝑁 位信息作为量子计算机计算的输出）。这种推理原语还导致许多学生错误地认为，在传统计算机上进行计算时，只有 𝑁 种截然不同的状态可用。研究表明，这种推理原语起源于学生学习量子计算机可以为某些问题提供指数优势，例如，用于分解大素数乘积的 Shor 算法，以及计算过程中的量子态可以处于 2 𝑁 线性独立状态的叠加中。教程中的探究式学习序列提供了支架支持，帮助学生发展功能性理解。经过验证的教程的最终版本在物理系提供的两门不同的课程中实施，这两门课程的学生人数略有不同，课程目标也更广泛。在对学生进行传统的基于讲座的必要概念教学后，对学生的理解进行了评估，并在参与本教程后再次进行。我们分析并讨论了它们在本教程中涵盖的概念上的性能改进。引言量子信息科学与工程 (QISE) 是一个令人兴奋的跨学科领域，在量子计算、量子通信和网络以及量子传感方面都有应用，这些应用因多种原因而对科学家和工程师具有吸引力。计算机科学家和工程师正在开发用于各种问题的量子算法，包括
Sisneri-Kulekhani 抽水蓄能项目案例研究
摘要 尼泊尔最大的自然资源是水电潜力。水电潜力可以帮助解决尼泊尔糟糕的经济状况，但尽管政府制定了乐观的水电发展计划，但进展缓慢。这篇硕士论文的主要目的是研究尼泊尔将可再生能源与抽水蓄能相结合的可行性。主要标准是它必须具有经济效益，有利于尼泊尔的可持续发展。这项工作是在将太阳能光伏与抽水电站相结合是有利可图的假设下进行的。为了评估这一假设，对 Sisneri-Kulekhani 抽水蓄能项目进行了案例研究。由于前期投资高，尼泊尔电力局最近暂停了该项目。首先获取了必要的数据，并确定了三种不同的情况。将一个每日峰值和一个季节性蓄能水电站的数据与 Sisneri-Kulekhani 水电站的数据进行了比较。两个抽水蓄能电站的成本是根据 Sweco 在原始项目中使用的相同数字计算的，该数字来自 SN 电力办公室（挪威）。使用总成本和当前折现系数进行经济分析。然后，计算出平准化电力成本，发现普通抽水蓄能发电的成本高于与太阳能光伏发电相结合的抽水蓄能发电的成本。同样，通过文献和问卷调查研究了整合太阳能光伏发电的各种社会和环境影响。由于投资和抽水成本高，该项目将面临亏损，但整合太阳能光伏发电后，将在经济上有利可图。