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使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
thérapieGéniquegerminale et transhuanisme
超人类主义可以定义为旨在通过纳米技术和生物技术的高级使用，旨在提高人类能力，无论是身体上的还是心理的能力。今天，医学和相关技术的进步正在促使我们思考有关这一运动的法规，并继续谈论这一运动。在这种情况下，我们决定以生发基因疗法为例，以通过开发两个使用该技术的使用示例来引入这种概念，通常被认为是人口主义者。什么是生发基因疗法？这是一种基因疗法的治疗方法，也就是说，使用它们携带的基因和信息来治疗遗传疾病或修改细胞行为，这意味着通过这种疗法将修饰传播到有关个体的后代。遗传修饰。相反，在体细胞基因治疗的情况下，由于修饰的细胞是非性的，因此被称为躯体，因此没有向后代传播。当今这种生发基因疗法在消除慢性疾病和科学虐待的愿望之间提出了许多法律，道德，科学和道德问题：法国法律应该如何发展？
关于手语姿态高级计算技术的调查
摘要： - 手语动作的解释对于改善聋人和听力障碍者的交流可访问性至关重要。本研究提出了一个全面的计算框架，用于特征提取和长期记忆（LSTM）网络，以捕获跨手势序列的时间动态。CNN体系结构用于评估视觉输入，成功地识别和分类了对正确手势解释至关重要的手动形状，面部表情和身体姿势。通过添加LSTM，我们的方法有效地复制了手语的顺序性质，从而识别了先前运动影响的连续手势。我们使用众多创新策略来处理手语检测问题，例如签名样式，周围噪声以及实时处理的需求。多模式数据融合包含视觉，上下文和语言信息，以提高模型鲁棒性。旋转，缩放和时间变化被用作数据增强程序，以增加训练数据集并提高各种签名设置的模型适用性。混合CNN-LSTM体系结构通过超级参数调整，辍学正则化和批准化来增强，以减少过度拟合，同时保持出色。
快速检测独特的基因组区域
在两种情况下，独特的基因组区域特别感兴趣：从单个哺乳动物靶基因组中提取时，它们对发育基因的高度富集。与密切相关的邻居基因组相比，从靶基因组中提取出来时，它们在诊断标记中高度富集。尽管具有生物学重要性和潜在的经济价值，但独特的地区仍然很难从整个基因组序列中检测出来。在这篇综述中，我们调查了三个有效的程序，以大规模检测独特的区域，Genmap，Macle和fur。我们通过分析模拟和真实数据来解释这些程序，并通过分析它们的应用。可以从GitHub存储库EvolbioInf/确定作为详细教程的一部分中获得搜索唯一区域的示例脚本。
比较两种低成本3D打印技术，用于从MRI乳房图像构建幻象
开发X射线设备，用于评估，评估图像质量以及质量保证计划所需的物理乳房幻像。理想情况下，这样的幻象应反映乳房的物理特征。首先，组成材料必须具有与乳房组织相同的X射线衰减特性。其次，所使用的幻象应反映实际器官的解剖特征，例如剪影，组成组织的3D分布和变异性（1,2）。所需的解剖现实主义可以源自具有专用乳房计算机层析成像（BCT）扫描仪（2,3）的临床图像，其空间分辨率相对较高。但是，这种方法受到从BCT扫描仪获得的临床乳房图像的全球稀缺限制（4-6）。相反，利用磁性
组合技术和相关图像处理，用于弹性体中包含物的定量统计表征
1 ENSTA B RETAGNE , UMR CNRS 6027, IRDL, F-29200 B REST , F RANCE 2 V IBRACOUSTIC – CAE D URABILITY P REDICTION D EPARTMENT , 44474 C ARQUEFOU , F RANCE 3 N ANTES U NIVERSITÉ , E COLE C ENTRALE N ANTES , CNRS, G E M, UMR 6183, F-44000 N ANTES , F rance摘要弹性材料的特性受到成分和详细过程所产生的夹杂物的强烈影响。提出了一种方法，以根据其化学性质区分弹性体中对疲劳有害（大于几µm）的夹杂物，并使用足够的统计数据进行定量表征它们。使用三种技术并进行了比较：数字光学显微镜（OM），与能量分散X射线光谱相关的扫描电子显微镜（SEM）和X射线微计算机层析成像（µ-CT）。六种材料用于挑战该方法。除了通常的金属氧化物和碳黑色附聚物外，突出显示了三种非典型夹杂物，从而产生了特定的检测困难。与经典的阈值方法相比，开发了一个相关的图像分析过程，以自动和准确地检测获得的图像的包含物。不同夹杂物种群的形态和空间分布。µ-CT是包含物的分类和统计表征的最全面，最准确的方法。此外，可以使用反向散射电子（SEM-BSE）或数字OM获得有关包含物尺寸分布的相关数据。SEM-BSE比数字OM提供了更准确的结果。简介橡胶部分的性能与化合物中成分的分散质量有关。该分散剂取决于所用的成分以及详细过程（混合，注射和固化）1。用于橡胶零件的典型成分包括碳黑色（CB）或二氧化硅填充剂和ZnO。对成分的良好分散对于获得均匀的混合物，良好的机械性能以及批处理和批处理之间的性质的一致性很重要。此外，夹杂物和团聚物在这些材料的机械性能中起关键作用。例如，疲劳损伤通常以CB的聚集体2或在二氧化硅聚集体3或金属氧化物2,4处引发。因此，重要的是能够表征填充物分散体和橡胶化合物中的夹杂物。的确，这种分散在空间和大小上的知识允许检查混合物的质量，优化过程参数，并在微观结构和感兴趣的属性之间建立链接。*通讯作者。matthieu.le_saux@ensta-bretagne.fr在文献中已经提出了许多技术，以分析橡胶材料中成分（基本上是CB）的微或宏分散因素：•通过透射光学显微镜（OM）5,6的材料（厚度上的几微米至几千微米）观察材料的材料（厚度几英尺）的效果。观察到的较暗和较明亮的区域分别对应于CB团聚物，并在切割过程中脱离了聚集体；该方法在1960年代被用作标准（ASTM D-2663方法B）。
GC×GC-TOFMS中的高级数据处理技术用于生物夸张分析
•GC×GC-FID可以进行规范和量化，但仅适用于杂原子含量较低的样品•GC×GC-TOFMS识别数百种化合物，为准确的样品表示形成了基础。• Large datasets increase the risk of human error in manual analysis.• Automatic data handling may improve accuracy and reduces errors in biocrude analysis.
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。