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00 引用本文：Anamika Raj、Noor Maizura Mohamad Noor、Rosmayati Mohemad、Noor Azliza Che Mat、Shahid Hussain，（2025）《智能糖尿病患者》
摘要 糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病的一种严重并发症，如果不及早发现和治疗，会导致视力障碍和失明。在这项研究中，我们提出了一种先进的预测系统，利用改进的深度神经网络 (DNN) 来提高 DR 诊断的准确性和效率。所提出的系统集成了一个深度学习框架，并针对受糖尿病影响的视网膜图像的独特特征进行了量身定制的修改。我们引入了专门的特征提取技术并优化了网络架构以适应糖尿病视网膜病变的复杂性。使用包含各种视网膜图像的综合数据集来训练和验证改进的 DNN 模型。实验结果证明，与现有方法相比，该方法具有更高的预测准确性，突出了所提出的方法在糖尿病视网膜病变的早期检测和预后方面的有效性。这种智能预测系统通过促进及时干预和降低不可逆视力障碍的风险，为改善糖尿病患者的临床管理带来了巨大的希望。
Krishna Manohar Soman Rema 博士
Krishna Manohar Soman Rema 博士 (SR) (1956-2022) 是一位开创性的先天性心脏外科医生和鼓舞人心的教育家，他毕生致力于推进儿科心脏护理和指导下一代外科医生。他在喀拉拉邦的 Sree Chitra Tirunal 医学科学与技术研究所接受了心脏外科培训，并在那里担任了 20 年的教师，为 Chitra 心脏瓣膜的开发做出了重大贡献。他的职业生涯还包括在马德拉斯医疗团、边境生命线医院和班加罗尔怀特菲尔德的 Sri Sathya Sai 医院任职。Krishna Manohar 博士最持久的贡献是他为哈里亚纳邦帕尔瓦尔的 Sri Sathya Sai Sanjeevani 国际儿童心脏护理和研究中心建立了心脏外科服务，该中心是向贫困儿童提供免费先天性心脏手术的医院网络的一部分。在他的领导下，这些中心在十年内进行了超过 22,000 次开胸和介入手术，取得了出色的效果。作为一名杰出的导师，Krishna Manohar 博士为心脏外科手术引入了变革性的 ABCD 框架，强调适应性、合作、同情心和纪律。他采用了创新的教学方法，例如“手工制作自己的心脏”技术，为学员简化复杂的概念。他的奉献精神得到了认可，获得了无数赞誉，包括 2023 年印度儿科心脏协会授予的终身成就奖。Krishna Manohar 博士的遗产通过他的学生和他帮助建立的机构得以传承，激励后代继续他的使命，为先天性心脏病 (CHD) 儿童提供高质量、可及的护理。
Lumit细胞因子传单 - hibit蛋白质标签
摘要：具有广泛的技术技能和详细知识的学术和首席研究员，涉及广泛的基因组分析，食品科学和人工智能技术。在大规模基因组学，机器学习和AI国际项目的管理和交付方面有验证的记录。Mohareb教授已经获得了超过600万英镑的研究收入，其中包括250万英镑的研究赠款，以及通过工业资助140万英镑。教育2005-2009 Cranfield University，Cranfield，MK43 0AL学位：生物信息学和系统生物学博士学位。2004-2005克兰菲尔德大学，Cranfield，MK43 0al学位：MSC生物信息学，克兰菲尔德大学。1997-2002开罗大学，吉萨，12411年，埃及。学位：BSC（荣誉）药物科学。专业经验：2022-至今2019年至今2011年至今
Mohan Sridharan
我的主要研究兴趣包括知识代表和推理，认知系统，机器学习和控制系统，以及适用于与人类合作的自适应机器人和代理。i设计算法和体系结构：（a）用定性和定量描述常识域知识和不确定性的定性和定量描述； （b）基于从环境和人类获得的mul-timodal传感器线索进行交互和累积学习； （c）使设计师能够理解机器人的行为并确定其满足所需的属性。此外，我对支持在诸如气候信息学，农业灌溉管理和智能运输等领域中自动化的算法感兴趣。
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：
Emtenan Mohammed Alkhudair▪出生日期：1997年5月6日▪...
▪国王沙特大学生物化学系的助教（自2019年起）。▪在Mawhiba学术丰富计划（2021年夏季）的培训助理。▪基因组研究主席的实习生（2019年夏季）。▪Badir生物技术孵化器的实习生（2018年夏季）。▪在Moumina Center（2016-2017）志愿服务。▪国王沙特大学戏剧俱乐部代表委员会副主席
最初发表于：Saha, Aakash;阿兰特斯（Paul R）；许罗海恩 V； Narkhede，Yogesh B；吉内克，马丁；巴勒莫，朱莉娅（2020 年）。分子动力学
摘要：CRISPR-Cas12a 是一种基因组编辑系统，最近也被用于核酸检测，有望通过 DETECTR 技术诊断 SARS-CoV-2 冠状病毒。在这里，多微秒分子动力学的集合表征了允许 CRISPR-Cas12a 中进行核酸处理的关键动态决定因素。我们表明，DNA 结合会诱导 Cas12a 构象动力学的转换，从而激活外周 REC2 和 Nuc 结构域以使核酸能够裂解。模拟表明，Nuc 结构域的大振幅运动可能有利于系统向 DNA 裂解的构象激活。在这个过程中，REC 叶起着关键作用。因此，REC 和 Nuc 的联合动力学显示出引发 DNA 靶链向催化位点构象转变的趋势。最值得注意的是，REC2 区域和 Nuc 结构域的高度耦合动力学表明 REC2 可以充当 Nuc 功能的调节器，类似于之前在 CRISPR 相关核酸酶 Cas9 中的 HNH 结构域中观察到的情况。这些相互的结构域动力学可能对于 DNA 的非特异性结合至关重要，从而对于 DETECTR 技术的潜在机制功能至关重要。考虑到 REC 是系统特异性的关键决定因素，我们的发现为未来旨在表征其在 CRISPR-Cas12a 中的功能的生物物理研究提供了合理基础。总体而言，我们的成果推进了我们对 CRISPR-Cas12a 机制的理解，并为改进基因组编辑和病毒检测的新工程努力提供了依据。■ 简介