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M. SC。 （Ag。）在农业经济学教学大纲中（根据...
推荐书籍1 B. D. Gupta和A. J. Elias，基本有机金属化学：概念，合成和应用2 ND Edition Universities Press（India），2013年，2013年2 Concise Incomentic Chemistry，J.D Lee，Elbswith Chapman和Hall，伦敦伦敦3 P. P.Cotton，G。Wilkinson，C。A. Murillo和M. Bochmann 6 Th Edition Wiley 1999 5无机化学J. E. Huheey，Ellen A. Keiter，R。L。Keiter，Addison Wesley Longman（Singapore）Pvt。Ltd.，1993 6 Miessler，G。L和Tarr，D。A.无机化学Pearson Edition，2011年7 Basolo F和Pearson R. G，无机反应机制John Wiley，纽约，
使用特征选择预测 2 型糖尿病...
摘要背景。本研究的目的是开发和评估一种用于早期诊断 2 型糖尿病的机器学习模型，以便在疾病早期阶段应用治疗。材料和方法。开发了一种提出的混合机器学习模型，并将其应用于 UCI 数据库的早期糖尿病风险预测数据集。将所提模型的预测成功率与其他机器学习模型进行了比较。采用 Pearson 相关性和 SelectKBest 特征选择方法来检查数据集输入参数与结果之间的关系。结果。在数据集中包含的 520 名患者中，320 名被诊断患有糖尿病，其中 328 名（63.08%）为男性。最常见的糖尿病诊断标准是肥胖（n=482，83.08%）。虽然用 Pearson 相关性检测到的最强特征是多尿，但用 SelectKBest 检测到的最强特征是多饮。通过 Pearson 的特征提取，最成功的机器学习方法是提出的混合方法，准确率为 97.28%。使用 SelectKBest 特征选择，同一模型能够以 95.16% 的准确率预测 2 型糖尿病。结论。早期发现 2 型糖尿病将使患者得到更及时、更有效的治疗。因此，使用所提出的模型可能有助于提高患者护理质量并降低由该疾病造成的死亡人数。
B.Sc的日期表V学期考试，...离线2024年12月M. Tech-CSE - （人工智能与机器学习）
Phi/Pearson教育。2。人工智能，Kevin Knight，Elaine Rich，B。ShivashankarNair，第三版，2008年。3。人工神经网络，B。YagnaNarayana，Phi。4。人工智能，第二版，E。Rich和K. Knight（TMH）。5。人工智能和专家系统 - 帕特森，菲。6。专家系统：原理和编程 - 第四版，吉兰塔纳/莱利，汤姆森。7。人工智能的序言编程，伊万·布拉特卡（Ivan Bratka） - 第三版，皮尔逊教育（Pearson Education）。8。神经网络，西蒙·海金（Simon Haykin），菲（Phi）。9。人工智能，第三版，帕特里克·亨利·温斯顿（Patrick Henry Winston），皮尔逊版。纸张设置器的注意：将总共设置九个问题。问题编号1将是涵盖整个教学大纲的客观/简短答案类型，将是强制性的。剩下的八个问题将在各个部分设置，每个单元的两个问题。候选人将被要求在Q.1（强制性）和其他四个问题中总共尝试五个问题，从每个单元中选择一个问题。还将提供一个问题纸模板。
西孟加拉邦 Maulana Abul Kalam Azad 科技大学
教科书： 1. Durai, P. (2015). 管理学原理，文本和案例。新德里：Pearson Education。 2. Koontz, H. (2010). 管理学基本原理。新德里：Tata McGraw-Hill Education。 3. Stoner, Freeman 和 Gilbert Jr. (2009). 管理学。新德里：Prentice Hall。 4. Premvir Kapoor (2018)，管理学原理，Khanna Publishing House，新德里 参考书： 1. Weihrich, H. 和 Koontz, H. (2010). 管理学 - 全球视角：新德里：Tata McGraw-Hill Education。 2. Robbins 和 Coulter (2013). 管理学。新德里：Prentice Hall。 3. Robbins, SP 和 Decenzo, DA (2014). 管理学基础：基本概念和应用。新德里：Pearson Education。 4. Luthans, F. (2010)。《组织行为学》。纽约：McGraw-Hill
选修课-I：人工智能与机器人技术
第一单元：人工智能问题：人工智能技术 – 成功标准 – 将问题定义为状态空间搜索 – 生产系统 – 特征 – 问题特征。第二单元：启发式搜索技术：生成和测试 – 爬山法 – 最佳优先搜索 – 问题简化 – 约束满足 – 手段最终分析。第三单元：知识表示问题：知识表示方法 – 框架问题 – 可计算函数和谓词 – 解析 – 程序性知识与陈述性知识。第四单元：机器人基础：机器人简介、分类、机器人历史、机器人的优缺点、机器人组件、机器人自由度、机器人关节和坐标、机器人工作空间、机器人范围、机器人语言。UNIT-V -：传感器：介绍机器人的内部和外部传感器、位置传感器、速度传感器、加速度传感器、声纳和红外传感器、触摸和触觉传感器。机器人的应用：机器人的应用、机器人的选择、机器人应用的经济因素和理由；安全要求。教科书 1.Elaine Rich 和 Kevin Knight，《人工智能》，Tata McGraw Hill，第二版。2.Craig J J，“机器人学、力学和控制导论”，Pearson Education，新德里，2004 年。参考书 1.Saeed B Niku，“机器人学导论”，Pearson Education，新德里，2003 年。2.George F Luger，“人工智能”，Pearson Edition 出版物，第 4 版
营销策略对原始设备制造行业增长和可持续性的影响
这项研究的目的是评估赞比亚OEM行业的营销策略对增长和可持续性的影响。基于波特的通用竞争业务策略，该研究确定了当前采用的营销策略中的主要交易，并评估了波特在实现KPI方面的通用策略之间的关系。通过对40名受访者的自我完成问卷进行了带有结构性问题的定量调查，代表95％的答复率。使用了杂志研究设计，并使用了定量研究策略。IBM SPSS用于相关分析，以评估变量之间的关系的强度。结果表明，在SIGNICANES的1％水平下，SIG的Pearson相关系数为0.01和0.000。（2尾）<0.01表明，成本策略与收入和市场份额增长之间存在统计学意义的关系。恢复进一步显示SIG的Pearson相关系数为0.000。（2尾）<0.01，表明分化战略与收入和市场份额增长之间存在统计学意义的关系。然而，结果指出了pearson相关系数为0.015和0.036，在SIG时在统计学上没有统计学意义。（2尾）<0.05在重点战略与收入和市场份额增长之间。根据搜索假设测试，成本策略和差异化策略具有更大的优先事项和潜力，可以实现市场上有利可图和可持续增长。
特级初榨橄榄油小酚类化合物3'，4'-二羟基苯基甘油对实验性糖尿病肾脏疾病的影响
摘要：这项研究的目的是分析3'，4'-二羟基苯基乙醇（DHPG）的可能肾脏保护作用，在1型糖尿病的实验模型中，特级初榨橄榄油（EVOO）的多酚化合物（EVOO）的多酚化合物对肾脏病变。大鼠分布如下：健康的正常血糖大鼠（NDR），用盐水治疗（DR）治疗的糖尿病大鼠，以及用0.5 mg/kg/day或1 mg/kg/Dhpg处理的DR。DR显示出比NDR的血清和肾脏氧化和肾脏氧化应激率明显更高，并且前列环蛋白产生和肾脏损伤减少（定义为尿蛋白排泄，肌酐清除率降低，肾小球群的增加以及增加肾小球效应indec症）。dhpg减少了氧化和硝化应激和前列环蛋白的产生（减少了59.2％的DR降低59.2％，DHPG治疗的大鼠减少了34.7-7.8％），38-56％的尿素蛋白质出口和22-46％的肾小球降低和22-46％的降低（22-46％）的治疗方法（均为22-46％）。 分别）。结论：DHPG对1型糖尿病大鼠的施用可能是由于其抗氧化剂的总和（Pearson的系数0.68-0.74），抗依替剂，抗尼森（Pearson的系数0.83），以及PrestacyClinclin的生产调节剂（Perostacyclin colson）（Perostacyclin coilson）（Perostacyclin coptorator），抗氧化剂的抗氧化效应（Pearson的抗抑制作用）。
微生物的布罗克生物学第14版
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使用临床M
空气是人类生活的重要组成部分。但是，空气可以被微生物（例如空气寄生细菌和真菌）污染。房间中的温度和相对湿度会影响空气中的细菌和真菌的数量。这项研究旨在找出空气传播细菌的数量与真菌与温度和相对湿度之间的相关性。在15个微生物实验室的房间中，将Na和SDA Petri板放置在孵育后，计数每个板中的菌落数量。Pearson测试是使用SPSS进行的，以确定温度与空气传播细菌和真菌数量相对湿度之间的相关性。空气传播的细菌数量最多（352 CFU/m 3），而最低的数量是洗衣房（13 CFU/m 3），空气寄生的真菌数量最多，位于Mycology Room（156 CFU/M 3），而空气生气的Fungi则没有在静脉儿空间和些许房间中发现。基于皮尔逊测试的结果，发现p = 0.668（p> 0.5）的值表明温度与空气中细菌和真菌的数量之间没有相关性。根据Pearson检验的结果，p = 0.745（p> 0.5）的值表明，相对湿度与机载细菌和真菌的数量之间没有相关性。温度与空气传播细菌和真菌的数量之间没有相关性。