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![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
人工智能在牛繁殖中的应用
如今，畜牧业面临着增加产量以满足日益增长的动物产品需求的挑战。在这种情况下，牛的繁殖代表着一个多因素过程，需要做出明智的战略决策来提高繁殖率和经济效益。本研究的目的是分析人工智能在改善牛繁殖决策方面的潜力。分析了该学科的几种技术的应用，例如机器学习、人工神经网络、深度学习、支持向量机和决策树。这些技术可以应用于不同的领域，例如：基因选择、发情和疾病检测、人工授精和动物健康监测。这些技术的使用取决于三个基本因素：组织的特征、拟议的目标和数据集的特殊性，在决定使用哪种技术时必须考虑到这些因素。因此，智能技术的应用可以降低成本，增加牛奶和肉类产量，从而提高效率和盈利能力，保证动物福利，从而实现畜牧业的可持续发展。决策、畜牧业、智能技术、食品安全
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
使用AI在辅助繁殖中选择胚胎会引起重大的道德忧虑
尽管机器学习工具可以改善人类转移的胚胎的选择，改善了成功怀孕的机会并减少治疗的时间和成本，但有无数的担忧，包括脱离患者的风险，算法偏见，透明度，透明度和公平的机会。
谁emro |该地区人类繁殖的科学和道德挑战
在两天内，还涵盖了许多其他相关主题，包括该地区机构主持的Cenres合作的生物伦理学工作；穆斯林学者和富士对现代生殖技术的看法；伊朗，黎巴嫩和巴基斯坦伊斯兰共和国人工繁殖的经验；在巴基斯坦社会上处理血缘关系；以及人类的基因组编辑框架，以及巴基斯坦遗传咨询的挑战和进步。关闭
通过单倍体诱导进行植物繁殖，实现植物育种创新
在胚胎中混合母本和父本基因组不仅是有性生殖进化成功的原因，也是植物育种的基石。然而，一旦获得了有趣的基因组合，进一步的基因混合就会出现问题。为了快速固定遗传信息，可以生产双单倍体植物：允许仅具有来自一个亲本的遗传信息的单倍体胚胎发育，染色体加倍产生完全纯合的植物。双单倍体生产的有效途径是基于单倍体诱导系。单倍体诱导系与具有待固定基因组合的系之间的简单杂交将触发单倍体胚胎发育。然而，植物体内单倍体诱导的确切机制仍然是一个长期未解之谜。最近发现的触发玉米作物和模式植物拟南芥单倍体诱导的分子因子明确了与配子发育、配子相互作用和基因组稳定性相关的过程的重要作用。这些发现使得单倍体诱导能力能够应用于其他作物，并利用单倍体诱导物系将基因组编辑机制引入各种作物品种。这些最新进展不仅为下一代植物育种策略带来了希望，而且还为植物有性生殖的基本基础提供了更深入的见解。
使用、复制和分发的条款和条件
1 Will Kenton，“什么是二级市场？其运作方式和定价”，Investopedia，2024 年 10 月 2 日，https://www.investopedia.com/terms/s/secondarymarket.asp。
免疫力会对人类疟原虫的繁殖与生存造成影响
许多病原体，包括疟原虫，都会产生专门的生命阶段，用于在宿主体内繁殖和向外传播。能够加快繁殖速度的特性（包括对传播阶段的有限投入）应该会使宿主健康面临更大的风险（在其他条件相同的情况下）。然而，尚不清楚为什么寄生虫没有进化出更快的繁殖速度，因为疟原虫似乎并不遵循传统预测会限制寄生虫进化的传播速度和持续时间之间的权衡。为了解决这个难题，我们引入了一个感染年龄结构的宿主内数学模型，该模型结合了动态免疫清除，以研究潜在的权衡并了解寄生虫如何优化其传播投资。当投资在所有感染年龄中保持不变时，增加传播投资会减少感染持续时间和寄生虫适应度，最佳投资发生在相对较低的值（约 5%），远低于从缺乏寄生虫投资和免疫清除之间动态反馈的模型中恢复的最佳值。对于年龄变化策略，我们的模型表明，疟原虫可以通过延迟传播投资来提高其适应性，从而最初在宿主内更快地繁殖。我们的结果表明，适应性免疫可以施加生存-繁殖权衡，这解释了为什么疟原虫无法在宿主内更快地进化。我们的理论框架为理解传播投资策略如何改变疟疾感染生命周期内的传染时间提供了基础，这对寄生虫响应控制努力的进化具有影响。
在整个寿命中保持大脑健康Centromere多样性及其对植物核型和植物繁殖的进化影响
恢复缺乏减数分裂辅酶的染色体基因座中的减数分裂重组（Schmidt等，2020； R r€Onspies等，2022）。相比之下，多个或“丰富”的重排通常会导致减少减数分裂染色体的分离和非整倍型配子，从而损害了植物的生存能力（Heng，2019年）。许多核型重排可能会导致密切相关的加入之间的生殖屏障，从而导致物种的早期步骤（Lucek等，2023）。这些“丰富”的染色体重排通常由涉及影响一个或多个染色体的几十个断点（甚至数百个）的重排的复杂组合，从而导致结构和/或数值核型变化（Schubert，2024）。在“ Chromoana-Genesis”事件期间出现了多个同时重排，这是由“灾难性”现象引起的，例如DNA复制期间的压力，DNA修复缺陷，暴露于遗传毒性剂（Guo等人，2023年，2023年）或异常的Centromere Centromere行为（目前的审查的重点）。大多数受许多重排影响的生物或细胞可能灭亡。然而，具有可行的新型核型的一小部分可能会持续存在，从而导致基因流势和潜在触发物种（Lucek等，2023）。观察到密切相关的物种在其核型排列中可能会有很大差异，这支持了这一假设。染色体。（2023），在Hoang等人中看到了一些假定的例子。（2022）和Tan等。（2023）。（2024）和Martin等。最近在Lucek等人中回顾了核型变化的核型变化。（2023）在Ferguson等人中看到的植物中有一些最新推定的例子。（2020）。
生物炭添加对蚯蚓堆肥（以压泥为基质）生长、繁殖、酶水平和腐殖化指数的影响
摘要 蚯蚓堆肥是将有机化合物生物降解为有助于植物生长的营养腐殖质的传统方法。压泥是甘蔗工业的废弃物之一，具有丰富的有机成分。在本研究中，压泥与生物炭结合进行蚯蚓转化。使用 Eudrlius eugeniae 将不同浓度（0、2、4 和 6%）的压泥和牛粪以三种不同的比例（1:1、2:1 和 3:1）添加到生物炭中，以产生增强的蚯蚓堆肥。在添加生物炭的蚯蚓堆肥组合中，蚯蚓的生长和生物量都有所增加，其中添加 4% 生物炭的 C7（PM+CD（2:1）和添加 6% 生物炭的 C4（PM+CD（1:1））的蚯蚓生长和生物量均达到最大值。微生物和酶水平分析表明，添加生物炭的组合比未添加生物炭的组合效果更好。总体而言，添加 4% 生物炭的组合 C3（PM+CD（2:1）在微生物和酶分析中效果最好，在第 45 天达到最大值。添加生物炭的组合的腐殖化作用也更好，最终样品中腐殖化指数最低的分别是添加 4% 和 6% 的压泥+牛粪的 C3（0.6820±0.027）和 C4（0.6912±0.031）。这项研究表明，添加 4% 浓度的生物炭对蚯蚓堆肥的腐殖化作用优于未添加生物炭的组合。以压泥为基质的 6% 和 C3 与 C4 的组合对蚯蚓的生长和繁殖有较好的促进作用。基质的腐殖化活性在分别添加 4% 和 6% 生物炭的 C3 和 C4 组合中也达到最大值。关键词：蚯蚓堆肥、压泥、蚯蚓转化、生物炭、蚯蚓