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糖基化先天性疾病的临床和生化足迹：拟议的疾病学
我们已经确定了由189种不同基因缺陷引起的糖基化（CDG）的200种先天性疾病，并根据作用方式提出了CDG的分类系统。此分类包括8个猫：1。单糖合成和互连的疾病，2。核苷酸糖合成和运输的疾病，3。N连锁蛋白糖基化的疾病，4。 O连锁蛋白糖基化的疾病，5。 脂质糖基化的疾病，6。 囊泡贩运的疾病，7。 多种糖基化途径的疾病和8。 糖蛋白/聚糖降解的疾病。 此外，使用来自IEMBase的信息，我们描述了19个器官和系统的临床参与，以及每种类型CDG的基本实验室。 神经系统，畸形，骨骼和眼部表现最为普遍，分别发生在81％，56％，53％和46％的CDG中。 接下来是消化，性，皮肤病学，内分泌和血液学症状（17-34％）。 免疫学，生殖器，呼吸道，精神病和肾脏症状的报道频率较低（8-12％），头发和牙齿不正常的CDG仅为4-7％。 本研究中提供的信息，包括我们针对CDG的拟议分类系统，可能对照顾与CDG相关的代谢状况的人的医疗保健提供者有益。N连锁蛋白糖基化的疾病，4。O连锁蛋白糖基化的疾病，5。 脂质糖基化的疾病，6。 囊泡贩运的疾病，7。 多种糖基化途径的疾病和8。 糖蛋白/聚糖降解的疾病。 此外，使用来自IEMBase的信息，我们描述了19个器官和系统的临床参与，以及每种类型CDG的基本实验室。 神经系统，畸形，骨骼和眼部表现最为普遍，分别发生在81％，56％，53％和46％的CDG中。 接下来是消化，性，皮肤病学，内分泌和血液学症状（17-34％）。 免疫学，生殖器，呼吸道，精神病和肾脏症状的报道频率较低（8-12％），头发和牙齿不正常的CDG仅为4-7％。 本研究中提供的信息，包括我们针对CDG的拟议分类系统，可能对照顾与CDG相关的代谢状况的人的医疗保健提供者有益。O连锁蛋白糖基化的疾病，5。脂质糖基化的疾病，6。囊泡贩运的疾病，7。多种糖基化途径的疾病和8。糖蛋白/聚糖降解的疾病。此外，使用来自IEMBase的信息，我们描述了19个器官和系统的临床参与，以及每种类型CDG的基本实验室。神经系统，畸形，骨骼和眼部表现最为普遍，分别发生在81％，56％，53％和46％的CDG中。接下来是消化，性，皮肤病学，内分泌和血液学症状（17-34％）。免疫学，生殖器，呼吸道，精神病和肾脏症状的报道频率较低（8-12％），头发和牙齿不正常的CDG仅为4-7％。本研究中提供的信息，包括我们针对CDG的拟议分类系统，可能对照顾与CDG相关的代谢状况的人的医疗保健提供者有益。
2024年7月12日https://doi.org/10.22214/ ...
Asheesh Pandey 1，Sudeshna Chakraborty 2 1研究学者，Shri Venkateshwara University，Gajraula UP，印度Gajraula UP 2研究主管，Shri Venkateshwara University，Gajraula UP，印度Gajraula UP，印度Gajraula摘要：糖尿病是关键的，并且会变得更为复杂的疾病，如果没有足够的管理，可能会引起严重的健康问题。糖尿病的早期诊断和治疗是该疾病的关键组成部分，可以通过数据分析和预测算法极大地帮助糖尿病。通过使用数据挖掘技术（例如分类和预测模型），可以分析糖尿病数据的各种元素，并提取可用于早期检测和预测病情的有用信息。一种可以有效且高度准确预测糖尿病的机器学习技术是XGBoost分类器。此方法利用梯度增强体系结构，可以处理具有独立高维特征集的大型且复杂的数据集。相反，至关重要的是要记住，最佳糖尿病预测算法的选择可能取决于数据的细节以及正在研究的研究领域。数据分析和预测方法不仅可以预测糖尿病，还可以监测疾病的进展，发现糖尿病及其并发症的危险因素，并评估治疗的有效性。通过使用这些技术，医疗专业人员可以对疾病的根本原因获得重要的见解，这有助于他们就患者管理做出明智的决定。关键字：糖尿病，SVM，决策树，AI，ML糖尿病的早期检测和管理是一种正在迅速扩大并带来重大健康风险的慢性疾病，有可能通过应用数据分析和预测算法来显着改善。XGBOOST分类器实现了89％的精确率，这表明性能水平最高。
输入输出分析工具用户指南
我们的输入输出分析表估计1型效果和乘数。这些捕获了直接和间接影响。例如，建造更多住宅的直接效果将增加对砖，水泥，钢，建筑设备，人工和其他投入等产品的要求。间接影响（或次要）效果将是对这些主要产品增加需求的供应商的影响，例如，哪些产品需要生产更多的砖块，水泥或钢。通过使用输入输出分析，用户可以了解一个或多个特定行业的投入变化导致整个经济的变化。
https://doi.org/10.5554/22562087.E1139论文文章...
治疗师患者的关系是实践医学艺术的理由，医生期望每次医学相遇是直觉和经验之间的知识和同理心的坩埚。病理生理推理是诊断，病因和预后的主要手段。这种范式结构使医学能够遵循累积和进步的道路，在一种“正常科学”中，受范式惯性的驱动的医生解决了问题，并在理论稳定且共同的框架中加强了他们的知识，并得到了基本科学的重大进步，例如物理学，药物学，药物学和生物学。在哥伦比亚，从所谓的法国学校到1960年代和1970年代的美国一所的转变并没有面对太多抵抗，这也许是因为许多教师在美国接受过培训，而一些医学院则是联盟的进步和各种美国机构的资金的接受者（4）。
产后抑郁症及其与糖尿病的糖尿病的关联，乌干达西南部的姆巴拉拉
摘要背景：产后抑郁症（PPD）是一个主要的健康挑战，可能是毁灭性的母体和身体健康结果。糖尿病的发育已被认为是产后母亲对PPD的潜在不利影响的一种，但这种关联尚未得到充分的研究。这项研究旨在确定产后抑郁症的患病率及其与乌干达西南部姆巴拉拉（Mbarara）地区的母亲之间的糖尿病伴侣的关联。方法：这是一项基于设施的横截面研究，对分娩后第6周至6个月之间的309位母亲。使用按比例分层的连续抽样，母亲是从两个医疗机构的产后诊所招募的，即Mbarara Regional Recotral Hospital和Bwizibwera Health Center IV。PPD使用Mini-International神经精神访谈（Mini 7.0.2）进行诊断和统计手册，第5版（DSM-5）。通过测量血红蛋白A1C（HBA1C）来诊断糖尿病。逻辑回归用于确定母亲之间PPD和糖尿病的关联。结果：该研究确定，姆巴拉拉产后6周至6个月的母亲的PPD患病率为40.5％（95％CI：35.1-45.1％）。建立了产后抑郁症与糖尿病的糖尿病在6周到6个月之间的统计学意义。结论和建议：在6周到6个月内产后产后妇女患糖尿病的风险更高。The prevalence of diabetes mellitus among mothers with PPD was 28% compared to 13.6% among mothers without PPD Mothers with PPD had 3 times higher odds of being newly diagnosed with diabetes between 6 weeks and 6 months postpartum as compared to those without PPD during the same period (aOR=3.0, 95% CI: 1.62-5.74, p=0.001).需要研究以确定目标糖尿病是否筛查，预防干预措施和管理将有助于减轻负担。
13 II 2025年2月https://doi.org/ ...
JSPM的Bhivarabai Sawant技术与研究研究所Wagholi摘要：手写的手势识别是人工智能（AI）领域（AI）和机器学习领域快速增长的领域，为教育，人类计算机互动和数字笔记提供了很大的使用机会。本文概述了AI-ML模型中用于识别和解释手写手势的方法和策略，并特别强调了数学符号，数字和相关手势。此外，本文探讨了深度学习技术如何影响手势识别的准确性和分类。此外，它旨在帮助推进更准确，更优化的手写识别系统，最终使在学术和专业环境中的应用中受益。索引术语：手写手势识别，数学符号解释，AI-ML技术，深度学习，实时手写识别。
心脏病专家为心脏病学门诊诊所的患者进行治疗和生活方式改变推荐：TLC研究
简介：像建议在低危机中的患者进行运动，饮食和吸烟戒烟等生活方式的改变很重要，以防心血管疾病，也很重要的是，在高危人群中识别患者并减少心血管风险，并在生活方式变化中减少心血管风险，并在必要时进行药理治疗。目标：本研究评估了心脏病专家对患者的治疗和生活方式改变建议。材料和方法：我们的研究通过电子邮件从2024年1月至2024年2月与心脏病专家共享，并在线回答了调查。我们的问卷由30个问题组成，涵盖了与心血管保护，饮食，营养习惯，生活方式以及冠状动脉疾病，心力衰竭，心律失常和性障碍性血症的诊断和治疗策略有关的主题。结果：在分析中包括的104名参与者中，有37名（35.58％）为女性，而男性为67名（64.42％）。建议对所有患者进行定期运动的参与者的比例为25（24.04％）。确定建议有60（57.69％）参与者在中度重度心血管风险患者中使用阿司匹林进行初级预防。实现目标LDL值的速率保持非常低（2.88％）。结论：在心脏病学门诊诊所中推荐生活方式改变，饮食和运动的速度非常低。SGLT2抑制剂（SGLT2I）和血管紧张素受体 - 涅prilysin抑制剂（ARNI）在心力衰竭患者中已被备受推崇的药物。在接受心脏病学院门诊诊所的患者中实现靶标低密度脂蛋白胆固醇值的速率仍然很低。
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摘要 - 成功采用工业机器人将在很大程度上取决于他们在人类环境中安全有效运作，进行自然交流，了解用户并直观地表达意图的能力，同时避免了不必要的干扰。要达到这种高级人类机器人互动（HRI）的高级水平，机器人需要征服并结合其用户的任务和环境的知识，并采用多模式的交流方法，并结合语音，运动，凝视和其他方式的表现力提示。本文介绍了几种设计，增强和评估非类人生物工业机器人的表达性HRI系统的方法。我们提出了一个小型拟人化机器人的概念，该机器人是其非类人生物宿主的代理，例如叉车。我们使用视线跟踪和运动捕获来量化用户如何看待机器人并衡量任务进度，为该机器人开发了一个多模式和LLM增强的通信框架，并在几个实验室实验中进行了评估。
从冰岛的火山码头（VPI）在混凝土生产中的潜力以减少碳足迹
我们的初步结果表明，与普通的波特兰水泥（OPC）混凝土相比，VPI用作SCM的利用率可实现碳排放量的重要减少。碳足迹位置VPI的这种显着下降是可持续混凝土生产的引人注目的替代方案。两个主要因素支持这一主张：i）初步测试确认VPI混凝土与OPC的可比特性，以及ii）欧洲粉煤灰的可用性减少需要替代来源，通常位于相当远的距离，从而升级相关的相关发射。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。