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引用Abbott AG，Meyers DE，Elmi-Assadzadeh G，Stukalin I，Marro A，Puloski SKT，Morris DG，Cheung Wy和Monument MJ（2024）Immun
免疫检查点抑制剂（ICI）正在彻底改变几种实体瘤恶性肿瘤的治疗局势，包括非小细胞肺癌（NSCLC）。ICIS针对编程死亡1（PD-1）/PD-LIGAND 1（PD-L1）轴现在是第一线和第二线设置中转移性NSCLC的护理标准（1-9）。骨转移（BOM）在NSCLC中非常普遍，在疾病过程中，多达40％的患者患有BOM的患者（10）。boms会经常引起与骨骼有关的事件（SRE），例如棘手的骨痛，神经系统损害，高钙血症和病理性骨折，从而导致东部合作肿瘤学群体绩效状况（ECOG PS）的降低，生活质量（11-13）。此外，BOM的存在是整体生存的不良预后因素（OS）（14）。洞察力对BOM是否应对ICI等系统性疗法是否对多学科决策至关重要，并可能阻止不必要的干预。相反，可以通过放射治疗（RT）或骨科手术进行战略治疗，以防止进行性发病率，可以在战略上进行策略性治疗。越来越多的证据表明转移性疾病的解剖部位会影响对ICI的反应（15，16）。临床前和临床研究表明，器官特异性反应性的不同模式（17-28）。这可能是由于转移到不同器官的恶性细胞的肿瘤生物学差异以及肿瘤免疫微环境（TIME）固有的不同解剖组织细胞种群的变化（29 - 32）。正常骨体内平衡的改变会为肿瘤扩张带来物理空间，并诱导生长因子和细胞因子的释放，从而进一步支持肿瘤生长和免疫抑制时间（13、33）。骨骼时间内免疫抑制的机制包括细胞毒性T细胞和天然杀伤（NK）细胞的种群减少，包括调节性T细胞（Tregs）（Tregs）和髓样衍生的抑制细胞（MDSC）（MDSC）（MDSC）的抑制细胞种群增加，以及细胞因子环境有利于肿瘤生长（13、22、22、34、35、34、35、34、35）。这在很大程度上是由从骨吸收释放的组织生长因子β（TGF-b）的超生理水平驱动的（22）。初步研究已经鉴定出接受ICIS治疗的BOM的患者的临床结果较低，并且治疗反应率较低，这表明ICI在BOMS中的有效性较低（15、24、36）。在最近对1959年接受
纸肥皂进行培训以提高意识
抽象的环境卫生性会引起各种疾病，其中一种是一种疾病，是由生活在卫生环境较差的环境中的微生物感染引起的，例如腹泻，斑疹伤寒或皮肤刺激。我们邀请合作进行这项活动的合作伙伴是南雅加达的Bukit Duri Aisyiyah Aisyiyah（PCA）分支机构。此PCA位于人口稠密的环境中，靠近卫生条件不好的区域，因为有一些时间/水通道会闻起来，靠近公共交通基地，这些基地仍然有很多垃圾和气味。这项活动的目的是传达良好的环境卫生性的重要性，对肥皂（CTPS）的洗手意识的重要性，其中一种使用纸皂作为芳香疗法产品之一，我们将使我们更具吸引力，实用，可以随身携带，易于储存，因此毫不犹豫地使用肥皂洗手。Mitra还说，以前没有人在其地区进行类似的活动。此活动由显示帖子结果的预测试和后测试支持 - 与预测试结果相比，所有问题中的测试都更高。这些结果表明，伴侣对卫生知识的见解和我们提供的纸张的创作的增加。这项活动也通过在线大众媒体发表，即在YouTube频道上上传的教育新闻网站和视频实施中。
D. Baitukayeva1、Ph. Achilleas2、A. ...
国家在太空研究方面的合作是国际空间法的优先议题之一。许多空间法文件中都呼吁进行国际合作，旨在防止外层空间变成冲突地带。太空合作是一种非常有效的建立信任的方式，因为它可以减少相互猜疑、增加相互信任并实现互利。太空已成为科技进步的强大推动力。这一趋势是众多指标之一，表明全球主要参与者决定将太空活动作为优先事项。许多国家都认识到，国际合作是实现太空计划的最佳手段。因此，这种合作的形式问题具有特别重要的意义。很难将国际空间法和国际事务治理与国际组织分开来思考。各国已在国际组织的框架内共同努力，以在太空领域开展合作。在本文中，我们将尝试分析各国在外层空间探索方面进行国际合作的法律基础。关键词：国际空间法、外层空间法律制度、国家的国际责任、人类的太空活动、全球角色扮演者。
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
贾瓦哈拉尔·尼赫鲁科技大学 卡基纳达 - jntuk ucen
注意： (i) 如果政府宣布在上述任何日期放假，考试将照常进行。 (ii) 本时间表中的任何遗漏或冲突请立即通知考试主管 (PG)。 (iii) 如果有任何其他替代科目未包含在上述时间表中，请校长立即通知大学。 日期：2025 年 1 月 20 日 考试主管 (PG)
国家研究与创新人才Brin
关于LPDP教育基金管理机构（LPDP）是财政部下的政府机构，其任务是进行教育捐赠基金的管理，以确保下一代教育计划的连续性。LPDP致力于为未来的领导者和专业人士做好准备，并鼓励创新，以实现繁荣，民主和公正的印度尼西亚。LPDP组织了一项硕士/博士学位奖学金计划和专业医生奖学金，印度尼西亚最佳儿子和女儿的专科医生和奖学金专家。Brin国家研究和创新才能的博士奖学金是什么？Brin国家研究和创新人才的博士奖学金是LPDP和BRIN合作的博士奖学金，旨在提高人力资源博士学位的质量，这些博士学位质量是在生物多样性，核，核，飞行，飞行，空间以及空间，空间以及海上智能研究领域的国家研究中熟练的。谁是国家研究和创新人才Brin的博士奖学金目标？是国家研究和创新才能的博士奖学金的目标是印尼公民（包括CPN/PNS，不包括TNI/Polrri的成员），他们对生物多样性，核，飞行和空间和海洋领域具有研究兴趣。Brin国家研究和创新人才的博士奖学金计划是什么？1。研究才能和
正确的演讲tan sri（dr）...
致敬................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 3
使用多层感知器进行糖尿病分类...
提交轨道 摘要 提交日期：2024 年 11 月 7 日 糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是由于身体产生胰岛素的能力受损而导致血糖水平高（高血糖症）。根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据，糖尿病患者的数量将在 2024 年迅速增加到 7 亿人。因此，我们需要找出感染糖尿病的诱因。其中之一是使用机器学习方法。机器学习用于对哪些因素可能导致感染糖尿病进行分类。进行这种分类的众所周知的方法之一是多层感知器 (MLP) 方法，它是一种由多层组成的人工神经网络 (ANN)，其中每层都有相互连接的节点。它的优点是它能够处理复杂数据特征之间的非线性关系——包括患者数据和患者的疾病——因此据说这种方法与本研究非常相关。研究人员还将 MLP 的准确率与其他几种算法（如随机森林、支持向量机和 K-最近邻）进行了比较。这旨在评估 MLP 与其他方法相比在糖尿病分类中的有效性。此外，研究人员还希望克服传统方法在糖尿病分类中的弱点，并提供基于人工智能的解决方案，方法是利用 MLP 处理医疗数据并关注可能影响糖尿病患者的参数或特征。机器学习中的几种技术，如正则化和超参数优化可以防止过度拟合，数据规范化和降维可用于提高模型输入的质量，从而最大限度地提高准确率并使诊断过程更快、更准确。结果表明，与其他算法相比，MLP 在对该疾病进行分类方面具有良好的性能。MLP 获得更稳定、更高的结果。总体而言，可以说 MLP 的应用对改善糖尿病诊断系统做出了重大贡献，有望应用于医疗系统。
使用决策树方法
目前还有许多少年甚至未成年人患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了食用的食物和饮料还含有大量糖，这种疾病通常也是由于缺乏日常活动而引起的。那么，非常有必要进行此类研究以预防并帮助治疗受糖尿病影响或患有糖尿病风险的患者。然后，为了帮助卫生部门，该研究是使用决策树算法方法进行的，并使用RapidMiner工具进行了。在使用决策树算法方法中，在糖尿病的分类中使用了77.34％，精度，精度，即75.08％，召回97.60％和F1得分为0.8486，这表明使用糖尿病方法使用糖尿病的数据来预测使用糖尿病的数据的准确性，该准确性是使用糖尿病方法的准确性是84.86％。使该方法具有相当高的准确性。关键字：数据挖掘，分类，糖尿病，决策树，快速矿工摘要 - 糖尿病是一种疾病，不仅会攻击年龄的人，而且目前许多青少年甚至未成年人已经患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了含有大量糖的食物和饮料外，这种疾病还因缺乏日常活动而引起。因此，人们认为这种研究非常颈动作，还可以帮助治疗已经患有糖尿病或患有糖尿病风险的患者。为了帮助您在卫生部门的帮助，使用决策树算法方法进行了这项研究，并使用RapidMiner工具进行了研究。在使用决策树算法方法中，在糖尿病的分类中，准确性结果为77.34％，精度为75.08％，召回97.60％，F1得分为0,8486，这表明使用决策Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree方法的精确度预测了精确的准确性。因此，人们认为该方法具有相当高的准确性。关键字：数据挖掘，分类，决策树，糖尿病，快速矿工
对语言翻译的深度学习实施...
摘要本研究旨在在分析手语动作中实施深度学习技术，以在日常对话环境中自动翻译为爪哇人。印尼手语（Bisindo）被选为研究对象，因为将其转化为口语。Yolo方法用于在实时视频中检测手语动作，并将其转换为Javanese。注释的手语数据用于训练系统，从而产生准确的翻译结果。的发现表明，该系统以高精度和速度成功检测和翻译了手语，平均检测时间小于150 ms。这项研究有望增强残疾人的沟通可及性，并创造机会为其他符号语言开发类似的应用。