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基因疾病疗法的生物技术创新
抽象的遗传疾病长期以来一直是医学界的主要挑战，通常很难用常规方法治疗。但是，生物技术的快速发展为更有效的疗法开辟了新的机会。本研究中的评论使用文献方法。结果表明，可以通过基因治疗，使用CRISPR-CAS9，干细胞疗法和药物基因组基因组方法来完成用于遗传疾病治疗的最新生物技术创新。这些技术提供了修复或替代有缺陷的基因，再生影响组织的潜力，并根据个人的遗传特征来优化治疗。这样，生物技术创新为治疗遗传疾病的新时代开辟了一个新时代，为患者提供了希望，并有可能改变遗传疾病管理的范式。关键词：创新，生物技术，治疗，遗传疾病。
伊斯兰治疗/基因工程的伦理学是对
1,2印度尼西亚Lambung Mangkurat Universitas lambung Mangkurat电子邮件：aiswahaiswah93@gmail.com，nrhilmi03@gmail.com摘要。 基因疗法提供了治疗遗传疾病和改善生活质量的潜力，但它也提出了重大的道德挑战，包括遗传操纵和优生学问题。 通过识别伊斯兰伦理的基本原理，本研究探讨了如何在适当的道德背景下整合遗传技术。 通过文献分析和学术观点，本文强调了科学家，医生和宗教团体之间对对话的对话，以建立使用该技术的指南。 的发现表明，技术创新与维护伊斯兰伦理价值观之间的平衡对于确保科学进步在不违反道德原则的情况下提供利益至关重要。 本文还建议进一步的研究，以探讨基因治疗在伊斯兰伦理框架内的实际应用。 关键字：挑战，工程，邪恶，遗传学摘要。 Terapi Gen Menawarkan Potensi Untuk Pengobatan Penyakit Genetik Dan Meningkatkan Kualitas Hidup，Namun Juga Memunculkan Tantangan Etis Yang Yang signifikan，Termasuk isu isu isu isu isu manipulasi genetik genetik genetik dan eugenika。 丹根·曼格特里卡西（Dev）prinsip-prinsip dasar eTika伊斯兰教，佩内利蒂安（Ini Mengeksplorasi） Melalui Analisis文学Dan Pandangan Ulama，Artikel Ini Menyoroti Perlunya对话框Antara Ilmuwan，Praktisi Medis，Dan Komunitas agama agama untuk untuk menetapkan pedoman pedoman pedoman pengmanaan penggnaan teknologi teknolologi ini。1,2印度尼西亚Lambung Mangkurat Universitas lambung Mangkurat电子邮件：aiswahaiswah93@gmail.com，nrhilmi03@gmail.com摘要。基因疗法提供了治疗遗传疾病和改善生活质量的潜力，但它也提出了重大的道德挑战，包括遗传操纵和优生学问题。通过识别伊斯兰伦理的基本原理，本研究探讨了如何在适当的道德背景下整合遗传技术。通过文献分析和学术观点，本文强调了科学家，医生和宗教团体之间对对话的对话，以建立使用该技术的指南。的发现表明，技术创新与维护伊斯兰伦理价值观之间的平衡对于确保科学进步在不违反道德原则的情况下提供利益至关重要。本文还建议进一步的研究，以探讨基因治疗在伊斯兰伦理框架内的实际应用。关键字：挑战，工程，邪恶，遗传学摘要。Terapi Gen Menawarkan Potensi Untuk Pengobatan Penyakit Genetik Dan Meningkatkan Kualitas Hidup，Namun Juga Memunculkan Tantangan Etis Yang Yang signifikan，Termasuk isu isu isu isu isu manipulasi genetik genetik genetik dan eugenika。丹根·曼格特里卡西（Dev）prinsip-prinsip dasar eTika伊斯兰教，佩内利蒂安（Ini Mengeksplorasi）Melalui Analisis文学Dan Pandangan Ulama，Artikel Ini Menyoroti Perlunya对话框Antara Ilmuwan，Praktisi Medis，Dan Komunitas agama agama untuk untuk menetapkan pedoman pedoman pedoman pengmanaan penggnaan teknologi teknolologi ini。的发现表明，技术创新与维持伊斯兰伦理价值观之间的平衡对于确保科学进步在不违反道德原则的情况下提供利益非常重要。本文还建议进一步的研究，以探讨基因治疗在伊斯兰伦理框架内的实际应用。关键字：道德，基因，工程，挑战1。背景
优化LHD-X地热井，以保持蒸汽供应PLTP代的稳定性
消化 - 地热业务运营中的挑战之一是由于井下降速度的下降速度，生产力下降，每年的范围为8-10％，以免增加。有几种方法可以维持地球业务的连续性，即钻井井，对研究和研究进行优化，并优化现有的地热生产井。一种快速的方法是优化具有高井口压力（WHP）的现有生产井，以通过更改尺寸或添加新管道来增加蒸汽产量，以期WHP会下降并且地热流体产生增加。PLTP Lahendong单元6由PT PGE在Minahasa Regency拥有的是利用地热流体生产出售给PLN的电力的工厂之一。PLTP单元6 LHD -Y -Y -Y -YD PLTP发电机的蒸汽供应之一中存在一个问题，因此需要通过添加并行并连接到同一主管道的新管道来需要其他LHD -X供应井。在确定优化过程中成功水平时需要进行全面的研究，因为在储层方面存在限制因素，即下降率和储层排水速率。LHD-X井可以根据研究的结果和可达性输出曲线图的数据进行优化，并使用管道应力分析（PSA）研究支持。土壤研究的研究。之所以没有这样做，是因为它位于现有的WellPad的位置，该位置是以前的数据报告。在PT PGE和Standard International中应用适用的标准成为一件重要的事情，因此可以避免使用不当设计引起的失败风险，同时优先考虑健康和环境保护（K3LL）。在Lahendong单元6 PLTP上进行的案例研究表明，使用Hysys模拟和管道压力分析（Caesar II）来确定新管道的尺寸非常精确，以便获得12个管道的大小，以降低可能损坏管道的压力下降风险。最后阶段包括拍卖过程和技术执行，重点是遵守焊接和安全标准。此过程的整个过程旨在确保发电量的蒸汽供应的可持续性并保持运营效率。
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
Grafena氧化物（GO）的合成和GO/ZnO作为
氧化墨氧化物（GO）可以用作光催化剂材料，因为它具有将几种类型的有机染料（如蓝色甲基）脱色的能力。在这项研究中，使用鹰嘴豆的修改程序从石墨中合成了GO。然后，通过添加NH 4 OH溶液将GO/ZnO复合样品沉淀出来，将所得的GO样品与Zn溶液（第3号）2.6H 2 O 0.1 m组成。GO/ZnO沉积物的pH pH被中和，然后在70ºC下干燥8小时。GO和GO/ZnO样品。XRD结果表明，已经形成了GO和复合样品。，但所产生的GO仍然不是纯净的。然后将GO和GO/ZnO用作光催化剂，以脱色蓝甲基溶液（MB），并照射可见光和阳光。最佳条件光学样品GO，GO/ZnO和ZnO可以将蓝甲基溶液脱色10 ppm，一排可见光为98.15％，97.76％和90.92％，而阳光为99.16％，98.35％，98.35％，以及99,01％的99,01％，占180分钟以上。
实施机器学习以进行入侵检测...
摘要在越来越多地发展的数字时代，计算机网络安全是一个非常重要的问题，尤其是随着网络攻击的威胁增加。检测这些威胁的有效方法之一是通过实施机器学习。本研究旨在开发和评估能够实时检测到计算机网络的入侵的机器学习模型。所提出的模型使用监督的学习技术，其中包含正常网络流量和包含攻击流量的数据集用于训练算法。所考虑的算法包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM）。 这项研究还进行了比较分析，以评估每种算法的性能，以准确性，精度，召回和处理时间。 实验结果表明，应用的机器学习模型能够以高度准确性检测各种类型的攻击，在测试数据集中达到95％以上。 此外，事实证明，随机森林是检测入侵和精度和处理时间之间最佳平衡的最有效算法。 该系统的实施有望提高检测到计算机网络入侵的能力，从而有助于维持数据安全并减少由于网络攻击而导致的潜在损失。 关键字：机器学习，入侵检测，计算机网络所考虑的算法包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM）。这项研究还进行了比较分析，以评估每种算法的性能，以准确性，精度，召回和处理时间。实验结果表明，应用的机器学习模型能够以高度准确性检测各种类型的攻击，在测试数据集中达到95％以上。此外，事实证明，随机森林是检测入侵和精度和处理时间之间最佳平衡的最有效算法。该系统的实施有望提高检测到计算机网络入侵的能力，从而有助于维持数据安全并减少由于网络攻击而导致的潜在损失。关键字：机器学习，入侵检测，计算机网络
预测糖尿病患者的朴素贝叶斯算法与梯度提升算法的比较
据估计，随着人口老龄化，糖尿病发病率将从19.9%增加到65-79岁的1.112亿人，预计到2030年糖尿病患者将继续增加到5.78亿人，到2045年将增加到7亿人。机器学习是人工智能的一种，旨在理解或识别数据结构并将数据转换为模型。机器学习在健康领域的应用正在迅速增长，越来越多的健康研究人员在研究中使用机器学习算法。一些机器学习算法可以用来做预测，其中之一就是预测糖尿病的分类算法。根据所用几种算法的比较结果，朴素贝叶斯和梯度提升分类算法具有其他算法的最佳值。梯度提升算法在线性样本上取得了较高的效果，准确率为77.09%，f值达到83.39%。朴素贝叶斯对随机样本测试的结果最优，准确率为 76.57%，f 度量值为 82.82%。分层样本测试结果中准确率最高的是梯度提升算法，准确率为77.34%，f值达到83.39%。
Semar Rice Innovation：用于半乳腺糖尿病患者血糖管理的替代模拟水稻：模拟大米作为G
背景：糖尿病是一种非传染性疾病，患病率增加。通过饮食管理是一个挑战，尤其是由于安全且营养丰富的食物选择。Semar Rice是为解决糖尿病患者提供健康食品替代品的解决方案的开发。目标：这项研究的目的是用紫色的红薯，肉桂和牛奶骨头的组合以模拟米的形式创建创新的食品，作为糖尿病患者的替代食品。方法：这项研究使用了研究和开发方法与实验室测试进行营养分析。该研究是在XYZ University的食品营养和卫生实验室进行的。对10名20-23岁的健康受访者进行了有机摄影测试。测试了三种配方，即A（35:35:30），B（60:20:20）和C（40:30:30）。与白米相比，通过测量受访者的血糖反应来测量受访者的血糖反应来测试血糖指数。结果：实验室测试结果表明，样品含有56.88％的碳水化合物，6.03％的脂肪，12.26％的蛋白质，2.82％的葡萄糖和3.35％的蔗糖。semar大米的一部分为297.4克，血糖指数为82.20，血糖负荷为49.78，尽管结果有所不同，因为一些受访者没有遵循血糖检查程序。有组织的测试显示了香气3，味道和质地3.1和颜色3.5的得分。Semar Rice还符合SNI 6128-2015水分和碳水化合物含量的标准。结论：这项研究的结论表明，与白米相比，Beras Semar的指数血糖低。对10名受访者进行索引血糖测试后，如果受访者的葡萄糖水平在食用Beras Semar后比白米更稳定，则会出现结果。关键词模拟稻，糖尿病，替代食品
微雷达波吸收应用的图形
抽象雷达系统使用电子信号检测对象。雷达吸收材料（RAM），尤其是石墨烯会增加雷达波的吸收。使用椰子废物使氧化石墨烯（GO）支持可持续性。它提高了更有效和可持续的雷达波吸收技术。这项研究基于文学分析。本研究中使用的方法是文献综述，在本研究中，将将反射损失材料氧化石墨烯与其他材料进行比较。这项研究表明，在400°C下与悍马法合成的GO在雷达波吸收中具有最佳性能，与其他材料（例如COTI1-XCEXO3）和硅橡胶变化竞争。这使得对雷达波吸收应用是一个有吸引力的选择，尤其是在微波频率上。关键字：吸收室雷达，氧化石墨烯，椰子废物，悍马法
实施用于图像分类的计算机视觉...
摘要 - 史塔迪此案例研究人员讨论了使用OpenCV和Python对猫和狗图像进行分类的计算机视觉实施。进行此案例研究的目的是能够开发一个可以区分高准确性的猫和狗图像的分类模型。该过程始于从猫和狗的图片中收集数据集，然后对其进行处理以提高图像的质量。数据增强技术将应用于扩展数据集变化并改善模型性能。卷积神经网络（CNN）算法用作分类模型的基础。CNN模型是使用已通过交叉验证处理和验证的数据集训练的，以避免过度拟合。OPENCV用于处理基本图像操作，例如调整大小，颜色转换和数据增强，而深度学习框架（例如用于构建和训练CNN模型的张力流）等深度学习框架。实验结果将表明，CNN模型可以实现能够在分类猫和狗的图像时达到令人满意的准确性。