XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemyak
suhas vijayakumar
○音乐情感研究：基于Web的调查，据说印度斯坦古典音乐中的每个Raga都能诱发一系列独特的情感。我参与了设计和开发在线研究以测试这一主张。进行在线研究的主要目的是收集和研究各种人口统计学人士对印度斯坦音乐的反应。这项研究是印度第一个此类研究，包括设计所需的网站，在HTML，PHP和MySQL中编码以及管理响应数据库。它使我对研究数据伦理和实践的宝贵见解。
博士沙伊莱什·纳亚克
1980 年毕业于巴罗达大学。1978 年他以科学家身份加入印度空间研究组织 (ISRO) 空间应用中心，随后升任海洋和水资源组主任。目前，他是班加罗尔国立高等研究院院长、德里 TERI 高等研究院院长、《印度遥感与生命学会期刊》主编以及新德里印度国际中心受托人。2008 年 8 月至 2015 年，他担任地球系统科学组织 (ESSO) 主席和印度政府地球科学部 (MoES) 秘书长。他主要负责构思、制定和执行许多国家级项目，涉及卫星数据在海洋颜色、综合沿海区管理、雪和冰川研究以及水资源方面的应用。有关印度海岸的详细信息的生成影响了用于规范沿海活动的沿海区域划分政策的制定，并有助于重组印度政府环境和森林部发布的《沿海管制区通知》。
dpmsu/kkd/1861/2025 Arogykykalam Kozhikode，日期
1。选择将基于书面测试/访谈中的资格，经验和表现。2。成功的候选人将按照合同 /每日工资任命。3。选定的候选人将受到NHM的规则和法规的约束。申请应在11.03.2025之前通过有关的Google表格链接
果蝇 yakuba 中 eIF4E1 直系同源物的基因模型
(A) 果蝇 (Drosophila melanogaster) 和果蝇 (D. yakuba) 中 eIF4E1 基因组邻域的同源性比较。细箭头表示果蝇 (D. melanogaster) (顶部) 和果蝇 (D. yakuba) (底部) 基因组中参考基因 eIF4E1 所在的 DNA 链。指向右侧的细箭头表示 eIF4E1 在果蝇 (D. melanogaster) 中位于正 (+) 链上，指向左侧的细箭头表示 eIF4E1 在果蝇 (D. yakuba) 中位于负 (-) 链上。指向与 eIF4E1 相同方向的宽基因箭头相对于细箭头位于同一链上，而指向与 eIF4E1 相反方向的宽基因箭头相对于细箭头位于相反链上。果蝇 (D. yakuba) 中的白色基因箭头表示与果蝇 (D. melanogaster) 中相应基因的直系同源。 D. yakuba 基因箭头中给出的基因符号表示 D. melanogaster 中的直系同源基因，而基因座标识符特定于 D. yakuba。（B）GEP UCSC Track Data Hub 中的基因模型（Raney 等人，2014 年）。D. yakuba 中 eIF4E1 的编码区显示在用户提供的 Track（黑色）中；CDS 用粗矩形表示，内含子用细线表示，箭头表示转录方向。后续证据轨迹包括 NCBI RefSeq 基因的 BLAT 比对（深蓝色，D. yakuba 的 Ref-Seq 基因比对）、D. melanogaster 蛋白质的 Spaln（紫色，D. melanogaster 的 Ref-Seq 蛋白质比对）、TransDecoder 预测的转录本和编码区（深绿色）、成年雌性和成年雄性的 RNA-Seq（分别为红色和浅蓝色；D. yakuba 的 Illumina RNA-Seq 读段比对）以及使用 D. yakuba RNA-Seq (SRP006203 - Graveley et al, 2010) 通过 regtools 预测的剪接点。显示的剪接点分别具有 232、500-999 和 >1000 的读取深度，支持读取为粉色、棕色和红色。 (C) 果蝇 (D. melanogaster) 中的 eIF4E1-PB (x 轴) 与果蝇 (D. yakuba) 中的直系同源肽 (y 轴) 的点图。左侧和底部表示氨基酸编号；顶部和右侧表示 CDS 编号，CDS 也以交替颜色突出显示。序列相似性降低的区域用红色圈出。 (D) 果蝇 (D. melanogaster) 中的 eIF4E1-PC (x 轴) 与果蝇 (D. yakuba) 中的直系同源肽 (y 轴) 的点图。序列相似性降低的区域用红色圈出。
公司：Chordia Therapeutics，INC代表：首席执行官Miyake（安全法典：190A TSE增长市场）联系：首席Finan
日本卡纳那川2024年1月10日 - Chordia Therapeutics K.K.（总部：坎纳那川县富士瓦市；首席执行官：Hiroshi Miyake）宣布，Chordia由Rogocekib的食品和药物在美国接受了孤儿药物名称（ODD），该药物正在为刚毛或重新抗药性或复发性急性肌淋巴瘤（Aml）开发。奇数是基于1983年的《孤儿疾病法》，是一种用于指定符合某些疾病的药物的系统，例如在美国的患者少于200,000例，尤其需要医疗治疗。该系统支持和促进孤儿药的开发，目的是考虑到孤儿药物的研究和开发未达到较少的患者，尽管医疗需求较高，但由于孤儿药的研究和开发未达到足够的进展。This designation makes it possible to utilize various pharmaceutical and research cost support measures from the FDA, such as exemption from application fees for new drug applications in the US, reductions or exemptions from federal taxes related to clinical development, as well as preferential measures for development and promotion in the US, and after approval, it will be granted exclusive first-to-market sales rights in the US for seven years, which could be a significant step towards future commercialization of rogocekib。对业务绩效没有影响。
基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum ) 植物疾病分类 = 基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum )植物疾病分类
在孟加拉国，番茄种植面临重大挑战，因为它易受各种微生物、寄生虫和细菌感染。通常，这些疾病的早期症状首先出现在根部和叶子中，使及时检测变得复杂。这项研究解决了及时准确检测番茄植株疾病的挑战，这对于有效的植物保护管理至关重要。传统的人工检查方法既耗时又主观，导致实施必要的保护措施的延误。因此，使用图像处理技术和机器学习算法快速可靠地检测番茄植株叶片中的疾病，旨在简化化学应用反应的检测过程。在不同光强度、视线角度和距离下捕获了一个包含 250 张番茄植株叶片图像的数据集。应用图像增强技术来增加数据集，共得到 529 张图像。这些图像被转换为 LAB 彩色图像，然后使用 OTSU 算法分割叶片图像并估计受影响患病区域的百分比。还从分割的叶片图像中提取了各种纹理特征以创建训练数据集。机器学习算法，包括支持向量机 (SVM)、K 近邻 (KNN) 和决策树，都使用该数据集进行训练和评估，以将图像分类为健康或患病。二次 SVM 算法为该数据集提供了 97.7% 的最高测试准确率。这种非破坏性处理对于提高疾病检测效率和减少番茄生产损失有着巨大的希望，无论是在孟加拉国当地还是全球。
C1-撒酯酶抑制剂缺乏症的长期结局
AR的诊断通常是基于与致病过敏原相关的症状史以及通过皮肤刺测试（SPT）或血清特异性IGE（SIGE）评估的毒害过敏原敏感的症状史进行的。4,5但是，SPT或SIGE检测到Aeroallergen的阳性发现可能并不总是与临床过敏性疾病相关。 6最近的一项研究发现，有42％的SPT结果患者没有与测试过敏原相关的过敏性症状。 7鼻挑衅测试（NPT）是用于确认负责AR症状的过敏原的标准方法。 但是，NPT并未在临床实践中常规使用，因为它们耗时并且需要患者合作，尤其是儿童可能无法提供的患者合作。 房屋尘螨（HDM）是南亚国家（包括泰国）的鼻炎患者，最常见的是表现出敏感性。 8当前的研究旨在根据HDM NPT结果确定HDM SPT平均WHEAL直径（MWD）和SIGE水平的临界值。4,5但是，SPT或SIGE检测到Aeroallergen的阳性发现可能并不总是与临床过敏性疾病相关。6最近的一项研究发现，有42％的SPT结果患者没有与测试过敏原相关的过敏性症状。7鼻挑衅测试（NPT）是用于确认负责AR症状的过敏原的标准方法。但是，NPT并未在临床实践中常规使用，因为它们耗时并且需要患者合作，尤其是儿童可能无法提供的患者合作。房屋尘螨（HDM）是南亚国家（包括泰国）的鼻炎患者，最常见的是表现出敏感性。8当前的研究旨在根据HDM NPT结果确定HDM SPT平均WHEAL直径（MWD）和SIGE水平的临界值。
建议引用：Çayak，S.（2024）。调查教师对人工智能的态度与人工智能素养之间的关系。教育技术与在线学习杂志，7（4），367-383。
本研究旨在考察教师对人工智能的态度与人工智能素养水平之间的关系。本研究采用了“人工智能总体态度量表”和“人工智能素养量表”。研究对象为2023-2024学年在土耳其伊斯坦布尔省卡尔塔尔、彭迪克和苏丹贝利区公立学校工作的361名教师，采用方便抽样法选出。本研究结果表明，教师对人工智能的积极态度处于较高水平，消极态度处于较低水平。教师的人工智能素养水平处于中等水平。教师对人工智能的积极、消极态度和人工智能素养水平在性别、专业资历和教育水平上没有表现出显著差异。但研究生学历教师对人工智能的积极态度和人工智能素养水平明显高于本科学历教师。同样，本科学历教师对人工智能的消极态度也明显高于研究生学历教师。相关性分析结果发现，教师对人工智能的积极态度与人工智能素养之间存在正向、高度显著的关系。另一方面，教师对人工智能的消极态度与人工智能素养之间存在负向、中等显著的关系。根据本研究的结果，为研究人员和从业者提出了一些建议。
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