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Gupta A. Ojas和Vyadhikshamatava- ayurvedic的免疫观点及其在临床领域的调节。 Nat Ayurvedic Med 2024，8（3）：000451。 Goyal C和Tandon R. USP30抑制剂和Mitophagy，这是一对反对代谢相关脂肪肝病的细胞动力夫妇。 Phar＆Clin Tria 2024，9（3）：000248。 hataxia和痛苦治疗的发作 Nano Medicine的应用和挑战用于COVID ... 改进生成的对流 - 网络 - 储备 - 什么是狂热的心形 - 理由 - 符号 - co2存储容量的比较研究 - 估计 - 细菌学质量和安全 - 果汁分析... 比较 - olanzapine-with-inplo-in-in-in-in-with-... 心率 - 响应图案划分不同的阶段... 从细菌来源生产单细胞油 Aziz KMA等。自身免疫1型糖尿病的生长激素和生长迟缓。胰岛素是重要的内分泌生长因子。糖尿病obes int J 2023，8（1）：000267。 血糖 - 元素 - 抗氧化剂 - 侵入性和淀粉构成... 基因组选择在动物育种中的应用
背景：随着全球感染和生活方式障碍的新兴负担，如今通过阿育吠陀方法增强免疫障碍，如今已获得流行，以增强对感染，免疫缺陷障碍和自身免疫性疾病的抗病性。的目的和目标：批判性地探索Ojas和Vyadhi Kshamatav的经典概念与疾病的抗性有关。在临床角度找到OJAS应用的范围。材料和方法：涉及Samhita文本的文献综述和基于Internet的审查的批判性审查研究，并基于Internet的在线研究数据库，具有免疫，OJAS和Vyadhi Kshamatava的关键词。41个带有摘要的文章选择了15颗颗粒并进行了严格审查。讨论：免疫从根本上是Dhatu Samyta（Eqeilbrium）的理想状态，可以看作是对感染控制和炎症的抵抗的健康资产。它是由一系列健康促进阿育吠陀（Ayurveda）并采用各种复兴方式（Rasayana）创造的。结论：根据现代医学思想的免疫力仅针对宿主病原体防御，但阿育吠陀在透视上采取综合免疫力，并探索影响个人健康的所有因素，从而抗病。
remerelination保护神经元免受DLK 原始研究条款1 2 3 4 5早期生活的影响... 从印度移民和印度 - 加拿大人中的非西方化向西方化肠道微生物组的过渡与饮食适应性有关 森林砍伐和土地使用的影响/ ... div> 多路复用细菌素合成以杀死和预防抗菌抗性 依赖于Piezo的位置的机械感应，对于是必不可少的 巨噬细胞属的种群基因组学。揭示神秘的宿主专业化和减数分裂重组的证据 结构引导的胆小微生物的分泌物分析提供见解1 实用培养基制剂，用于快速生长乳杆菌和其他阴道细菌 结直肠癌干细胞亚型编排不同的肿瘤微环境
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使用不同的迁移学习模型检测 MRI 图像中的阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran Rese
使用不同的迁移学习模型在 MRI 图像中检测阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran 研究学者，印度奇丹巴兰安纳马莱大学计算机与信息科学系 电子邮件：rajendiranmaha@gmail.com KP Sanal Kumar 博士 助理教授，印度切格阿尔帕图 RV 政府艺术学院计算机科学系 PG 电子邮件：sanalprabha@yahoo.co.in S. Anu H. Nair 博士 印度奇丹巴兰安纳马莱大学 CSE 系助理教授[委派到 WPT，钦奈] 电子邮件：anu_jul@yahoo.co.in 摘要 --- 阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会损害脑细胞并随着时间的推移削弱患者的记忆力。如果及早发现，患者可以避免永久性记忆丧失和脑细胞的进一步损害。近年来，已经开发出各种用于检测阿尔茨海默病 (AD) 的自动化技术和技术。有多种方法可以快速、准确、尽早识别病情，以减少对患者心理健康的负面影响。机器学习模型大大提高了医学成像系统对阿尔茨海默病 (AD) 的诊断性能。然而，多类分类存在一个主要困难，即存在极其密切相关的大脑结构特征。通过增加层数并在分类层次结构的所有级别包含特征和分类器，可以改进深度学习。然而，绝大多数深度学习模型（如传统的 CNN 模型）在现实世界中都无法提供可接受的结果。本研究中提出的不同迁移学习模型（如 AlexNet、VGG-16 Net、ResNet-50 和 Google Net）分类模型旨在提高稳健性。我们已经建立并比较了各种迁移学习模型。基于 OASIS 数据集，我们收集了 8,980 张 MRI 图像来测试我们建议的
哪个人可以更好地预测，比较不同的GDP ...
本文的目的是使用巴西数据实施，比较和验证各种GDP预测技术，重点是确定本季度任何地方的精确预测的可扩展策略。我们分析了GDP预测文献的演变，从动态因素（DFM）到现代机器学习和重复出现的神经网络。为了评估每种方法的预测能力，我们使用一步和多个步骤的方法生成51个预测年份，此外，我们使用常规回归神经网络（RGNN）来平衡不规则的边缘数据。我们的分析表明，虽然更深的重复神经网络（例如LSTM）在多个预测中执行可靠的性能，但它们的总体性能不高于更简单的模型，例如MIDAS和梯度增强。此外，Lasso和Adalasso技术的应用在Nowcasting的背景下强调了它们的稳健性。这些发现表明，传统的经济模型和机器学习技术继续是GDP Nowcast的强大和有效的工具，深入学习方法需要更多的改进和更大的测试集，以便在这一领域充分发挥其潜力。
不同的分析方法，用于定量确定苯列汀苯甲酸酯在生物样品中或
[31] K.A.M.Attia，A.H。Abdel-Monem，A.M。 Ashmawy，A.S。 Eissa，A.M。 Abdel-raoof，高度敏感的尖晶石纳米晶体锌铬铁矿的构建和应用装饰了多壁碳纳米管修饰的碳糊电极（Zncr 2 O 4 @MWCNT/CPE）用于电化学测定甲藻酸苯甲酸苯甲酸酯及其替代剂的苯甲酸酯和绿色化学评估：绿色化学评估： 12（2022）19133– 19143。 https://doi.org/10.1039/d2ra02685f。Attia，A.H。Abdel-Monem，A.M。 Ashmawy，A.S。 Eissa，A.M。 Abdel-raoof，高度敏感的尖晶石纳米晶体锌铬铁矿的构建和应用装饰了多壁碳纳米管修饰的碳糊电极（Zncr 2 O 4 @MWCNT/CPE）用于电化学测定甲藻酸苯甲酸苯甲酸酯及其替代剂的苯甲酸酯和绿色化学评估：绿色化学评估：12（2022）19133– 19143。 https://doi.org/10.1039/d2ra02685f。12（2022）19133– 19143。https://doi.org/10.1039/d2ra02685f。https://doi.org/10.1039/d2ra02685f。
不同的学习异常与不同内容的妄想类信念相关
预测误差理论对妄想症的解释已经取得了成功。然而，它对不同内容的妄想症的解释却一直不足。被害妄想症和偏执狂是常见的毫无根据的信念，即他人对我们怀有恶意。其他妄想症包括相信自己的思想或行为受到外部控制，或相信世界上的事件具有特定的个人意义。我们比较了两种不同的认知任务中的学习情况，即概率逆转学习和卡明阻断，它们分别与偏执和非偏执的妄想类信念有关。我们发现，单独的临床高风险状态不会导致概率逆转学习任务中的不同行为结果，但个体的偏执程度与过度的转换行为有关。在卡明阻断任务中，偏执者对被阻断的线索学习不当。然而，他们对控制线索的学习也有所减少，这表明他们存在更普遍的学习障碍。非偏执妄想类信念信念（但不是偏执狂）与被阻断线索的异常学习有关，但与控制线索的学习有关，这表明与线索组合相关的学习存在特定障碍。我们分别将任务特定的计算模型与行为数据相匹配，以探索潜在参数在个体之间如何在任务之间变化以及它们如何解释症状特定的影响。我们发现偏执狂与概率逆转学习任务和阻断任务中的低学习率有关。非偏执妄想类信念信念与控制同时呈现线索时线索更新的相似程度和方向的参数有关。这些结果表明，偏执狂和其他妄想类信念涉及学习和信念更新的可分离缺陷，鉴于偏执狂的跨诊断状态，这可能在预测精神病方面具有不同的效用。
如何在不同的气候轨迹下从农业流域中减少50％的营养损失？
在欧洲水体的持续富营养化和气候变化下的摘要，越来越需要评估最佳管理实践，以减少农业流域的营养损失。在这项研究中，我们在欧洲潮湿大陆区域的两个农业流域的水文预测中建立了一个每天的排放和水质模型，代表了欧洲潮湿的大陆区域中常见的农作物系统，以预测未来气候轨迹对养分负荷的影响。该模型预测在RCP2.6下的无机氮（IN）和总磷（TP）载荷可能会略有增加，这可能是由于沉淀驱动的动员。在RCP4.5和RCP8.5下，预计中的载荷分别从16％下降到26％和21％–50％，这很可能是由于温度驱动的作物摄取和蒸散量的增加。未观察到TP负载的不同趋势。通过欧洲绿色交易的目标减少了50％的养分负荷，使用了管理场景的组合，包括（a）矿物质肥料的应用降低20％，（b）引入覆盖作物（CC）和（c）通过引入洪水泛滥的洪水泛滥。目标TP载荷减少只能通过SM来实现，这可能是由于高排放事件期间农业流中的次级动员而导致的。减少负载的目标与SM，降肥和CC的组合相结合，其中所需的措施强烈取决于气候轨迹。总体而言，这项研究成功地证明了一种建模方法，用于评估气候变化轨迹不同的最佳管理实践，该方法是针对集水区域和特定营养减少目标量身定制的。
不同的屠宰场水冷却器温度对微生物的影响
抽象的致病细菌是在消费受污染的家禽产品期间许多人类食物中毒的原因。进行了这项研究是为了研究在Kohgiluyeh和伊朗的Kohgiluyeh和Boyer-Ahmad省的屠宰场的不同温度下屠宰的家禽尸体的微生物负荷差异。在温度为24、10和4°C的冷却器的无菌条件下，随机采集了一百二十个样品。根据伊朗国家标准进行微生物和细菌分离的总数。结果表明，在微生物的数量方面，3.3％的样品高于允许的极限，并且所有阳性样品均属于温度为24°C的冷却器。此外，28.3％的样品对大肠杆菌的污染呈阳性，最高的污染物属于第一个冷却器（24°C）。此外，据报道，16.2％的样品对沙门氏菌属于阳性。这项研究表明，冷却步骤显着（P <0.05）减少了微生物，大肠杆菌和沙门氏菌属的数量。大肠杆菌和沙门氏菌都可以从研究的各个阶段中分离出来。由于与某些细菌（例如大肠杆菌和沙门氏菌属）的交叉污染，尸体的微生物负荷在冷却后减少了，但仍有必要遵守健康标准来修改屠宰过程并使用其他类型的冷冻机，而这些冷却器不太较少诸如空气冷水机而不是水冷却器的冷冻机。此外，作为沙门氏菌属。来源主要来自肠道，如果在屠宰过程中特别注意内部器官的排放和沙门氏菌属的减少。繁殖期在肉鸡农场的污染。
