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使用计算机视觉技术在废水处理中自动化激活的污泥质量监测
摘要。本文探讨了一种使用计算机视觉技术在生物废水处理厂中自动化激活污泥质量控制的监测过程的方法。这种系统的实施将减少微生物实验室技术人员对手动干预的需求，并不断监测清洁过程。此方法基于对使用自动显微镜获得的激活污泥图像的深入分析，并使用机器学习模型对数据进行处理，以确定微生物的数量和类型。获得的结果使得基于其微生物学组成的活性污泥的质量成为可能，以根据获得的评估，采取必要的措施来改变和调整生物废水处理的过程。
现代心理学中自我的不断发展的概念
Sigmund Freud是精神分析的父亲，将心理概念化为三个部分：ID，EGO和Superego。ID代表了由愉悦原则驱动的原始，无意识的欲望。超级巨人体现了内在的社会规范和道德标准。是根据现实原则运行的自我，从而调解了ID的要求和超级巨人的约束。
基于语言模型的大型框架，用于从非结构化数据中自动提取遗传相互作用
从已发表的文献中提取生物学相互作用有助于我们了解复杂的生物系统，加速研究并支持药物或治疗开发中的决策。尽管努力使用文本挖掘工具和机器学习管道自动提取生物关系，但手动策划仍是黄金标准。然而，与生物学关系有关的文献迅速增加在其手动策展和精致中构成了挑战。这些挑战进一步更加复杂，因为仅一小部分已发表的文献与生物关系提取有关，并且相关部分的嵌入句子具有复杂的结构，这可能导致关系不正确的关系。为了克服这些挑战，我们提出了GIX，这是一个自动化且可靠的gentaction e x Traction框架，基于预先训练的大语言模型，通过对包括LLL和RegulOndB在内的各种基因/蛋白质相互作用Corpora（包括LLL）的各种基因/蛋白质相互作用语料库进行了精心调整。gix用最少的关键字来标识相关的公开，优化句子选择以减少计算额外的内容，简化句子结构，同时保留含义，并提供置信因子，以表明提取关系的可靠性。GIX的阶段2关系提取方法在基准蛋白/基因相互作用数据集上表现良好，并使用10倍的交叉验证评估，超过了最先进的方法。我们证明了所提出的方法虽然完全自动化，但具有增强的鲁棒性和手动关系提取。大肠杆菌基因电路。我们还观察到Gix可以用新句子增强现有数据集的能力，并结合了新发现的生物学术语和过程。，我们证明了Gix在推断e时的现实世界适用性。
物流和供应链中自动驾驶汽车的未来
1。简介21世纪的曙光已迎来了开创性的技术进步，自动驾驶汽车（AVS）处于这项革命的最前沿（Sperling，2018； Townsend，2020）[26，32]。自动驾驶汽车，其特征是它们在不干预的情况下进行操作的能力，利用高级传感器，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的组合来导航和做出决策（Blasch等，2021; Khayyam，Javadi，Jalili，Jalili和Jazar，＆Jazar，＆Jazar，＆Jazar，2020）[6，17] [6，17] [6，17]。最初对AV的迷恋主要集中在其在客运中的应用，但它们在物流和供应链管理中的潜在效用已成为探索和创新的现场（Qayyum，usama，qadir，＆al-fuqaha，＆al-fuqaha，2020年）[22]。自动驾驶汽车配备了各种传感器，例如LIDAR（光检测和范围），雷达，相机和GPS系统，它们共同构成了它们的周围环境（Kocić，Jovičić和Drndarević，＆Drndarević，2018; 2018; vargas; vargas，alsweiss，atsweiss，toker，toker，toker，razdan＆razdan，＆sants＆sants＆sants＆sants＆sants＆santsant，20222222222222.2222222.22。这些技术使AV可以做出明智的决定，遇到障碍并遵守交通法，所有这些都没有人类投入。在物流和供应链管理中，AV不仅限于自动驾驶卡车；他们还包括无人机，自动船和仓库机器人，每个机器人在自动化和优化商品移动方面都起着关键作用（Indatious＆Khan，2022）[16]。目前，物流中AV技术的集成处于其偏生阶段，但正在迅速发展。全球公司正在驾驶自动交付车辆，无人机和自动化仓库系统，以提高效率，降低人为错误并降低运营成本。这些举措显着改变了跨供应链运输和管理商品的方式（Rejeb，Keogh，Zailani，Treiblmaier和Rejeb，2020年； Sundarakani，Ajaykumar和Gunasekaran，＆Gunasekaran，2021）
利用人工智能在客户关系管理中自动生成洞察
Khirod Chandra Panda Asurion Insurance，美国 电子邮件：1khirodpanda4bank@gmail.com，联系方式：0009-0008-4992-3873 摘要 人工智能 (AI) 已达到关键阶段，在击败国际象棋和围棋大师等复杂任务中超越了人类的能力。这项技术进步不仅限于游戏；AI 现在能够写诗、预测决策、实时交互以及处理大量数据以在几毫秒内提供解决方案。随着 AI 融入各个商业领域，其对客户关系管理 (CRM) 的影响尤为显著，显著提升了客户体验 (CX)。本研究论文通过研究五种专门用于评估消费者认知度、有效性和忠诚度的 AI 工具，探讨了 AI 在 CRM 中的应用。研究人员采用了基于调查的研究方法，通过 Google 表单收集原始数据。对这些数据的分析表明，消费者不仅知道这些 AI 工具，而且发现它们的有效。此外，消费者对这些工具的忠诚度很高，表明他们对人工智能在 CRM 中的能力持积极态度并信任其能力。这项研究强调了人工智能通过先进的技术工具促进改善客户关系的变革潜力。关键词人工智能 (AI)、客户体验 (CX)、客户关系管理 (CRM)
OndokuzMayıs大学饮用水处理厂碳足迹：排放来源和可持续性策略 5-羟色胺在精神分裂症中的作用 - 5-羟色胺在精神分裂症中的作用 数字劳动平台上的算法管理和工会 评估聚合物电解质的性能... 电动性治疗 - 电囊腔治疗 在处理多发性硬化症治疗的Nanotaşıcı系统的实施 南苏丹的气候变化和洪水的威胁 引用这项研究：Sinap，V。（2024）。信用卡欺诈检测的机器学习技术的编译分析：交易 硼nitrür量子点 - 格拉夫剂 - 水凝胶复合材料的超级电容器 eNOS表达在狗的小脑中自然感染了犬ltes虫 Türkiye中的生态足迹：搅拌模型 气候变化对孕产妇，胎儿和新生儿健康的影响： 面部识别管道的基准和...
气候变化是当今全球问题。气候变化的主要原因之一是温室气体，自工业革命以来，其数量一直在增加（Clabeaux等，2020；Coşkun＆Doğan，2021年）。据指出，对温室气体排放贡献最大的活动是私人部门（铁或钢的生产和水泥熟料的生产等。），众所周知，诸如焚化厂和水处理厂等公共设施释放了大量的温室气体（Bani Shahabadi等，2009）。最近，众所周知，水处理厂消耗了大量的电力和化学物质，导致了大量的CO 2排放（Rothausen＆Conway，2011年）。尽管饮用水处理厂的CH 4和N 2 O比废水处理厂的排放量要小得多，但每年的温室气体排放量不能忽略（Kyung等，2013）。在不久的将来，治疗厂可能会严格受到方案的监管和控制。因此，必须迅速减少水处理厂的CO 2排放。
在新诊断的多发性骨髓瘤中自体干细胞移植后维持疗法的作用：代表EBMT的慢性恶性肿瘤工作党的考虑。
总结多发性骨髓瘤的最新治疗进展已导致患者预后的重大证明。自体内乳节性干细胞移植后的维持疗法（AHCT）现在已成为护理标准，已被证明可以延长和加深治疗反应。目前，Lenalidomide仍然是在欧洲和美国批准维护的单一药物，如果可以容忍，则继续进行直到疾病进展。但是，治疗景观正在迅速扩展，并且患者的最佳个性化维护方法变得越来越复杂。对高风险疾病患者的治疗结果仍然很差，并且该人群的维护选择也尚不清楚。本评论文章评估了有关已建立的维护方法的最新文献。它进一步分析了正在进行的研究，使用组合和新型药物，探索维持方案，细胞遗传学高危疾病患者的维护方法以及最小的残留疾病反应反应适应的策略，这些策略反映了当前不断发展的治疗范式。
www.migrationletters.com在NEOM中的司法决策中自主AI的机器人
确保AI与国际标准和人权的一致是政策制定的关键方面。这涉及整合国际人权法的原则，如《环球宣言人权宣言》（UDHR）和国际公民和政治权利（ICCPR）等文书中的概述。这些文件强调了诸如公平，平等和隐私之类的权利，这些权利在法律背景下的AI应用中至关重要（联合国，1948年； 1966年）。此外，将联合国等全球组织的指导方针纳入了AI的道德使用，可确保AI系统尊重人类的尊严和权利（联合国，2020年）。这种一致性不仅可以确保法律合规性，还可以促进AI司法使用中的全球信任与合作。
在患有耐药性抑郁症的门诊患者样本中自杀企图的危险因素：一项观察性研究
全世界大约3亿人患有严重的抑郁症（MDD）（1）。世界卫生组织（WHO）将MDD识别为残疾负担的主要原因，导致生产力降低，医疗保健费用提高，并且最显着，这是实现实现和丰富生活的障碍（2）。抗抑郁药的出现导致了严重抑郁症治疗的变革转变。不幸的是，大约60％的患者对第一线药理治疗没有足够的反应，而30％的患者对使用各种抗抑郁药的不同试验反应较差（3）。抗抑郁治疗反应的极端变异可能是由于神经生物学和环境因素引起的（4）。耐药性抑郁症（TRD）通常是由于对至少两种类型的抗抑郁药的积极反应而定义的，该抗抑郁药以正确的剂量和合适的持续时间施用（5）。但是，专家们仍然不同意适当剂量和适当的治疗时间（6）的定义，并且尚未达成TRD的共识定义。关于诊断TRD并衡量其结果的最佳工具也几乎没有共识。这些局限性阻碍了比较和总结研究结果的可能性，从而限制了定义临床指南的可能性（7）。几项研究报告说，TRD可能与死亡率增加有关（8、9），尽管样本量很小，随访时间相对较短。一项基于瑞典人群的研究，考虑到118,774名被诊断出患有抑郁症的人报告的TRD患者的总死亡率比MDD患者高1.35倍（10）。增加的速度主要归因于外部原因，包括自杀和事故。对TRD自杀性的系统性审查发现，每100名患者/年的自杀自杀的总体发生率为0.47，每100例患者每年4.66例自杀（95％CI：3.53-6.23）（11）（11）。这些分别是非耐药患者中发现的两倍和十倍：每100名患者每100例（12）的耐药性自杀和0.43例自杀。通常，几项研究指出，有30％的TRD患者有一次或多个自杀企业（13）。在严重抑郁症的背景下，最近处理自杀性的另一项研究（14）发现，与被诊断为MDD的人相比，患有TRD的人的自杀率更高。先前的研究还强调，即使将抑郁症状分为“轻度”，TRD中与自杀相关的死亡率也高于MDD（15，16）。此外，大多数作者强调，几乎从未报道过在冲动，频繁或精心计划中可以分类的自杀尝试的类型（17）。这阻碍了对TRD中观察到的高自杀风险的基本主持人的研究。例如，自杀企图分类为脉冲，可能表明TRD患者的脉冲控制减少或脉冲增加可能对其他治疗有反应。另一个可能的解释是TRD患者可以知道
1型糖尿病中自身抗体的患病率和印度人群中糖尿病抗体测试的临床实用性：3年的回顾性研究
背景：1型糖尿病或胰岛素依赖性糖尿病每年增长2-3％，造成近90％的少年糖尿病和10％的成人糖尿病。对谷氨酸脱羧酶-65（GAD65），胰岛素抗体（IA-2），胰岛细胞抗体，胰岛素抗体和锌转运蛋白8（ZNT8）的存在自身抗体的存在表明对β细胞的自身免疫性销毁和最高预测价值的自身免疫性销毁。当一个人表现出多种抗体时，患糖尿病的风险也更高。我们的研究旨在比较特定类型的自身抗体的糖尿病阳性的预测价值。材料和方法：在孟买的全球参考实验室进行了一项回顾性研究，其中3年（从2020年1月至2023年7月）对接受糖尿病1型糖尿病的患者和儿童进行了研究。根据年龄，性别和抗体阳性对数据进行分析。结果：在接受测试的547名患者中，女性为41.68％，男性为58.32％。1型糖尿病概况的阳性率为53.75％。谷氨酸脱羧酶-65抗体，然后在15.17％的患者中进行IA2胰岛素。48.68％的女性为GAD-65阳性，而男性为42.63％。 GAD-65阳性的患病率在12岁以下的儿童中较高，为58.86％，其次是19-30岁的年龄组为43.50％的阳性。 结论：我们的研究发现，经过测试的一半以上的个体（53.75％）表现出1型糖尿病抗体。48.68％的女性为GAD-65阳性，而男性为42.63％。GAD-65阳性的患病率在12岁以下的儿童中较高，为58.86％，其次是19-30岁的年龄组为43.50％的阳性。结论：我们的研究发现，经过测试的一半以上的个体（53.75％）表现出1型糖尿病抗体。与男性相比，女性的GAD-65阳性率更高。临床意义：该研究为印度人群中1型糖尿病抗体的流行率和意义提供了宝贵的见解，为预防糖尿病预防和管理方面的有针对性策略提供了基础。关键字：自动抗体，自身免疫，抗GAD-65，胰岛细胞抗体，1型糖尿病。印度医学生物化学杂志（2023）：10.5005/jp-journals-10054-0222