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乌干达经济动态
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测量细菌竞争产生的抗菌活性的定性和定量方法
在环境中，细菌竞争利基占用和资源；因此，他们进化了各种各样的抗菌武器来摧毁竞争对手。当前评估抗菌活性的实验室技术通常是劳动密集型，吞吐量低，昂贵且耗时的。典型的测定依赖于竞争后选择性固体培养基上猎物细胞菌落的生长。在这里，我们提出了快速，廉价和互补的优化方案，以定性和定量测量抗菌活性。第一种方法是基于β-半乳糖苷酶的细胞可侵化的色素底物的降解，β-半乳糖苷酶是一种在攻击报告基因菌株裂解过程中释放的细胞质酶。第二种方法取决于攻击细胞在竞争后达到定义的光密度所需的滞后时间，这直接取决于幸存的细胞的初始数量。
r e v i w最近应用DNA微阵列技术诊断传染病
摘要：传染病被认为是全球死亡的主要原因，占所有死亡的三分之一。传统上，诊断传染病的微生物学方法是劳动密集型且耗时的。分子方法在这些约束上显着改善。DNA微阵列是一种针对传染病的新型诊断测试，旨在同时鉴定多种生物。微阵列在传染病诊断中有各种高级应用，包括2019年大流行19号，检测食源性传染剂和奈瑟氏菌脑膜炎的检测。这篇综述的目的是提供DNA微阵列技术的更新应用，以诊断传染病，并探索新的DNA微阵列方法的发展。总而言之，DNA微阵列技术是未来的快速，准确的诊断工具，用于传染病诊断和检测抗菌素耐药性。关键字：DNA微阵列，传染病诊断，分子技术
对人工智能在...的应用的调查
摘要：印度税收是发展中经济体公共财政的主要来源。长期以来，印度税收制度一直受到逃税和管理不力等问题的困扰。必须不断设计税务管理系统以减少错误并加快决策速度。印度税务系统面临劳动力短缺的困扰，无法完成数据输入、退税检查、税务审计等劳动密集型工作。印度政府最近宣布将在税务评估系统中使用人工智能和机器学习，以便结合分析技术处理不断变化的税务形势。在税收领域，人工智能 (AI) 是一个相对较新的发展。印度政府最近表示，将采用由人工智能驱动的匿名税务评估系统。本文旨在探讨人工智能 (AI) 在印度税收制度中的作用。基于税务知识、税务教育、法律制裁、税收制度复杂性、与税务机关的关系、对税务制度公平性的感知、对税务遵从的道德和态度、对违法行为和处罚的认识、税务教育、审计可能性等变量，我们有兴趣了解纳税人如何看待这些变量。引言：人工智能的最新进展使税务专业人士能够使用新的统计和分析工具，从而提高了效率并提供了便利。这些工具已成为避免基于电子表格的数据处理和分析的混乱和复杂的方法框架的基石。人工智能提供了模拟税收风险，可以帮助做出更复杂的人为决策。政客们一直对税收很感兴趣。它是政府的主要资金来源。由于印度税收制度复杂，纳税人难以掌握，纳税人不愿意提交纳税申报表，导致政府收入损失。由于税收制度的复杂性，纳税人被鼓励寻求专家的帮助，这为逃税留下了可能性。纳税人还描述了税务部门腐败和所得税官员骚扰的例子。主要目标是利用这项技术为纳税人提供及时的服务，提高税收制度的准确性和透明度。印度税收制度将从人工智能中受益匪浅。印度政府在 2019 年表示，由于税务系统人员短缺，以及审查纳税申报表和进行审查的劳动密集型工作，人工智能和机器学习将用于税收评估过程。该计划实施的主要目标是简化税法，
ConBERT：用于电子病历手术报告标准化的双向变压器的连接
摘要：本手术报告记录了手术的细节。对以自由文本编写的手术报告的医学术语进行标准化对于开展医学研究和建立保险系统具有重要意义，因为它可以准确地共享治疗信息。但是，手术报告的标准化是一项劳动密集型任务，存在导致错误的风险。我们提出了一种来自 Transformer 的双向编码器表示的连接 (ConBERT) 模型，用于使用自由文本中记录的手术报告和诊断来预测国际疾病分类 9 代码，以自动标准化手术报告。我们比较了 BERT 和字符 BERT 的预训练模型，并通过连接每个模型的组合创建了一个新模型。所提出的 ConBERT 模型的微 AP 得分为 0.7672、F1 得分为 0.7415、AUC 为 0.9842。此外，我们还开发了一个基于 Web 的应用程序来展示我们模型的性能并使其可供公众访问。
AutoNeuriteJ：用于测量和分类神经延伸的 ImageJ 插件
形态测量表征是描述神经元培养和识别表型差异的重要程序。这项任务通常需要劳动密集型的测量和对大量培养神经元中的众多神经突进行分类。为了自动执行这些测量，我们编写了 AutoNeuriteJ，这是一个 imageJ/Fiji 插件，可以测量和分类大量神经元中的神经突。我们表明，Auto-NeuriteJ 能够检测由已知会影响神经元生长的几种化合物引起的神经突生长变化。在这些实验中，在几个小时内获得了每种条件下超过 5000 个小鼠神经元的测量结果。此外，通过分析缺乏微管相关蛋白 6 (MAP6) 的小鼠神经元和野生型神经元，我们说明 AutoNeuriteJ 能够检测轴突长度的细微表型差异。总体而言，使用 AutoNeuriteJ 将提供快速、无偏和准确的神经元形态测量。
使用深度学习技术从ECG图像检测的心血管疾病检测 将数字创新用于社会变革-IJRPR 心脏病发作检测系统-IJRPR
心电图（ECG）是用于识别心血管问题的关键诊断工具，评估心脏的电和肌肉功能。虽然测试本身易于执行，但解释ECG读数需要大量的专业知识。传统上，ECG记录以纸质形式保持，使手动审查劳动密集型。通过数字化这些记录，可以改善自动诊断和分析。this project aims to use machine learning techniques to transform ECG paper records into a onedimensional signal, focusing on the P, QRS, and T waves that reflect heart activity.该过程涉及将ECG报告分割为13个线索，将数据转换为信号，应用平滑并通过阈值生成二进制图像。降低尺寸降低，例如主成分分析，将增强数据理解。机器学习模型，包括KNN，Logistic回归，SVM和集成分类器，将实现。最终模型将诊断诸如心肌梗塞或心律不齐之类的疾病，有助于有效的心脏健康评估。
货币贬值对经济、企业和民众的影响
由于企业是经济的支柱，我们进行了一项调查，以分析废钞对企业的影响并评估对经济各个部门的影响。据观察，小企业在所有行业都受到重大影响，因为这些行业高度依赖现金交易。调查显示，大多数企业（73%）因废钞而面临巨大的现金短缺。我们发现，在较短的时间内，一些现金驱动的工厂无法满足日常需求，例如支付日薪工人的工资、购买原材料，因为出于许多监管原因，他们无法从银行提取现金。调查显示，工厂面临的挑战很少，包括工厂出勤率下降和产量削减增加。受废钞影响最大的行业包括零售业，其次是农业、房地产、建筑、媒体和娱乐、宝石和珠宝、旅游和酒店、劳动密集型行业和汽车行业。1. 零售业——废钞的影响主要体现在零售业，因为 88%
2025 年拟议薪酬计划
提供城市服务是一项劳动密集型工作。普通基金中近四分之三的支出与员工有关。由于所提供服务的质量与提供服务的员工的质量直接相关，因此有必要提供具有竞争力的工资和福利，以吸引和留住高技能和积极性高的员工。该组织近年来面临的最重要问题之一是填补空缺。这种情况并非朗蒙特独有，有许多全国性文章讨论了招聘合格人员的挑战。过去几年，北部大都市区的竞争水平急剧上升。我们的竞争发展非常迅速，我们看到地方政府做的事情与私营雇主的做法更加一致。现在，招聘奖金、假期及其累积方式的重大变化以及实体在财政年度中期调整薪酬并不罕见。与朗蒙特一样，与我们竞争员工的大多数城市最近都进行了薪酬研究。
Illumina DNA准备原油裂解物方案
尽管基于NGS的全基因组测序（WGS）为微生物学实验室提供了速度，准确性和信息深度的显着优势，但DNA提取和库制备步骤仍然是NGS工作流程中的显着瓶颈。NGS文库进行宏基因组研究的准备通常始于耗时和劳动密集型基因组DNA提取步骤。为了应对宏基因组学中的这一挑战，Illumina提供Illumina DNA准备和Illumina粗裂解物方案。此方法直接从原油裂解物中支持快速简便的库准备。直接从粗裂解物中进行测序消除了与DNA提取步骤相关的时间和成本。除了提高速度和效率外，Illumina DNA Prep还为样品输入类型和细胞裂解方法（包括直接细菌菌落，血液和唾液）提供了出色的灵活性。