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灭菌的不同方法-IJRPR
灭菌和消毒在医院感染控制活动中起不可或缺的作用。医院和医疗机构通常执行各种手术和侵入性程序。在这些手术过程中与无菌组织或粘膜接触的医疗设备和手术仪器的风险增加了将病原体引入患者体内的风险。此外，从一名患者到另一名患者，从患者到医疗保健人员的感染可能会传播，反之亦然。也存在通过不当消毒或消毒的设备从环境传播到患者的风险。因此，必须对医疗人员，实验室人员和医疗保健提供者进行透彻了解这些技术以有效防止病原体的传播。
不同念珠菌物种口腔定植不同念珠菌物种口腔定植
摘要目的本研究旨在比较有或没有可移动义齿的患者中存在的不同念珠菌物种，以鉴定突尼斯人种群中义齿磨损后生物膜组成的变化。材料和方法进行了一项横断面研究，包括一组佩戴可移植假牙（测试组）的患者和一个没有假牙的对照组。在测试组中，获得了两个真菌学样本：一个来自假义的凹陷，另一个来自带有义齿的骨核区域。对照组，从口腔粘膜中收集了真菌学样本。收集的拭子是在Chromagar念珠菌培养基上培养的，酵母计数被定量为菌落形成单位（CFU）。念珠菌物种是通过发色源分析鉴定的。统计分析使用Kolmogorov - Smirnov的测试评估了定量变量的正态性。为了比较测试组和对照组之间的平均值和等级，独立样本t-检验和曼恩 - 惠特尼的U检验分别采用了。定性变量。统计显着性以p <0.05的关键不确定性值确定。结果总共有150名参与者参与了这项研究，每组中有75名患者。穿着丙烯酸可移除义齿可增加检测到的念珠菌物种的数量（p <0.001），并显着增加了念珠菌属的整体生长。（p¼0.001）。特别是，在义齿佩戴者中，念珠菌和念珠菌的CFU数量升高（P <0.001）。
培养不同专业的大学生
随着以数据为中心的人工智能的激增及其不断增强的功能，人工智能应用已成为我们日常生活的一部分。然而，人们对其能力、局限性以及相关优缺点的误解却非常普遍。因此，在大学环境中，迫切需要教育计算机科学专业的学生以及来自不同学科的学生有关人工智能的知识。在本经验报告中，我们概述了我们为来自不同专业的学生提供的入门课程。此外，我们讨论了课程的作业和测验，这些作业和测验为学生提供了人工智能过程的第一手经验并深入了解了他们的学习模式。此外，我们还提供了课程评估以及学生表现的总结。最后，我们介绍了从教授这门课程中获得的见解并阐述了我们未来的计划。
基于人工智能的计算机辅助设计的不同优势...
目的：本研究评估了基于人工智能的乳腺超声计算机辅助诊断 (AI-CAD) 如何影响不同工作流程中不同经验水平的放射科医生之间的诊断表现和一致性。方法：纳入了 2017 年 4 月至 2018 年 6 月期间拍摄的 472 名女性的 492 个乳腺病变（200 个恶性肿块和 292 个良性肿块）图像。六名放射科医生（三名经验不足 [<1 年经验] 和三名经验丰富 [10 - 15 年经验]）分别在有和没有 AI-CAD 帮助的情况下审查了美国图像，首先按顺序审查，然后同时审查。计算并比较了放射科医生和 AI-CAD 之间的诊断表现和观察者间一致性。结果：实施 AI-CAD 后，无论经验和工作流程如何，特异性、阳性预测值 (PPV) 和准确度均显著提高（P 值均<0.001）。同时读取时，受试者工作特征曲线下的总面积显著增加，但仅限于缺乏经验的放射科医生。使用 AI-CAD 时，乳腺影像报告和数据库系统 (BI-RADS) 描述符的一致性通常会增加（κ =0.29 - 0.63 至 0.35 - 0.73）。与经验丰富的放射科医生相比，缺乏经验的放射科医生更容易接受 AI-CAD 结果，尤其是在同时读取时（P<0.001）。对于经验不足和经验丰富的放射科医生而言，同时读取的最终评估结果从 BI-RADS 2 或 3 变为 BI-RADS 高于 4a 或反之亦然的转换率也显著高于连续读取（总体而言，分别为 15.8% 和 6.2%；P<0.001）。结论：无论经验水平如何，使用 AI-CAD 解释乳腺超声检查均可提高放射科医生的特异性、PPV 和准确性。AI-CAD 在同时读取时可能效果更好，可以提高放射科医生之间的诊断性能和一致性，尤其是对于经验不足的放射科医生而言。
人工智能在不同阶段的影响......
Durgapur- 6 摘要：在当今时代，我们生活在一个控制论社会中。如今，人工智能正在发展，其应用正以惊人的速度蔓延。人工智能改变了人们的学习方式和生活方式。许多国家都采用人工智能来升级其传统教育体系并为其赋予新的色彩。考虑到人工智能的日益普及，本文将讨论人工智能的原理和特点及其对不同教育状态的影响。本文基于二手数据。未来，人工智能将继续发挥重要作用，提供有针对性的干预和支持，以满足学生的不同需求，促进教育的包容性。此外，人工智能将有助于使教学和学习更加积极，更具吸引力。关键词：人工智能（AI）、人工智能技术、教师、学生、学习、人工智能效应。简介：我们知道计算机无法学习。计算机可以存储数据，但没有自己的智能来使用它。计算机无法自行处理任何情况。人脑比计算机先进得多。计算机速度更快，但它们不如大脑聪明。我们无法想象在国际象棋中击败卡斯帕罗夫的机器，或者在工厂里工作的机器人是智能的。或者识别我们的声音或面孔的设备。1955 年，约翰·麦卡锡首次使用了人工智能这个词。人工智能是开发应该像人类一样学习和行动的机器的领域。开发像人类一样智能的机器是一门艺术和科学。它指的是机器将表现出人类的智能。互联网、多媒体、数字设备和结构良好的学习管理系统的发展是人工智能及其广泛应用的支柱。人工智能是一项丰富的技术，几乎被应用于每个领域并正在改变世界。教育就是其中之一。目标：● 确定人工智能的原理和特点。● 强调人工智能对小学教育的影响。● 强调人工智能对中学教育的影响。● 强调人工智能对高等教育的影响。
微生物对不同环境条件的适应
微生物在地球上无处不在，几乎可以栖息在任何环境中。在复杂的异质环境中或面对生态干扰时，微生物通过一系列细胞和分子系统来适应不断变化的环境条件。它们的栖息地各不相同，从南极洲的寒冷微观世界到地热火山区，从陆地到海洋，从高碱性区域到极酸性区域，从淡水到咸水源。多样化的生态微生物生态位归因于微生物在温度、营养物质可用性和 pH 波动下的多功能性、适应性。这些生物已经发展出一系列机制来应对环境变化，从而保持其在调节重要生态系统功能中的作用。在细胞、遗传和分子水平上彻底研究了适应性微生物性质的潜在机制。适应性由一系列过程介导，例如自然选择、基因重组、水平基因转移、DNA 损伤修复和多效性事件。这篇评论论文除了强调不同环境条件下微生物适应的分子网络之外，还提供了有关微生物适应性的基本见解。
不同阶段脑电波的功能
阿尔法波——其频率范围为每秒 9-14 个周期，振幅较高。阿尔法波为非唤醒状态，贝塔波为唤醒状态。散步、放松、冥想的人处于阿尔法波状态。当一个人读书时，眼睛看到的信息会被大脑接收，大脑会处理单词并应用所读内容的含义。信号以电模式激发，从而产生脑电波。虽然还有许多其他过程，但冥想能让人长时间处于阿尔法波状态。西塔波——此状态的频率振幅较大，频率较低，范围为每秒 5-8 个周期。与阿尔法波相比，精神放松程度较低。处于此状态的人会有源源不断的想法。这是一个人在精神上脱离任务并自动完成的阶段。德尔塔波——这是所有波中的最后一个。它的振幅最大，频率最慢。其范围约为每秒 1.5-4 个周期。它通常会降到零，这意味着大脑已经死亡。频率最低为每秒 2-3 个周期的人将经历深层无梦状态。记录的最慢脑电波是 delta 波，主要见于幼儿。睡眠是增加这些 delta 波的最佳方式。研究发现，在讲故事时，说话者和听众之间的中性活动是高度同步的。