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具有数值模型的微观气候和生理参数的表示，影响了葡萄园生态系统：piemonte的案例（Ital
我们诚挚地邀请您参加下一版的国际科学会议：中学会议6，2025。这一次，我们想讨论人工智能在人类生活的各个领域的中介过程与应用之间的关系和依赖关系。特别是我们对人与算法因素之间的相互作用感兴趣，这些因素以不同的方式推动了这些过程的过程。我们邀请了理论反思和经验研究的介绍，这些研究将反映和分析介导现象的各种表现和实例。主题演讲（在线）：人工智能时代的人机关系将由代表北伊利诺伊大学传播系的安德里亚·古兹曼教授提供。随附的活动，2025年3月8日：方法论小组 - 与Margrit Schreier教授（商学院，社会与决策学院，建筑商University Bremen）的定性分析。
使用 PPG 持续监测生理参数
目标：利用支持物联网的脉搏血氧仪开发一种非侵入式血红蛋白连续监测方法。目前在印度，大多数妇女、老年人和农村地区的人都患有贫血。在很多情况下，人们无法去医院和实验室进行血红蛋白检测。为了帮助上述人群，我们提出的系统将以实惠的价格测量血红蛋白浓度，而无需去医院。方法：我们开发了使用脉搏血氧仪实时连续监测血红蛋白浓度和血氧饱和度 (SpO 2 ) 的方法。在本研究中，有 47 名健康志愿者参与并在静息条件下测量上述参数。结果：获得的结果与实验室测量值一致，变化范围为 0.12g/dL 至 1.0g/dL。新颖性/应用：实验结果表明，使用支持物联网的非侵入式方法连续监测血红蛋白和 SpO 2 的方法可用于医疗保健管理。
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
PHD论文的论文 在线开放研究 具有数值模型的微观气候和生理参数的表示，影响了葡萄园生态系统：piemonte的案例（Ital 公告 标题：影响结核病实施数字依从性的上下文因素 安全和自主无人机的关键技术 教育作为轻度认知障碍的危险因素 非洲的非falciparum疟疾，并从亚洲疟原虫学习 细胞和基因治疗的调节更新和趋势 极，ouist 流星时间传递和流星密码 对电动汽车锂离子电池的不一致和均衡技术的全面审查 YB-硅胶眼镜和玻璃陶瓷中的离子 考古科学杂志：报告 在IC制造中化学清洁期间，重金属污染的表面光电压监测 PSO和GWO算法的比较分析 使用实验和计算的基于粘附的细胞培养过程 通过分生组织解剖和基因表达分析在富有厌恶的草莓F1杂交中对开花和植物结构的影响表征 新型1,2,4-三唑衍生物作为可溶性环氧的设计和合成 水泥行业的供应链管理 新生儿的免疫发展：评论
1底物残基和底物结合位点的命名法是根据Schechter和Berger（1967）的说法。底物残基是从裂解位点指定为P1，P2，P3等的N末端，以及带有P1'，p2'，p3'等的C-末端。适当的底物绑定位点用S1，S2，S3等指定。或S1'，s2'，s3'等。