В статье представлены результаты собственных исследований по изучению периода постнатальной адаптации у новорожденных с дефицитом витамином D. Выявлено, что ранний адаптационный период у новорожденных с дефицитом витамина D протекает с нарушениями, проявляющимися патологическим течением физиологической желтухи новорожденных, дисфункциональным состоянием кардиоваскулярной системы, значительной убылью первоначальной массы тела и более длительным её восстановлением.
Изучение характерных особенностей местного и системного иммунитета у больных острым гнойным одонтогенным оститом челюсти. Материал и методы: проанализированы данные, полученные при обследовании и лечении 42 пациентов в возрасте от 7 до 9 лет с острым гнойным одонтогенным оститом, обратившихся в клинику ТГСИ. Результаты: бактериологическое исследование раневого отделяемого у больных острым гнойным одонтогенным оститом показало, что основу микрофлоры в видовом соотношении составляют стафилококки. От общего числа выделенных штаммов эти микроорганизмы составили 82%. Выводы: при остром гнойном одонтогенном остите не наблюдается способности клеток пародонта к восстановлению, а скорее происходит развитие необратимых процессов, что требует хирургического вмешательства и соответствующей фармакологической коррекции.
Данная статья создана для обобщения источников и исследований, проливающих свет на историю, социально-экономическую жизнь и культуру Коханского ханства. Статья написана позже в качестве подспорья для желающих заняться научной работой по этой теме, опираясь на важные труды и источники, созданные в результате посланных в ханства посольств и экспедиций.
Морфологическое исследование активности пролиферативного клеточного элемента эндометрия под маткой майами показало, что вирусная инфекция усугубляет развитие миоматозного процесса и вызывает широко распространенный процесс пролиферации как гистиоцитарных, так и мышечных клеток с появлением нового очага миоматоза.
Sign language recognition has gained significant attention due to its potential to bridge communication gaps between the deaf and hearing communities. This article presents a comprehensive review of machine learning methods employed for the recognition of Uzbek Sign Language (UzSL). The unique visual and spatial nature of sign languages poses challenges that necessitate specialized techniques for accurate recognition. This review surveys various approaches, ranging from traditional techniques to modern deep learning methods, used to recognize UzSL gestures. The article begins by introducing the significance of UzSL recognition and its impact on facilitating effective communication for the Uzbek deaf community. It outlines the complexities involved in sign language recognition, including variations in hand shapes, movements, and facial expressions. The challenges of limited training data, real-time recognition, and capturing dynamic features are discussed in depth. A survey of traditional machine learning methods such as Hidden Markov Models (HMMs), Support Vector Machines (SVMs), and k-Nearest Neighbors (k-NN) is presented, along with their applications and limitations in UzSL recognition. The evolution of these methods into more sophisticated approaches like Dynamic Time Warping (DTW) and Conditional Random Fields (CRFs) is also explored.