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在马来西亚柔佛州的乙烯工厂实施和成功的预防性维护计划
解决方案爱默生的分销商Matco Malaysia已对49位来自Emerson的电动执行器进行了全面的预防性维护（PM），这构成了该设施基础设施的关键部分。维护活动涵盖了一系列细致的任务，旨在确保电动机操作阀的最佳性能和耐用性。关键任务包括对外表面，控制系统和MOV功能的彻底检查，以检测磨损和降解的迹象。团队还对机械紧固件进行了紧密检查，并连接了结构完整性。此外，还进行了终端，电动机和电子隔室中O形圈的检查和替换，以恢复密封效率。为了促进平滑阀的操作，清洁并重新涂抹了阀杆和执行衬套。
柔佛州拉美士保护森林中选定的僵尸蚂蚁真菌的 DNA 条形码
冬虫夏草属是一属昆虫病原真菌，由于其多样化的生态作用和有希望的生物医学应用，近年来受到越来越多的关注。然而，冬虫夏草属的物种多样性仍然未知，尤其是在马来西亚半岛。这项研究使用 SSU 和 tef 的 DNA 条形码技术来鉴定 Hutan Simpan Labis（西 Endau-Rompin）中存在的感染蚂蚁的冬虫夏草属的种类。此外，本研究还旨在记录所选冬虫夏草属的有性和无性形态。初步的 SSU 和 tef DNA 结果和形态学表明，Hutan Simpan Labis 中的样本最有可能是 O. cf. unilateralis。这项研究生成了第一个 SSU 和 tef DNA 序列，并报告了 Hutan Simpan Labis 中冬虫夏草属的真菌形态。
柔佛州制造业人工智能驱动因素与采用人工智能意愿之间的关系
如今，制造业对人工智能的采用仍然滞后且举步维艰。由于深度学习的必要性和理解的难度，包括马来西亚在内的许多国家在采用人工智能方面仍然举步维艰。通过提供奖励、资金和监管援助来鼓励公私部门合作推动人工智能在工业中的应用只是政府鼓励采用人工智能的几种方式，它可以促进知识共享，加快技术转让，并减少采用人工智能的障碍。本研究的目的是确定柔佛州制造业人工智能的驱动因素与采用人工智能的意愿之间的关系。该研究的重点是柔佛州 500 个制造业。为了确保样本具有代表性，研究人员采用了 Krejcie 和 Morgan 表，确定样本量为 217。本研究采用定量方法通过 Google 表单使用问卷收集数据。数据分析采用社会科学统计软件包 (SPSS) 软件版本 27。研究结果表明，人工智能的所有驱动因素包括人工智能技术优势 (r=0.431)、供应链协作 (r=0.431) 和环境不确定性 (r=0.262)，与采用人工智能的意愿之间存在显著关系。本研究旨在提高制造业对通过采用人工智能来增强竞争优势的战略的认识。
阿联酋军事教育体系人工智能与电子学习的现状、挑战与策略 Ali Mohamed Ali Alnaqbi 1、Azlina Md Yassin 1* 1 马来西亚敦胡先翁大学技术管理与商业学院，马来西亚柔佛州峇株巴辖巴力拉惹 *通讯作者 DOI：https://doi.org/10.30880/ijscet.2021.12.03.034 2000 年 00 月收到；2000 年 01 月接受；2021 年 12 月 2 日在线发布
摘要：最近，阿联酋已在包括教育在内的多个领域采用了人工智能 (AI) 和电子学习系统。除了采用传统教育系统的机构外，军事学院也采用了这项新技术。本研究评估了阿联酋军事学院采用基于 AI 的电子学习系统的现状、挑战和策略。这项研究是基于联合指挥参谋学院 (JCSC) 师生的看法进行的。向 50 名教师和 157 名学生提出了一组问题，以强调每个问题的同意程度。问题分为三个部分，即采用程度、挑战和使用基于 AI 的电子学习教育系统的策略。研究发现，就目前情况而言，由于高度的灵活性，AI 和电子学习在教育系统中非常受欢迎。尽管存在挑战，但师生之间缺乏人际关系被认为是采用基于 AI 的电子学习系统面临的主要挑战。最后，关于策略，受访者表示，阿联酋正在努力制定计划和替代方案，以解决军事学院采用的传统教学和人工智能方法之间的差异。这项研究为制定促进这些现代工具使用的策略提供了宝贵的信息来源，并激励学生最大限度地利用人工智能和电子学习技术。关键词：人工智能的挑战和策略、电子学习、军事学院、阿联酋
评估在电子学习环境中采用人工智能的成功因素 Ali Mohamed Ali Alnaqbi 1、Azlina Md Yassin 1* 1 马来西亚敦胡先翁大学科技管理与商业学院，马来西亚柔佛州峇株巴辖巴力拉惹 *通讯作者 DOI：https://doi.org/10.30880/ijscet.2021.12.03.035 2000 年 00 月收到；2000 年 01 月接受；2021 年 12 月 2 日在线提供
摘要：本文重点评估在电子学习中采用人工智能 (AI) 技术的关键成功因素 [CSF]。这是一项基于阿拉伯联合酋长国联合指挥参谋学院 (JCSC) 学生和教师看法的定量评估研究。数据是通过问卷调查收集的，问卷分发给了学院共 240 名 JCSC 学生和教师，但只收到了 207 份填写完整的表格。问卷包含 7 组 20 个 CSF，使用 5 点李克特量表调查每个 CSF 在采用 AI 和电子学习中的重要性水平。使用 SPSS 软件包对数据进行了描述性分析。分析结果发现，在调查中考虑的 20 个 CSF 中有 18 个被报告为高度重要。最重要的关键成功因素是“人工智能系统能够计算大数据以改善教学”，阿联酋军事学院在电子学习中采用人工智能技术的平均得分最高，为4.04。在因素组方面，最重要的因素组是“让教育更有趣”，平均得分为3.98。然而，进一步分析发现，学历较高的受访者选择了个性化因素组，而教学经验丰富的受访者选择了绩效监控因素组作为最关键的成功因素组。本研究的结果对于制定在教育系统中推广人工智能先进技术的策略并获得最大收益非常有帮助。关键词：人工智能、电子学习、阿联酋军事学院