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如何引用本文Abdul Samad B.，Al-Asady N.含有GR
在这项工作中，多孔支架基于聚氨酯，氧化石墨烯（GO）和Iiracin纳米球。我们使用甲苯二异氰酸酯和聚电解质制造了支架，结合了氧化石墨烯和iCariin载荷的纳米球，使用各种分析技术（包括FTIR，XRD，XRD，H-NMR，13 C NMR和SEM）对支架进行了彻底表征。分解模式，显示了多周的稳定分解。体内分析的结果提供了其治疗潜力的令人信服的证据，两种脚手架变体都显示出良好的生物相容性在兔模型中，TDI/GO/I脚手架特别出色，骨骼再生增强，表现出了增强的骨骼再生，并且在四周的植入术中，在较大的植入术中，在较大的deflective中，在四周的植入术中，在较大的deflection中，均显示出较大的prive，呈现出色的deflective，呈现出色的deflective，呈现出色的deflection，呈现出色的deflective，并证明了deflective骨出现的依据，并显示出横放的术语。整个研究范围。
如何引用本文：Shuhaimi FA，Abdul Hamid SB，MD Yazid NA。妇女的母乳喂养和饮食教育计划的开发和验证
阶段II：BFDEP的开发健康信念模型（HBM）用于设计BFDEP模块。 HBM模型基于心理和行为理论，这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。 它强调了与健康相关的行为的两个方面：1）避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法，以及2）相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。 该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。 以前的发现表明，基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。 [15]阶段II：BFDEP的开发健康信念模型（HBM）用于设计BFDEP模块。HBM模型基于心理和行为理论，这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。它强调了与健康相关的行为的两个方面：1）避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法，以及2）相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。以前的发现表明，基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。[15]
使用 arduino 方法增强太阳能浮动光伏系统的性能 Nur Amirah Abdul Jamil 1 , Siti Amely Jumaat 2 , Suria
1. 引言太阳能技术并不是最近才发展起来的，它始于 19 世纪中期工业革命，当时开发了太阳能发电厂，利用热水产生蒸汽来驱动机器 [1]。彻底的可再生能源技术需要使用大片土地来发电。当然，对于光伏 (PV) 系统来说，由于太阳能的密度低，需要很大的表面积。太阳能是太阳通过热核过程产生的能量，该过程产生热量和电磁辐射。这些电磁辐射具有到达地球的能量。浮动光伏是指在水面安装光伏系统，例如湖泊、池塘、水库、水电大坝和其他经常运行不足的水面，光伏板通常安装在基于浮筒的浮动结构上。浮动光伏具有巨大的市场潜力。据估计，它将成为继地面光伏和屋顶光伏之后的第三大光伏发展领域。如今，光伏系统的使用在最近一段时间内迅速扩大，当今市场上有几种不同的太阳能开发方式，其中就包括浮动光伏 [2]。早期的研究揭示了浮动光伏系统如何提高光伏板的生产率，同时减少水分蒸发。与安装在陆地上的系统相比，浮动光伏能源系统具有许多优势。首先，
伽马辐射对SNPB焊料合金微机械的影响
锡铅（SNPB）合金被广泛用于微电子包装行业。它充当连接器，可提供从一个电路元件到另一个电路元件的连接所需的导电路径。在这项研究中，使用纳米识别测试研究了γ辐照对锡铅（SNPB）焊料微机械行为的影响。带有钴60源的伽马辐射暴露于从5 Gy到500 Gy的不同剂量的SNPB焊料。在这项研究中，使用纳米识别技术来了解SNPB焊接接头的微机械性能（硬度和模量降低）的演变。结果表明，随着γ辐射的增加，SNPB合金的硬度得到了增强。硬度在500 Gy样品，25.6 MPa的剂量时最大，在未辐照样品时的值最低。然而，由于材料的内在特性和原子键，减少了模量减少。
Ruchita Rathod，Rais Abdul Hamid Khan博士，使用深神经网络和机器学习算法的脑肿瘤检测，PALARCH的A
肿瘤程度的确定可能是脑肿瘤计划和定量评估的主要挑战性任务。磁共振成像（MRI）是一种非侵入性技术之一，该技术已作为无辐射的脑肿瘤的前线诊断工具。深度学习在图像识别工作中表现出色。从卷积神经网络（CNN）到各种自动编码器的工作已经在医疗图片调查领域中发现了无尽的应用程序，以快速的速度向前推动它。在放射学中，经验丰富的医生外表评估了临床图片，以识别，刻画和观察疾病。在这项工作中，使用机器学习和卷积神经网络（CNN）分类提出了自动脑肿瘤检测。更深的建筑设计由小内核进行。神经元的体重很小。与所有其他方法相比，CNN可以达到良好的精度，复杂性低。这种提高的准确性将有助于医生对待很好。
基于HEC需求的临时奖学金奖励奖学金2023-24
28 Atiqa Abdul Shakor Botany BS（第二年）42201-7482789-2 29 Sana Abdul Sattar Abdul Abdul Sattar Abdul Sattar Botany BS（第二年）44401-3162401-2 M.Younis Botany BS（第二年）42301-6522585-0 32 AQSA SHAH REHMAN BOTANY BS（第一年）13504-5397733-4 33 WASFIA MURSALEANEELEELENELEEL AHMED AHMED AHMED BOTANY BS（第三年） 45204-6025956-7 35 SANAULLAH DEEDAR ALI ALI BOTANY BS（第三年）43203-9836643-3 36 BHARAT KARAT KUMAR GOBIND GOBIND RAM BOTANY BS（第一年）
AL-BARI, Md. Abdul Alim, ITO, Yuko, AHMED, Samrein, RADWAN, Nada, AHMED, Hend S. 和 EID, Nabil (2021)。以天然产物为靶点的自噬
天然产物是调节各种癌症自噬的重要工具。自噬是癌症治疗的关键，它影响着各种疾病的治疗和开发，包括癌症的治疗干预。根据自噬的框架，抑制或诱导自噬可以通过促进细胞死亡或细胞存活发挥治疗作用，而细胞死亡或细胞存活是癌症治疗所针对的两个主要事件。值得注意的是，天然产物在抗癌药物研发领域引起了人们的关注，因为它们生物友好且具有潜在的治疗效果。在这篇综述中，我们总结了有关可调节各种癌症自噬的天然产物的最新知识。这些发现将为开发更多天然化合物作为潜在的新型抗癌药物提供新的立足点，并将通过针对即将到来的癌症治疗的各个自噬阶段，更好地了解分子途径。
如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear
摘要尽管云计算已经广泛使用，但除了大大改善资源经济和可访问性外，它还引发了许多安全问题。这项研究的目的是找出基于机器学习的入侵检测系统（ID）如何改善云安全性。为了实时检测和中和攻击，提出的IDS使用了各种算法，例如支持向量机（SVM），随机森林，决策树，最近的邻居（KNN）和深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN）。在适应新攻击向量时，它可以最大程度地减少误报。为了提高响应时间和检测准确性，该研究将性能优化策略与特征选择方法相结合。它还强调了使用最新数据集进行现实攻击方案和强大的模型验证（例如CSE-CICIDS2018）。结果表明，基于机器学习的入侵检测系统（IDS）比基于传统的签名系统更有效地发现新颖和复杂的威胁。最终，本研究提供了深刻的信息，以为云网络创建更聪明，更灵活的网络安全解决方案，并强调机器学习在保护敏感数据和保证跨各种应用程序中云服务的完整性时所起的关键功能。关键字 - 云计算，卷积神经网络，网络安全，决策树，特征选择，入侵检测系统，k-neareast邻居，机器学习，绩效优化，随机森林，安全漏洞，基于签名
