XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAnwar
引文 Khalid S, Bashir S, Mehboob R, Anwar T, Ali M, Hashim M, Waseem H 和 Basharat S (2024) 补充镁和钾对
糖尿病是一种代谢紊乱，以血液中葡萄糖水平持续升高而闻名。它是影响全球个人的代谢紊乱之一 ( 1 )。当胰腺 β 细胞因体内胰岛素不敏感而无法分泌任何或极少的胰岛素时，可能会发生糖尿病。众所周知，糖尿病有三种类型，即 1 型糖尿病、2 型糖尿病和妊娠期糖尿病。除了这三种类型外，还有另外两种罕见的糖尿病类型：继发性糖尿病和单基因糖尿病 ( 2 )。1 型糖尿病通常是由于遗传性疾病、自身免疫功能障碍或毒素和病毒感染等环境因素引起的。它在儿童和年轻人中发病率很高，但它可能发生在任何年龄。最常见的糖尿病类型是 2 型。90% 的糖尿病患者患有这种疾病 ( 3 , 4 )。根据国际糖尿病基金会 (IDF) 的数据，全世界有 81% 的人未确诊患有糖尿病，而发展中国家的糖尿病负担更大，这些国家的糖尿病人口占总人口的 75% ( 5 )。由于多种医学影响和相关问题，糖尿病患者的生活水平较低 ( 6 )。这些人的睡眠条件更差，这并不出人意料。由于生理失衡和相关睡眠问题，糖尿病患者可能难以入睡和保持清醒 ( 7 )。睡眠是身心自然的习惯状态。睡眠与意识污染、感觉活动改变或减少、肌肉运动减弱、所有随意肌沉默以及与周围环境互动减少有关。地球上所有生物，包括动物、昆虫、人类等，都表现出睡眠这种共同行为 ( 8 , 9 )。全世界大约有 15% 到 20% 的人患有慢性失眠症，表现为失眠持续 1 个月以上，除此之外，另有三分之一的人口患有短暂性失眠症 (10)。睡眠困难和睡眠质量差会加重糖尿病症状。多项研究发现，糖尿病患者睡眠质量差与失眠发作的时间长短有直接关系 (11)。镁是人体内含量第四丰富的阳离子，也是细胞内含量第二丰富的阳离子。镁能够诱导深度睡眠，也能起到肌肉松弛剂的作用。生活方式导致昼夜节律不规律，从而导致镁从体内排出，造成镁缺乏 (12)。2 型糖尿病患者通常会出现镁状态改变。研究表明，2 型糖尿病患者缺镁的几率更高，尤其是那些血糖控制不佳的患者，患病时间较长，并存在慢性微血管和大血管问题（13）。钾是细胞内最丰富的阳离子，在神经和肌肉组织的细胞功能中起着重要作用。临床实践中经常观察到钾缺乏或运动障碍。电解质异常，尤其是低钾血症和高钾血症，是
引用本文Paul S，Rahman M H，Tamanna M，Halder D，Kobir M S，Munshi M H，Hajong P，Anwar M B.杂草管理技术的比较分析技术
杂草管理在芋头种植中构成了重大挑战，因为这是季风季节中长期种植的作物。其延长生长期的温暖，潮湿的条件促进了快速的杂草发芽和生长，使杂草管理工作变得复杂。为了解决这个问题，2021年和2022年在贾肖尔的孟加拉国农业研究所进行了一项研究，以评估塔罗的可持续杂草管理策略。The experiment, designed as a randomized complete block (RCB) with three replications, tested seven weed control methods: T 1 = straw mulching (SM), T 2 = pre-emergence herbicide + SM, T 3 = poly mulching (PM), T 4 = pre-emergence herbicide + PM, T 5 = intercropping + two hand- weeding, T 6 = pre-emergence herbicide, and T 7 =沿t 8 =无杂草和t 9 =杂草控制治疗的四个手质量。结果表明，所有覆盖处理均达到70％至80％的杂草控制效率，将杂草的生长显着降低到出现后120天（DAE）。间作 +手提处理的杂草控制最多90 DAE。在覆盖物中，稻草覆盖导致最高的植物和最宽的植物底，导致产量最高和收益成本比，然后进行其他覆盖物和间作 +手除草处理。出生前除草剂治疗的作用短，因此无效。此外，将覆盖物（SM＆PM）与出生前除草剂相结合，而不是仅覆盖。这些发现将稻草覆盖物作为芋头最有效的杂草管理策略，消除了对除草剂的需求。覆盖物不可用的地方，与手除草相结合可以是有效控制杂草的可行替代方法。
在Dhamar Goveernory，也门Hamed Ahmed Golaah，* Anar A. A. al-Kubati，Fateh A. Ba div>
饲料中的霉菌毒素污染是全球安全问题。它对家禽行业造成了巨大的经济损失，并对人类健康构成了重大危害。目前的研究旨在确定在也门达哈尔省（Dhamar Convictorate）种植肉鸡鸡肉的配方和原材料饲料中的霉菌毒素污染水平。从达哈尔省的家禽农场使用的各种家禽饲料中随机收集了总共36个样品。甲醇用作从固体饲料样品中提取霉菌毒素的有机溶剂。定量快速ELISA测试试剂盒用于检测霉菌毒素的水平。结果表明，在36.11％，83.33％，22.22％和100％的测试样品中检测到Aflatoxins，T-2毒素，Ochratoxins A和Zeralenone，分别为0.37、21.67、0.8、0.8、0.8和14.04 ppb。在普通的feed-I（1.00和3.47 ppb）和普通的饲料II（1.07和4.9 ppb）中发现了最高水平的黄曲霉毒素和ochratoxin。同样，在普通饲料I（19.87 ppb）中检测到了最高水平的Zearalenone。在原始浓缩物（49.23 ppb）和最终浓缩物（49.47 ppb）中检测到最高水平的T-2毒素。霉菌毒素。统计分析表明，在饲料类型之间，霉菌毒素水平有显着差异（P值<0.05）。普通饲料与原成分饲料相比更受污染。需要进一步的研究来确定家禽饲料中与霉菌毒素污染相关的因素。这些发现强调了霉菌毒素对Dhamar省家禽和公共卫生构成的威胁，并指出需要采取干预措施以降低这些风险。
虾壳废物和旧椰子水Rusli Anwar 1，Arief Rahman 2，Rus
3,4种植作物种植，PoliteKnik Pertanian Negeri Samarinda 5农业工业技术，农业学院，Palangka Raya大学摘要：人类和行业的快速增长产生了50-60％的生产材料的有机废物。这些废物可用于农业，因为人类对健康消费的意识会导致农业开始使用有机材料。以虾贝壳和旧椰子水的形式产生的有机废物可以用作植物生长和发育的有机肥料。本研究旨在检查在制造有机肥料并测试所得有机肥料的物理和化学质量过程中发生的反应动力学。这项研究具有2个因素的组合设计。第一个因素是发酵方法（F），该方法由2个级别组成，即：F 1 =带有空气软管（有氧运动）的容器，F 2 =紧密闭合的容器（厌氧）。第二个因素是有机肥料原材料（L），它由3个级别组成，即：L 1 =虾壳废物，L 2 =旧椰子水，L 3 =虾壳废物 +旧椰子水。结果显示的是物理特征，有氧发酵处理的产生有机肥料比厌氧更快，而产生有机肥料的速度也受原材料特征的影响。wheareas基于化学特性，所有处理均未符合印尼国家标准，但是有几种符合pH，c-有机和n-舌等符合的化学成分。接近标准的治疗方法是f 1 L 1和f 1 L 3治疗n total，f 1 L 2和f 2 l 2用于c-有机物。
如何引用本文：Umari Abdurrahim Abi Anwar*，Aditia Wirayudha，Sri Suwarsi，Azyyati Anuar，Baderisang Mohamed，（2023年），“供应链Concep
How to cite this article : Umari Abdurrahim Abi Anwar*, Aditia Wirayudha, Sri Suwarsi, Azyyati Anuar, Baderisang Mohamed, (2023), “Supply Chain Conceptual Model in Logistic Operation Strategies for Best Practice Performance” in Social and Humaniora Research Symposium (SoRes) , KnE Life Sciences, pages 691–706.doi 10.18502/kss.v8i18.14271第691页
人工智能和机器学习在安全运营中心的应用 Mohammad Anwarul Islam，中乔治亚州立大学
安全运营中心 (SOC) 的使命是保护数字资产（数据、应用程序、基础设施）免受恶意攻击和破坏。SOC 通过人员、流程和技术在检测、响应和从网络攻击中恢复方面完成其使命。SOC 依赖于多种硬件设备和软件工具，例如防火墙、入侵检测和预防系统、基于传感器的事件、系统日志、端点检测和响应、威胁情报、漏洞扫描器等。这些工具和设备实时生成大量数据。因此，安全事件和信息管理 (SIEM) 等工具必须分析大量数据以检测恶意活动和安全事件。机器学习和人工智能技术有可能检测异常和网络攻击。本研究重点介绍 AI/ML 如何嵌入 SOC 工具。关键词：安全运营中心、人工智能、机器学习、网络攻击
博士GMMAnwarulHasan nwarulHasan
“植物酥油的生产”工艺编号：SHACI/GHAUBI /62—630/2007/181 日期：2007.12.11-被孟加拉国科学与工业研究理事会接受，Dhanmondi，达卡-1205。孟加拉国。“天然营养补充油（黑孜然籽油）的生产”工艺编号：39.373.037.04.00.171.2012 日期：2012.10.23-被孟加拉国科学与工业研究理事会接受，Dhanmondi，达卡-1205。孟加拉国。社会工作和其他活动 参加在达卡举行的“第 14 届亚太童子军大露营 '94” 参加在达卡举行的“亚太青年论坛 94”。
医疗保健领域的人工智能和机器学习：评论 Malcolm Rozario 1、Ahmad Anwar Zainuddin* 2 和 Sehan Amandu Gamage 2
随着技术的发展和进步，医疗保健是经历了巨大变革的一个行业。医疗保健领域使用和实施了各种信息系统。医疗保健中的信息系统及其管理存在特定问题和趋势。商业智能和大数据是医疗保健领域广泛使用的两种技术。商业智能和大数据是用于实际分析和诊断医疗状况的医疗智能工具和应用程序 [1]。决策支持系统也用于医疗保健，并利用这些技术做出数据驱动的决策。数据的处理和管理非常重要，通常使用数据仓库来管理信息 [2]。与医疗保健系统相关的数据通常是多维的，通常从不同方面进行分析以有效使用。可视化技术的应用以及数字仪表板的使用也用于医疗保健领域的数据管理 [6]。
