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摘要。 Babatunde OJ，Ogundare AO，Adebolu TT。 2023年。多种抗生素 - 抗抗菌抗菌的抗菌活性
摘要。Babatunde OJ，Ogundare AO，Adebolu TT。2023。longifolia叶提取物的抗菌活性对从尼日利亚阿库尔医院的医院的多种抗生素耐药细菌上进行的抗菌活性。Nusantara Bioscience 15：149-160。polyalthia longifolia（Sonn。）是一种观赏植物，据说在寻找新药物以治疗由多种抗生素耐药细菌（MAR）引起的感染时具有治疗性。研究了这种植物的叶子，以针对阿库尔（Akure）选定医院及其药理特性中的Fomites中的MAR分离的前瞻性抗菌活性。标准的微生物方法用于分离和鉴定来自富米特的细菌。椎间盘扩散，以测试其对用乙醇和水制成的常规抗生素和长叶叶叶叶叶提取物的敏感性。ciprotab®被用作抗菌测定期间的对照。因此，使用标准方法进行GC-MS分析以鉴定植物叶提取物中的化学物质。金黄色葡萄球菌（29.17％），甲链球菌（20.83％），铜绿假单胞菌（14.28％），大肠杆菌（14.28％），typhi（14.28％），typhi（12.5％）和klebbsiella syteriate（8.33％）（8.33％）。在这项研究中进行了取样。粗乙醇叶（100mg/ml）的粗乙醇叶提取物抑制了这些生物的生长，其对铜绿假单胞菌的影响最大，值为23.83±0.44 mm，这比对照抗生素（ciprofloxacin）的药物优越。对长叶叶叶叶菌的纯化叶提取物的GC-MS分析揭示了存在生物活性化合物，例如N-己二烷酸和Phytol等。研究表明，长叶叶枝的叶提取物可以抑制来自富米特的分离的MAR的生长，并增加cidal效应，并且随着浓度和暴露时间的增加而抑制增加。
摘要。 Babatunde OJ，Ogundare AO，Adebolu TT。 2023年。多种抗生素 - 抗抗菌抗菌的抗菌活性
摘要。Babatunde OJ，Ogundare AO，Adebolu TT。2023。longifolia叶提取物的抗菌活性对从尼日利亚阿库尔医院的医院的多种抗生素耐药细菌上进行的抗菌活性。Nusantara Bioscience 15：149-160。polyalthia longifolia（Sonn。）是一种观赏植物，据说在寻找新药物以治疗由多种抗生素耐药细菌（MAR）引起的感染时具有治疗性。研究了这种植物的叶子，以针对阿库尔（Akure）选定医院及其药理特性中的Fomites中的MAR分离的前瞻性抗菌活性。标准的微生物方法用于分离和鉴定来自富米特的细菌。椎间盘扩散，以测试其对用乙醇和水制成的常规抗生素和长叶叶叶叶提取物的敏感性。ciprotab®被用作抗菌测定期间的对照。因此，使用标准方法进行GC-MS分析以鉴定植物叶提取物中的化学物质。金黄色葡萄球菌（29.17％），甲链球菌（20.83％），铜绿假单胞菌（14.28％），大肠杆菌（14.28％），typhi（14.28％），typhi（12.5％）和klebbsiella syteriate（8.33％）（8.33％）。在这项研究中进行了取样。粗乙醇叶（100mg/ml）的粗乙醇叶提取物抑制了这些生物的生长，其对铜绿假单胞菌的影响最大，值为23.83±0.44 mm，这比对照抗生素（ciprofloxacin）的药物优越。对长叶叶叶叶菌的纯化叶提取物的GC-MS分析揭示了存在生物活性化合物，例如N-己二烷酸和Phytol等。研究表明，长叶叶枝的叶提取物可以抑制来自富米特的分离的MAR的生长，并增加cidal效应，并且随着浓度和暴露时间的增加而抑制增加。
引用； Bello O.A.，Folorunso A.，Ejiofor O.E.，Budale F.Z.，Adebayo K.和Babatunde O.A. （2023）增强欺诈p
摘要：随着数字支付方法的增殖，预防金融交易的欺诈行为变得越来越重要，并且网络犯罪分子采用更复杂的技术。基于规则的传统系统在仍在使用的同时，通常在检测复杂和不断发展的欺诈模式方面缺乏。机器学习（ML）方法提供了一种强大的替代方案，提供了动态和适应性解决方案，以增强预防欺诈。此摘要探讨了金融部门采用的各种ML技术来减轻欺诈风险。监督的学习模型，例如逻辑回归，决策树和神经网络，被广泛用于欺诈检测。这些模型经过历史交易数据的培训，以识别指示欺诈活动的模式。一旦受过培训，他们就可以将新的交易归类为合法或可疑的，以高精度。无监督的学习技术，包括聚类和异常检测，对于识别新型欺诈特别有用
尼日利亚影子经济的规模和决定因素
撒哈拉以南非洲的储蓄与投资差距：金融部门发展与移民汇款的相互作用重要吗？ Oluwatosin Adeniyi、Joshua Afolabi、Wasiu Adekunle、Musibau Babatunde 和 Edward Omiwale 223-2
IBA 理事会会议 - De Rebus
Babatunde Ajibade / Nankunda Katanga Mohamed Abdel Wahab / Jalal El Ahdab Ramesh Vaidyanathan / Hideaki Roy Umetsu Christine Blaise-Engel / Christopher Owen Juan De los Heros / Estif Aparicio Kelli Sager
机器学习在材料科学中的应用进展：从非二维到二维材料
建筑材料，尤其是用于大型基础设施项目的建筑材料，需要精确的机械性能。传统上，确定这些性能需要大量且耗时的实验测试。机器学习 (ML) 的出现为有效预测这些性能提供了一条新途径。Babatunde Abiodun Salami 等人 (2022)[1] 利用 232 个实验结果应用 ML 模型（例如人工神经网络 (ANN)、基因表达编程 (GEP) 和梯度提升树 (GBT)）来预测轻质泡沫混凝土的抗压强度。他们发现 GEP 模型在预测泡沫混凝土的抗压强度方面优于其他模型，并且开发的模型可用于优化混合物设计，从而加速开发过程。
遗传学，基因组学和生物信息学表现时间表
植物化学和急性毒性研究，对证券adacalatculatafresen（Polygagalceae）的茎皮的水和乙酸乙酸乙酯提取物（Polygagalceae）ICAB-ABS-041 kanu nnna vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian Vivian分子检测。从阿布贾Nyanya的家禽掉落中分离出的Typhimrium。ICOB-ABS-043 Dundaye M. B.，Aliero A.A.和Tafinta I. Y评估Roselle（芙蓉证券l。）花青素含量的加入ICAB-ABS-044 Olajire O.，Okere A.，Ojo A.，Ojo A.，Aladele S. E.，Oduoye O.，Folklore G.，Nwosu D. J.，Olosunde A.A.，Olubiyi M. R.和Babatunde A. O.
基因组流行病学揭示了 mpox 在人类中出现的时间和起源
Ayotunde E. Sijuwola 1 , Muhammad I. Ahmed 1 , Oludayo O. Ope-ewe 1 , Olusola Akinola Ogunsanya 1 , Alhaji Olono 1 , Philomena Eromon 1 , Christopher H Tomkins-Tinch 5 , James Oduno 8 Osendio Awuneu 7 , Ehiakhamen 8, Chimaobi Chukwu 8, Kabiru Suleiman 8, Afolabi Akinpelu 8, Adama Ahmad 8, Khadijah Isa Imam 8, Richard Ojedele 8, Victor Dripenaye 8, Kenneth Ikeata 8, Dondej 8, Sophjumocyba Adelakun , Loique Landry Messanga Essengue 9 , Moïse Henri Moumbeket Yifomnjou 9 , Mark Zeller 2 , Karthik Gangavarapu 2 , Áine O'Toole 3 , Daniel J Park 5 , Gerald Oboowa 10 , Sofonias Fode Kefle 10 ,Tessema 1 , Anise Happi 1 , Philippe Lemey 12 , Marc A Suchard 6,13,14 , Kristian G. Andersen 2,15 , Pardis Sabeti 5,16 , Andrew Rambaut 3 , Richard Njoum 9 , Chikwe Ihekweazu 8 Jideyo 8 Idriss
化学研究对美国经济的重要性
•宾夕法尼亚州立大学Monty M. Alger•Gilda A. Barabino，Olin工程学院•Gregg T. Beckham，国家可再生能源实验室•Dimitris I. Collias，Procter＆Gamble Co.•Juan J.de Pablo，芝加哥大学•莎朗·C·格洛泽（Sharon C. •Exxonmobil研究与工程公司JoséG。Santiesteban，退休•雷切尔·塞加尔曼（Rachel A.
提高 VPP 入学率的 30 个行之有效的策略
此外，我们还要感谢以下个人和组织分享他们的专业知识和经验，这些为本报告的见解奠定了基础：1. Arizona Public Service：Bruce Brazis、Jason Delaney 2. CPower：Amy Nunnemacher、Glenn Bogarde 3. Duke Energy：Stacy Phillips 4. EnergyHub：Michael Haber 5. ev.energy：Keenan Taylor、Scott Dimetrosky、Bill LeBlanc 6. Green Mountain Power：Kristin Carlson 7. National Grid：Paul Wassink 8. OtterTail Power：Jason Grenier、Babatunde Adegbesan 9. PacifiCorp：William Comeau 10. PG&E：Neda Assadi、Kendrik Li、John Hernandez 11. RenewHome：Cliff Staton、Melissa Caldwell 12. Uplight：Gisela Glandt、Courtney Staufer、Sam Harnett 13. Voltus：Jared Satrom、Emily Orvis 14. WeaveGrid：Mathias Bell 15. Xcel Energy：Andrew Ryan、Meagan Madden