XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDaffodil
微萃取技术在生物和法医分析领域的新应用
1 意大利基耶蒂-佩斯卡拉“G. d'Annunzio”大学医学和老龄化科学系，法医学科，66100 基耶蒂；cristian.dovidio@unich.it (CD)；martina.bonelli@unich.it (MB) 2 意大利基耶蒂-佩斯卡拉“G. d'Annunzio”大学药学系，Via dei Vestini 31，66100 基耶蒂；enrica.rosato@unich.it (ER)；angela.tartaglia@unich.it (AT) 3 土耳其共和大学药学院分析化学系，锡瓦斯 58140；hiulusoy@yahoo.com 4 希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学化学系分析化学实验室，54124 塞萨洛尼基， samanidu@chem.auth.gr 5 佛罗里达国际大学国际法医研究所化学和生物化学系，11200 SW 8th St，迈阿密，FL 33199，美国；furtonk@fiu.edu（KGF）；akabir@fiu.edu（AK） 6 孟加拉国达卡 1207 水仙国际大学联合健康科学学院药学系 7 沙特阿拉伯 Al-Medina Al-Munawara 41477 泰巴大学科学学院化学系；drimran.chiral@gmail.com 8 贾米亚米莉亚伊斯兰大学，贾米亚纳加尔，新德里 110025，印度 9 药理毒理学实验室 - 圣神医院，Via Fonte Romana 8，65124 佩斯卡拉，意大利； fabio.savini@ausl.pe.it 10 神经生物化学和神经药理学实验室，Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta，Via Celoria 11, 20133 米兰，意大利； Ugo.DeGrazia@istituto-besta.it * 通讯：marcello.locatelli@unich.it
DNA 测序和基因表达谱的比较有助于不明原发部位癌症的组织来源诊断。
1 墨尔本大学临床病理学系和癌症研究中心，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 2 彼得·麦克卡勒姆癌症中心病理学系，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 3 彼得·麦克卡勒姆癌症中心肿瘤内科系，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 4 墨尔本大学彼得·麦克卡勒姆爵士肿瘤学系，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 5 彼得·麦克卡勒姆癌症中心，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 6 韦斯特米德医学研究所，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 7 韦斯特米德医院妇科肿瘤学系，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 8 悉尼大学水仙花中心，与新南威尔士州癌症委员会合资，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 9 韦斯特米德医院玛丽王妃癌症中心肿瘤内科系，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 10 弗林德斯大学和弗林德斯医疗中心肿瘤内科系，阿德莱德，南澳大利亚州，澳大利亚 11 巴旺健康癌症中心肿瘤内科系服务部，维多利亚州吉朗，澳大利亚 12 西南医疗保健中心肿瘤内科系，瓦南布尔与迪肯大学，维多利亚州吉朗，澳大利亚 13 卡布里尼健康中心肿瘤内科系，维多利亚州墨尔本，澳大利亚 14 边境肿瘤内科系，奥尔伯里沃东加地区癌症中心，新南威尔士州奥尔伯里，澳大利亚 15 本迪戈健康中心肿瘤内科系，维多利亚州本迪戈，澳大利亚 16 艾伦沃克癌症中心医学部，北领地达尔文，澳大利亚 17 圣文森特医院心胸外科系，维多利亚州墨尔本，澳大利亚 18 彼得麦克卡勒姆癌症中心放射肿瘤科系，维多利亚州墨尔本，澳大利亚 19 杰克逊实验室计算科学系，康涅狄格州法明顿，美国 20 墨尔本大学圣文森特医院医学系，维多利亚州墨尔本，澳大利亚 21 皇家墨尔本大学医学系墨尔本大学医院，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 22 悉尼大学科林医学研究研究所和悉尼医学院癌症诊断和病理学组，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 23 斯威本大学心理学系和艾弗森健康创新研究所，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 24 彼得·麦克卡勒姆癌症中心行为科学部，卫生服务研究和实施科学部，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚
3 学生，美国甘农大学达尔肯珀商学院，电子邮件：Hosen001@gannon.edu，hosen.00369@gmail.com 4 研究生，专业英语文学硕士，香港理工大学人文学院系，香港，电子邮件：ng3927@gmail.com 5 学生，美国特里尼大学商业分析理学硕士（MSBAN），电子邮件：saifullahbabbar3@gmail.com 6 研究生学者，孟加拉国达芙迪尔国际大学电子与电气工程系，电子邮件：jamilmanik11@gmail.com 引用：Saghir Ahmad 等人。 (2024) 人工智能对商业和社会价值观的影响：好处、挑战和未来方向，教育管理：理论与实践，30 (6), 3174-3180 Doi: 10.53555/kuey.v30i6.6012
文章信息摘要人们普遍认为，人工智能是一种创新工具，可用于改进业务流程、改变社会关系和解决地球的可持续发展挑战。本文一方面探讨了将人工智能融入这些领域的社会、经济和技术背景所带来的不同积极影响，另一方面探讨了它所带来的问题。数据分析增强了各个领域的决策能力。如今，无论需要优化还是发明任何新事物，如更智能的供应链或更有效的促销活动，人工智能都会为组织提供所需的工具，而只要需要优化或新发明，如更智能的供应链或有效的促销活动创建等，人工智能就会派上用场。人工智能技术除了对各个领域产生的惊人影响外，一些人对其持负面看法，认为许多人可能会因为自动化、离岸外包、道德问题、集中权力、技术巨头等而失业，而人工智能的积极一面似乎已经成熟，从医疗保健、教育、交通、公共服务提供等各个领域，都可以通过实施各种人工智能应用进行彻底颠覆，自我更好的诊断、小组教学、更安全的汽车、同伴教学、更有效的诊断等等——这些只是机器比我们思考得更快改变人类生活的几个例子，但鉴于信息收集分析涉及个人数据、算法、偏见、社会分工等，我们现在需要可执行的监管，加上道德行为，以分享任何人工智能船舶带来的利益，否则总会有赢家和输家，此外，人工智能引入了潜在的诊断方法，优化使用基础，气候建模也是相关环境问题之首，因此采用人工智能将激发减少人类对地球影响的新想法，然而，即使人工智能本身消耗了如此多的能量，技术仍然对环境不友好，主要是高能耗计算、电子垃圾，因此他们应该在实施阶段建立友好的系统，并遵循生态最佳实践。商业管理人工智能在社会和全球层面的应用非常复杂，需要采用综合方法来管理它，并让更广泛的跨职能利益相关者参与其中，以及持续的道德评估。人工智能在社会和全球层面的商业应用和影响是多方面的，需要采用综合管理，并让广泛的跨职能利益相关者参与其中，以及持续的道德评估。因此，有一些关键的基础问题对于实现人工智能的好处同时避免潜在的陷阱具有重大影响：社会、政策制定者、行业和民间社会利用人工智能提供的机会，造福所有利益相关者，避免成为负面后果的牺牲品。最后，基于本文提出的各种观点前提和
碳酸饮料中咖啡因的定量分析...
3 Daffodil国际大学公共卫生部助理教授，摘要本研究探索了使用UV可见光谱作为一种具有成本效益且可访问的分析方法的流行饮料中的咖啡因含量。咖啡因是一种天然存在的生物碱，因其中枢神经系统刺激性特性而被广泛消耗，并具有包括咖啡，茶和能量饮料在内的来源。分析涉及使用二氯甲烷提取咖啡因，然后在260 nm处进行紫外线光谱测量，表明吸光度和浓度之间存在较强的线性关系（R²> 0.99）。在经过测试的饮料中，红牛表现出每份最高的咖啡因含量（52.5 mg），其次是Nescafe（45 mg）和Tiger（25.5 mg），而可口可乐和Mojo的水平最低（每个21毫克）。来自已发表来源的比较数据证实了咖啡因含量的变化，刺（160 mg）和红牛（80 mg）在已发表的咖啡因数据中引导。统计分析表明，每份样品总量和咖啡因含量之间的弱负相关（-0.456，p = 0.185）和每毫升（-0.426，p = 0.220），表明关系不确定。这些发现强调了消费者意识和监管措施对咖啡因标签的重要性，特别是对于高咖啡因产品（例如能量饮料）。这项研究强调了紫外可见光谱，作为在饮料中用于咖啡因定量的更多资源密集型方法的有效替代方法。常见来源包括软饮料和茶叶。它的广泛消费使咖啡因成为全球最受欢迎，最常见的药物之一。关键词：咖啡因，饮料，光谱，碳酸化，标记引言咖啡因，一种天然存在的生物碱，在全球63种植物物种的叶子，种子或水果中都发现。咖啡因的受欢迎程度源于其作为轻度中枢神经系统刺激剂的药理活性。每天300毫克的消费构成最小的风险；但是，在怀孕或压力期间，食品标准局（FSA）建议将摄入量限制为每天不到300毫克。虽然没有针对食品中咖啡因含量标记咖啡因含量的强制性法规，但几项研究已确定了共同饮料中的咖啡因水平。高压液相色谱（HPLC）通常是由于干扰较少而是首选分析方法。但是，HPLC是昂贵且资源密集的，限制了孟加拉国许多教育实验室的可用性。本研究使用紫外线光谱法探索了一种替代分析方法，以分析和量化流行饮料和咖啡中的咖啡因含量。咖啡因是