XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHASAN
分子对接研究 Hasan Cubuka 和 Mehme
1. Fung, TS; Liu, DX, 人类冠状病毒：宿主-病原体相互作用。2019 年微生物学年鉴，73，529-557。2. 吴灿荣，YY，刘洋，张鹏，王雅莉，王琪琪，徐扬，李明雪，郑梦竹，陈丽霞，李华 弗林，COVID-19 的潜在治疗靶点。2020。3. Walls, AC; Park, YJ; Tortorici, MA; Wall, A.; McGuire, AT; Veesler, D., SARS-CoV-2 刺突糖蛋白的结构、功能和抗原性。Cell 2020。 4. https://covid19.who.int/?gclid=CjwKCAjw8df2BRA3EiwAvfZWaP34yJr8HdK4mBed5dKa2T6fl ZjBA5sFDNCata6LM6-eXa1CmMjHwhoCUZQQAvD_BwE 。 5. 达玛，K.；沙伦，K.；蒂瓦里，R.；达达尔，M.；马利克，YS；辛格，KP； Chaicumpa, W.，COVID-19，一种新出现的冠状病毒感染：设计和开发疫苗、免疫疗法和疗法的进展和前景。人类疫苗免疫疗法 2020，1-7。 6.张L.；林，D。孙，X.；柯斯，美国；德罗斯滕，C.；索尔赫林，L.；贝克尔，S.； Rox, K.; Hilgenfeld, R., SARS-CoV-2 主蛋白酶的晶体结构为设计改进的 α-酮酰胺抑制剂提供了基础。Science 2020, eabb3405。7. Liu, J.; Cao, R.; Xu, M.; Wang, X.; Zhang, H.; Hu, H.; Li, Y.; Hu, Z.; Zhong, W.; Wang, M., 羟氯喹是氯喹的一种低毒性衍生物，可在体外有效抑制 SARS-CoV-2 感染。Cell Discov 2020, 6, 16。8. Gao, J.; Tian, Z.; Yang, X., 突破：磷酸氯喹在临床研究中显示出对治疗 COVID-19 相关肺炎的明显疗效。Biosci Trends 2020, 14(1), 72-73。9. Wang, M.; Cao, R.; Zhang, L.; Yang, X.; Liu, J.; Xu, M.; Shi, Z.; Hu, Z.; Zhong, W.; Xiao, G., 瑞德西韦和氯喹在体外有效抑制最近出现的新型冠状病毒 (2019-nCoV)。Cell Res 2020, 30 (3), 269-271。10. Yao, X.; Ye, F.; Zhang, M.; Cui, C.; Huang, B.; Niu, P.; Liu, X.; Zhao, L.; Dong, E.; Song, C.; Zhan, S.; Lu, R.; Li, H.; Tan, W.; Liu, D., 羟氯喹治疗严重急性呼吸道综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 的体外抗病毒活性和优化剂量设计预测。Clin Infect Dis 2020。 11. Dong, L.；Hu, S.；Gao, J.，发现治疗 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的药物。药物发现治疗学 2020, 14 (1), 58-60。12. https://khgmstokyonetimidb.saglik.gov.tr/TR，f.-.-m.-t.-.-.-c.-.-s.-c.-e.-t.-k.-i.-i.-bh，土耳其。13. Agostini, ML；Andres, EL；Sims, AC；Graham, RL；Sheahan, TP；Lu, X.；Smith, EC；Case, JB；Feng, JY；Jordan, R.；Ray, AS；Cihlar, T.；Siegel, D.；Mackman, RL；Clarke, MO；Baric, RS； Denison, MR，冠状病毒对抗病毒药物瑞德西韦 (GS-5734) 的敏感性由病毒聚合酶和校对核酸外切酶介导。mBio 2018, 9 (2)。14. Brown, AJ；Won, JJ；Graham, RL；Dinnon, KH，第 3 位；Sims, AC；Feng, JY；Cihlar, T.；Denison, MR；Baric, RS；Sheahan, TP，广谱抗病毒药物瑞德西韦可通过高度发散的 RNA 依赖性 RNA 聚合酶抑制人类地方性和人畜共患的德尔塔冠状病毒。抗病毒研究 2019，169，104541。15. Ko, WC；Rolain, JM；Lee, NY；Chen, PL；Huang, CT；Lee, PI；Hsueh, PR，支持使用瑞德西韦治疗 SARS-CoV-2 感染的论据。国际抗微生物剂杂志 2020，105933。16. Tim Smith, P.，BCPS；Jennifer Bushek，PharmD；Tony Prosser，PharmD，COVID-19 药物治疗——潜在选择。爱思唯尔 2020。17. Chu, CM；Cheng, VC；Hung, IF；Wong, MM；Chan, KH；Chan, KS；Kao, RY； Poon, LL; Wong, CL; Guan, Y.; Peiris, JS; Yuen, KY，洛匹那韦/利托那韦在 SARS 治疗中的作用：初步病毒学和临床发现。Thorax 2004, 59 (3), 252-6。18. Chen, F.; Chan, KH; Jiang, Y.; Kao, RY; Lu, HT; Fan, KW; Cheng, VC; Tsui, WH; Hung, IF; Lee, TS; Guan, Y.; Peiris, JS; Yuen, KY，10 种 SARS 冠状病毒临床分离株对选定的抗病毒化合物的体外敏感性。J Clin Virol 2004, 31 (1), 69-75。
杰出项目研究摘要Md。Hasan...
2011-2013），项目编号：10-ADV1367-04，项目标题：基于YSZ的多孔管状阳极支持和用于固体氧化物燃料电池的密集的单粒电解质层的开发，资金授权授权：NSTIP，预算，预算：19400,000 SR。角色：PM2013-2015），项目编号：AT-32-21，项目名称：用于氢气分离及其水热稳定性的纳米晶复合氧化物氧化物膜，KACST，预算：9,800,000 SR。 Role: PM 2013 to 2015), Project no: KACST ARP 34-79, Project Title: Self-Assembly of Janus-Dendrimers into Nanostructured Supramolecular Architectures, Funding Authority: KACST, Budget: SR 1,306,000.00 SR, Role: Co-I 2013 to 2015, Project no: KAP-11-616, Title: Molybdenum (Mo) based Dispersed重油升级的催化剂，角色：共同投资者，资金管理局：KACST，预算：1,462,000 SAR。角色：CO-I2013-2015，项目编号：12-Ene3204-04，标题：表面改装的铅硫代基因异质结构的太阳能收获，资金授权机构：NSTIP：预算，预算：1984,200 SAR。1）2016年3月 - 2018年3月，项目号nstip，15-Ene4617-04，角色：Co-I。2018年4月至4月2021年，多孔结构对太阳能热量储能材料的影响，PI，H。Zahir，Co.-I：M。Maslehuddin，Amir al-Ahmed，M。M. M. Rahman，DSR/ dsr/ in171036，资金授权：DSR，DSR，KFUPM，Budgupm，预算：300,000.00 sar。角色：PM2020年4月至2023年3月，LACO3OH NANOPRISM：光致发光和有毒的NOX降低特性”（DF191-Corere-109）资金授权机构：DSR，KFUPM，PI，H。Zahir预算SR。299,835。角色：PM2020年4月至2023年3月，层次多孔和空心MGO微球用于太阳能储能”（DF191-Corere-107）资金授权机构：DSR，KFUPM，PI，H。Zahir，H。Zahir，预算SR。279,940。279,940。角色：PM2019年4月至2022年4月，小说（Co-，Ni）-Calixarenes作为重油升级的分散催化剂，Mohammad Mozahar Hossain； Co-I：Hasan Zahir博士，Shaikh Abdur Razzak博士； Sagir Adamu博士，DF181018； 3年，资金管理局：DSR，KFUPM。预算：299,910.00 SAR。角色 - co-i
教授博士HASAN OCAK - AVESİS - 科贾埃利大学
教授博士HASAN OCAK 个人信息 电子邮件: hocak@kocaeli.edu.tr 网址: https://avesis.kocaeli.edu.tr/hocak 国际研究人员 ID ScholarID: U4HeTbIAAAAJ ORCID: 0000-0002-9539-6583 Publons / Web Of Science ResearcherID: F-5553-2018 ScopusID: 6506127239 Yoksis Researcher ID: 33087 教育信息 博士学位, 凯斯西储大学, 电气电子工程和计算机科学系, 美国 1999 - 2004 学士学位, 凯斯西储大学, 电气工程系, 美国 1994 - 1999 硕士学位, 凯斯西储大学, 电气工程和应用物理系, 美国 1994 - 1999 外语 英语, C2 硕士论文 博士, 故障检测,滚动轴承的诊断与预测：频域方法和隐马尔可夫模型，凯斯西储大学，电气电子工程与计算机科学系，2003 硕士，使用隐马尔可夫模型设计语音激活系统，凯斯西储大学，电气工程与应用物理系，1999 研究领域 机器人与机电一体化系统、计算机视觉、信号处理、人工智能、计算机学习和模式识别、电气电子工程 学术职称/职位 教授博士，科贾埃利大学，工程学院，机电一体化工程，2014 年至今副学士博士，科贾埃利大学，工程学院，机电一体化工程，2009 - 2014 助理。副教授博士，科贾埃利大学，工程学院，机电一体化工程，2004 - 2009 研究助理，科贾埃利大学，工程学院，机电一体化工程，2004 - 2004
泵送雨水系统的模拟及太阳能泵送潜力的评估 Hasan Huseyin Coban 1,*
摘要 那些希望减少对外国能源的依赖并防止破坏自然的国家正在增加对可再生能源的投资。随着对绿色能源发电的需求不断增加，世界各地的专家都在尝试用更好的方法发电。雨水收集也可以是一种非传统能源，就像风能和太阳能一样。即使是小规模发电，也可以减少对环境有害且成本高昂的能源生产方法。到目前为止，人们已经做出了各种努力来利用雨水发电，雨水是世界上最丰富的资源之一；然而，这可能是最引人注目的研究之一。这项研究的目标是在降雨量大但电力稀少的地区利用雨水发电。就发电量而言，雨滴永远无法与水力发电站竞争。然而，它们有一个显著的优势——它们是免费的。随着能源价格的上涨和新技术的发展，雨能的商业化利用似乎并不遥远。太阳能电池和泵电-雨水系统产生的能量减少了 572 美元的可变电力成本。在研究中以抽水雨水库为代表的能源存储维度中，经济效益潜力非常低。建议尽量减少运营成本，最大限度地提高存储容量和效率，并将填充和卸载时间控制在大约一小时。关键词可再生能源；雨水；抽水蓄能；太阳能光伏；能源存储；优化
利用人工智能在教育中提高教学效果 M Nasir 1*、M Hasan 2、Adlim 3、Muhammad Syukri 4
教育中的人工智能 (AIEd) 已经发展了一段时间，2022 年 12 月底 GPT 聊天的出现为教育实践开辟了新的机遇、潜力和挑战。计算技术和信息处理的进步导致人工智能 (AI) 在教育领域的广泛应用。在过去的 20 年里，关于 AIED 的论文数量一直在稳步增加，从 2015 年到现在急剧上升。在其短暂的历史中，AIEd 经历了几次范式转变。本研究旨在通过研究来自 Google Scholar、PubMed、CrossRef、OpenAlex 和 Scopus 的元数据的出版趋势来探索 AI 在教育中的应用。人工智能 (AI) 技术的发展和应用，特别是在教育领域，极大地支持了教育改革，并深刻影响了学习者的学习方式。教育中的人工智能 (AIED) 可以帮助教师准备教材、演示媒体和准确的评估。此外，AIED 还能帮助学生因应差异调整传统学习方式，实现符合学生学习需求的智能教学。教师对教育技术 (ET) 的正面认知，有利于积极运用 AI 技术辅助教学，进而提升教学效果。整体而言，AIEd 的发展趋势已成功赋能学习者个性化，让学习者具备批判性思维和创新性思维，促进个性化学习。
使用有效的微生物4（EM4）Annisa Maysabila 1，Rika Heryanti 1，Rega Permana 1*，Zahidah Hasan
生产率价值达到13,600千克/公顷，Whiteleg Shrimp的存活率高80-100％，可获得的质量可用，抗病性，较高的库存密度和低饲料转化率（Sambu等人，2021年）。半密集的水产养殖系统是广泛使用的水产养殖系统之一，尤其是用于培养虾，但是在半密集型系统中与虾养殖的问题是，残留的饲料，有机物和有毒化合物会迅速积累（Elfidiah，2016年）。来自饲料残基或虾代谢残基的高有机物，悬浮固体，碳，氮和磷，半强度培养系统在降低池塘水质方面具有巨大的潜力（Herbeck等，2021）。虾池废水可以以
作为太空环境模型的加州贻贝足蛋白粘附特性的计算分析 Sana Hasan Jagmag
简介：来自加州贻贝的贻贝足蛋白 (MFP) 的粘附特性因其在生物医学工程和材料科学等领域的潜在应用而备受关注[1][2]。然而，温度、压力和 pH 等太空环境对这些蛋白质的影响尚未得到充分探索。本研究提出了一种计算机模拟方法来研究 MFP 在太空相关条件下的结构动力学。通过序列分析和分子动力学模拟的结构分析，我们模拟了关键粘附蛋白的行为，重点关注它们的构象变化和相互作用能。[4] 我们的研究结果表明，虽然一些 MFP 在不同条件下表现出稳定性模式的变化。这些结果为 MFP 在太空应用中的潜在应用提供了宝贵的见解，例如用于修复航天器的生物粘合剂和适用于陆地环境的其他材料。此外，MFP 可用于太空医学中的伤口愈合，其独特的涂层可用于潮湿和太空环境[4][5]。需要进一步研究来验证这些计算预测并探索在空间技术中利用 MFP 的可行性。
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
使用扫描隧道显微镜Jia-Xin yin 1†，Shuheng H. Pan 2,3,4,5，M Zahid Hasan 1,6,7†
对物质拓扑阶段的搜索正在发展朝着强烈相互作用的系统（包括磁铁和超导体）发展，其中外来效应从几何，相关和拓扑之间的量子级相互作用中出现。在过去的十年左右的时间里，扫描隧道显微镜已成为探测和发现新兴拓扑问题的强大工具，因为其前所未有的空间分辨率，高精度电子检测和磁性可调性。扫描隧道显微镜可用于探测各种拓扑现象，以及其他技术的补充结果。我们讨论了应用于探针拓扑的基本方法的一些证明，特别注意在可调矢量磁场下进行的研究，这是最近焦点的相对较新的方向。然后，我们投射了原子分辨率隧道方法的未来可能性，以提供对拓扑问题的新见解。关键点
与人工神经网络的木聚合物复合材料的机械性能建模Mustafa AltayEroğlu，A， * Suat Altun，B和HasanHüsey
Mechanical properties (tensile strength (TS), modulus of elasticity in tensile (MET), flexural strength (FS), modulus of elasticity (MOE)) of the material to be obtained depending on the production parameters in the production of high-density polyethylene (HDPE) wood-polymer composites with Scots pine wood flour additive were predicted using Artificial Neural Networks (ANN) model and without破坏性测试。在研究的第一阶段，使用来自56种不同研究的有关木材聚合物复合材料的机械性能的不同研究开发了ANN模型。在第二阶段，为了确定模型的可靠性，使用未在模型的训练和测试中使用的输入参数估算输出值。基于相同的输入参数，产生了测试样品，并进行了机械测试。通过考虑平均绝对百分比误差（MAPE）值来比较从实验和ANN模型中获得的结果。在ANN模型的训练和测试阶段获得的测定系数（R 2）值均高于0.90。通过这种方式，ANN模型成功预测了木材聚合物复合材料的机械性能。由于从机械测试获得的大多数MAPE值低于10％，因此该模型被认为是可靠的模型。doi：10.15376/biores.19.3.4468-4485关键字：拉伸强度；弯曲力；弹性模量； HDPE; MAPE联系信息：A：Safranbolu的互助设计系，Safranbolu西YılmazDizdar职业学校，卡拉布克大学，Safranbolu/Karabuk，土耳其； B：土耳其卡拉布克大学卡拉布克大学技术学院工业设计工程系；答：土耳其杜兹克大学的林产品工业工程，杜兹斯大学林业教师； *通讯作者：altayeroglu@karabuk.edu.tr简介