在马来西亚种植了多种芒果品种数十年,水果对全国的交易产生了重大影响。Harumanis在口味和质量方面是最杰出的芒果品种,导致每公斤高达8.57美元的优质价格。由于类似的形态特征,这引发了欺诈以替换较便宜的芒果品种,例如Tong Dam和Susu。形态学特征通常用于区分Harumanis芒果与其他品种,尽管它效率低下,稳定且受环境因素的影响不佳。这项研究旨在评估三种芒果品种中的遗传多态性,并评估保守DNA衍生多态性(CDDP)作为区分Harumanis和非Harumanis Mango样品的DNA标记的潜力。总共研究了15个Harumanis和非Harumanis芒果样品。通过一组14个芒果样品样品的六个CDDP引物扩增了总共371个带。所有六个引物观察到的多态性百分比高于65%。底漆WRKY-R1显示出最高的多态性百分比和多态性信息含量,分别为100%和0.44,使其成为该研究中最有效的CDDP底漆,可在这项研究中区分Harumanis和非Harumanis芒果品种。底漆WRKY-F1在8.57时表现出最高的分辨能力值,最多的基因座数为15。基于CDDP数据构建的UPGMA树状图显示,将14个样品分组为四个主要簇,其中各种不同的品种形成了自己的包装。这项研究表明,CDDP标记可以有效地用于表征不同芒果基因型和遗传多样性分析中,从而促进了领先的Harumanis芒果的DNA指纹的发展,以及对马来西亚芒果水果的更好管理。
糖尿病是一个严重的全球健康问题,其特征是高血糖,是由胰岛素的绝对或相对缺乏或细胞水平上的胰岛素抵抗引起的。这项研究的目的是研究白化大鼠中grandiflora的甲醇茎皮的抗糖尿病潜力。使用标准方法确定植物化学分析,α淀粉酶和α葡萄糖酶抑制活性以及葡萄糖浓度。二十只白化大鼠被随机分为五组四只大鼠,每组1是正常对照,用糖尿病诱导了组2,未接受治疗,用Glibenclamide诱导并用Glibenclamide诱导第4组,第4组和5组被诱导并用提取物进行100天和血液限制的次数(分别为100 mgkk-1),将所有次数切成三天的间隔。结果表明,不存在酚类,碳水化合物和单宁酸,类黄酮中等量,而类固醇,皂苷,萜烯,甘氨酸,蒽醌和心脏糖苷则没有。与A. grandiflora提取物相比,标准药物Glibenclamide(98.06%)和二甲双胍(96.77%)显示出更高的α淀粉酶抑制活性。样品的5.0mg浓度显示(79.53%)抑制作用。在30.0mg/ml的样品(98.70%)中具有显着(P <0.05)的抑制作用(p <0.05),而标准药物(Glibenclamide)(Glibenclamide)(84.88%)抑制蛋白和二甲双胍表现出(88.22%)抑制性活性(88.22%)。显着(p <0.05)在治疗组中血清葡萄糖的降低显着,而(第2组)在所有大鼠中均表现出持续的糖尿病状态,证实了甲醇提取物的抗糖尿病特性。
本研究对人类机器人互动中自主对话在行为改变教练中的设计和影响进行了实证研究。我们专注于桌面社交机器人Haru的使用,并探讨了微小习惯方法[13]的实施,以促进积极的行为改变。我们研究的核心在于开发一个完全自主的对话系统,该系统最大程度地提高了Haru的情感表现力和独特的个性。我们的方法论涉及对话系统的迭代设计和广泛的测试,以确保其有效体现了小习惯方法的原理,同时还纳入了信任和信任阻尼的策略。在与人类参与者的实验研究中评估了对话的最终版本的有效性(n = 12)。结果表明,对Haru活泼,互动性和中立性的看法有显着改善。此外,我们的研究为社会机器人技术中对话设计的更广泛的理解做出了贡献,为该领域的未来发展提供了实用的见解。
1。休斯顿卫理公会学术研究所,美国德克萨斯州休斯顿2。休斯顿卫理公会Debakey心脏和血管中心,美国德克萨斯州休斯顿3.心血管计算健康与精密医学中心,休斯敦卫理公会医院,德克萨斯州休斯顿,美国4。心血管预防和保健部,休斯顿卫理公会Debakey心脏和血管中心,美国德克萨斯州休斯敦
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教育邮政博士研究(2016年5月至2016年12月):马来西亚马来西亚植物生物学研究所植物生物技术学院。项目:拟南芥和水稻科学博士学位生物胁迫诱导基因的克隆和转化(2009年5月至2013年6月):德国海德堡大学药学与分子生物技术研究所生物学系。论文:根瘤菌的遗传多样性刺激小扁豆(镜头,Medik。)科学硕士(1996年至1998年):孟加拉国孟加拉国农业大学土壤科学系。论文:蓝细菌对水稻生长和产量的影响。理学学士学位[1988年至1992年(1996年举行)]:孟加拉国孟加拉国农业大学农业学院。 主题:植物学,遗传学,生物化学,土壤科学,农艺学,病理学,昆虫学,园艺等。 高中证书考试(1986年至1988年):孟加拉国农业大学学院,Mymensingh。 主题:物理,化学,生物学,语言,数学等。 二级证书考试(1986年):鲁普希高中,福尔普尔,迈门辛格。 主题::物理,化学,生物学,语言,数学等。 就业记录首席科学官(2019年7月至现在),孟加拉国核农业研究所(BINA),BAU校园,Mymensingh-2202,孟加拉国。 高级科学官(2015年9月至2019年7月),孟加拉国核农业研究所(BINA),BAU校园,Mymensingh-2202,Bangladesh Bau Campus(Bina)。理学学士学位[1988年至1992年(1996年举行)]:孟加拉国孟加拉国农业大学农业学院。主题:植物学,遗传学,生物化学,土壤科学,农艺学,病理学,昆虫学,园艺等。高中证书考试(1986年至1988年):孟加拉国农业大学学院,Mymensingh。主题:物理,化学,生物学,语言,数学等。二级证书考试(1986年):鲁普希高中,福尔普尔,迈门辛格。主题::物理,化学,生物学,语言,数学等。就业记录首席科学官(2019年7月至现在),孟加拉国核农业研究所(BINA),BAU校园,Mymensingh-2202,孟加拉国。高级科学官(2015年9月至2019年7月),孟加拉国核农业研究所(BINA),BAU校园,Mymensingh-2202,Bangladesh Bau Campus(Bina)。高级科学官(2013年至2015年9月),孟加拉国核农业研究所(BINA),BAU校园,Mymensingh-2202,孟加拉国。
我们的愿景是每年从大气中捕获超过2500万吨的二氧化碳,每天产生约150,000桶的efuels,并制造超过500万辆汽车中性。
拉伸片材上具有热场和磁场的驻点流* 1 Yahaya Shagaiya Daniel、2 Aliyu Usman、2 Umaru Haruna 1 尼日利亚卡杜纳州立大学理学院数学科学系。 2 马卡菲谢胡伊德里斯健康科学与技术学院生物医学工程技术系。 *通讯作者电子邮箱地址:Shagaiya12@gmail.com 摘要 本研究旨在检验热辐射和磁场对拉伸片材二维驻点流的影响。通过相似变换法将控制方程转化为非线性常微分方程组,然后利用隐式有限差分方案进行数值求解。驻点参数值越高,速度分布越增大,磁场则相反。温度分布是辐射能量的增函数。 关键词:热辐射、磁场、驻点流、拉伸片材。引言考虑到流动对介质的冲击会在表面周围形成一个驻点 (Hayat 等人,2020)。流动离开介质的消失会在尾随表面上产生另一个驻点 (Khan 等人,2020)。不可压缩粘性流体在拉伸片材上的流动和传热已在工业领域的许多过程中得到研究:聚合物的机械化挤出、金属板的冷却、塑料片材的空气动力挤出等 (Daniel 等人,2017a;Khashi'ie 等人,2020;Nandepnavar 等人,2021;Daniel 等人 2017b;Nadeem 等人 2020;Daniel 等人 2019a;Ghasemi & Hatami,2021 和 Daniel 等人,2019b)。 MHD 在拉伸板上的停滞流至关重要,因为它可应用于多种工程挑战,例如金属铸造厂的快速喷雾冷却和淬火、紧急核心冷却系统、微电子冷却、熔融纺丝工艺中的聚合物挤出、玻璃制造和原油净化 (Oyelakin et al., 2020; Anuar et al., 2020; Daniel, 2015; Nasir et al., 2020; Daniel and Daniel, 2015 and Lund et al., 2020)。当科学过程在高热能下进行时,例如金属或玻璃板的冷却,热辐射影响开始显示出不容忽视的重要作用 (Daniel et al., 2017c; Zainal et al., 2021 and Chaudhary et al., 2021)。许多研究人员已经讨论了不可压缩粘性流体的 MHD 流动和传热问题,包括文献(Maqbool 2020;Daniel 等人,2017;Hussain 等人,2020;Daniel 等人,2018;Afify 等人 2020 和 Daniel 2016)等。在目前的研究中,对共轭传导-对流和辐射传热问题进行了新的驻点流和能量转换研究。磁场用于控制和操纵流动行为,以提高热导率和传热性能。对流辐射传热模型
作者探讨了如何从计算创造力和生态系统艺术的角度批判性地质疑当前主流的数据驱动型人工智能方法。这集中在对未来的批判上,认为未来被过去过度决定;无论是从使用的数据,还是从训练所假设的问题或目标来看。本文的主要贡献是将替代的创造性方法应用于受自然启发的人工智能,并通过作者的作品“Infranet”中的体现来详细介绍其中一些方法。Infranet 是一个神经进化艺术装置,于 2018-2019 年在三个国际地点展出。它使用主办城市的地理空间数据不是作为训练材料,而是作为人工生命的栖息地。与基于训练的人工智能系统相比,在 Infranet 中没有目标或适应度函数,而且进化压力或竞争非常小。此外,它避开了大型和预先指定的神经网络结构的趋势,转而采用数千个小型相互作用的神经网络群体,每个神经网络都有不同的结构,处于“流动”的连续重组过程中;与生物和生态系统中一些当代非意识认知的理论和模型产生共鸣。
