XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJurnal
生物科学家：生物学科学杂志
摘要：帕森丹牛是当地的牛，作为要开发的战略种质。这项研究的目的是确定帕森丹牛在各个年龄段的胸围和体重的定量性质中的多样性，以此作为未来繁殖发展的信息的基础。研究方法是一种案例研究，其有目的的抽样采样，其标准是25个月及以上的男牛。所使用的材料是位于西爪哇省的Bppibt UPTD Pasundan Ciamis Cow的帕森丹公牛。在不同年龄的定量性质（胸部或LD和体重）观察定量特性。使用描述性统计，卡方检验，相关和回归分析的数据分析。结果表明，（1）样品牛年龄的变化平均值为30.11±3.63个月，VP值为13.21个月，中位数为29个月，33个月模式； （2）与LD Pasundan牛的标准相比，LD和BB研究的CHI-SUR测试结果的结果没有显着差异（P> 0.05），并且非常显着（P <0.01）； （3）胸围（LD）和体重（BB）中表型（VP）的变化高于帕森丹雄性牛的标准，其值以下值70.14 vs 138.30 cm和810.64 vs 1,156 kg； （4）在年龄和胸围和体重之间关系中的相关性和回归系数足够强（r> 0.5），具有显着不同的回归测试（P <0.05）。关键词：当地的牛，胸部围，抽象体重：帕森丹牛是当地的牛作为战略种质。这项研究旨在确定帕森丹牛在各个年龄段的胸围和体重定量特征中的多样性，以此作为未来育种发展的信息的基础。研究方法是一种案例研究，其目的抽样的标准为公牛，年龄在25个月及以上。所用的材料是在西爪哇省的UPTD Bppibt pasundan牛Ciamis保存的19个Pasundan公牛。可变观察到的定量性状包括胸部周长，CC以及各个年龄的体重或BW。使用描述性统计，卡方检验，相关和回归分析的数据分析。研究结果表明，（1）样品牛年龄的变化平均值为30.11±3.63个月，VP值为13.21个月，中位数为29个月，模式为33个月； （2）卡方检验，与帕森丹牛标准相比，CC和BW研究的结果没有显着差异（P> 0.05），并且非常明显差异（P <0.01）； （3）胸围（CC）和体重（BW）的表型变化（VP）与帕森丹公牛标准相比高于以下值：70.14 vs 138.30 cm和810.64 vs 1,156 kg； （4）与年龄，胸围和体重之间关系的相关性和回归系数非常强（r> 0.5），回归测试明显不同（p <0.05）。关键字：当地公牛，胸围，体重如何引用：Wibowo，H.，Mudawamah，M。，＆Sumartono，S。（2024）。表型变化，相关性和回归分析在各个年龄段的成年帕森丹公牛中的定量性状分析。Div>生物科学家：生物学科学杂志，12（2），2117-2123。 https://doi.org/10.33394/bioscientist.v12i2.13044
jft：物理学及其应用杂志
菠萝蜜种子具有作为腐蚀抑制剂的巨大潜力，因为其抗氧化剂含量可以抑制金属的腐蚀速度。本研究的目的是确定浸泡时间变化对腐蚀速率的影响，确定菠萝蜜种子提取物抑制腐蚀速率的效率，并确定不使用抑制剂和使用抑制剂时高碳钢中发生的腐蚀类型。本研究采用浸渍法提取菠萝蜜种子，并用重量损失法测定样品中的腐蚀速率值，并用SEM测试确定样品中发生的腐蚀类型。本研究得到了在无缓蚀剂溶液浸泡10天、20天、30天的腐蚀速率值，分别为263.46 mpy、365.93 mpy、426.92 mpy。同时，使用缓蚀剂溶液浸泡10天、20天、30天的腐蚀速率值分别为71.62 mpy、53.41 mpy、44.95 mpy。这些结果产生的抑制效率值为72.81％、85.40％和89.47％。在SEM测试中，未加入缓蚀剂溶液的样品发生的腐蚀类型为点蚀，而浸泡在缓蚀剂溶液中的样品发生的腐蚀类型为均匀腐蚀。关键词：抑制剂，腐蚀，腐蚀速率，SEM。
健康研究杂志动机与犹豫......
摘要 预防 COVID-19 感染传播的实际有效方法是接种疫苗。然而，由于对疫苗的有效性和安全性持怀疑态度，拒绝或推迟接种疫苗存在挑战，尤其是在孕妇中。孕妇的危险因素往往会使这一弱势群体不愿接种疫苗。动机会影响个人在决定时的犹豫，尤其是在 COVID-19 疫苗方面。因此，本研究调查了贝宁·纳旺萨里助产士诊所孕妇接种 COVID-19 疫苗的动机与犹豫之间的相关性。在这项横断面研究中，采用连续抽样法选择了多达 301 名孕妇。收集数据时使用了疫苗接种动机问卷和犹豫原因问卷。使用卡方检验计算数据后，发现动机与疫苗犹豫之间存在显着关系（p 值 = 0.001）。研究结论是：准妈妈接种 COVID-19 疫苗的动机与犹豫之间存在显著的关系。
人文期刊 - 马来西亚工艺大学
摘要 工业化和全球经济的快速发展导致工作场所伤害和事故数量增加。如今，随着技术的进步和可靠性，由设备和机械故障引起的事故似乎正在减少。然而，人为因素往往成为工作场所事故的重要因素。统计报告和证据表明，大约 80% 到 90% 的工作相关事故可归因于人为因素。值得注意的是，人为事故的概念随着时间的推移而演变。几十年前，人为事故被定义为人与机器之间的接触、工作场所或操作系统内不良的工作场所和设备设计。近年来，对人为事故的研究呈现出变化的趋势。人们更多地关注导致工作场所人为事故的个人因素和组织因素。此外，工作场所的安全沟通在减少人为事故方面发挥着至关重要的作用。工人和领导之间的有效沟通被认为有助于降低人为事故发生的风险。因此，本研究回顾了人为事故和安全沟通方面的文献。为探讨安全沟通与人为事故的关系，向制造企业生产工人发放300份调查问卷
2024年1月 - Mangifera Edu杂志
摘要文章信息人工智能（AI）是在人类生活的各个领域开发的。AI的使用使世界朝着以前没有想象过的数字化转型迈进。生物学和生物学教育领域的AI发展形式的一种形式使这两个领域的科学发展远远超出了预期。 在生物学和生物学教育领域使用AI已经利用了许多对人类有益的新方法和发现。 这项研究的目的是确定AI在生物学和生物学学习中的应用。 文献综述方法用于从新的角度分析和综合研究结果。 分析我们文献的各种文献的结果发现了AI的各种用途。 在生物学领域，包括用于生物数据分析的生物学领域的AI，遗传数据分析，复杂生物学现象（合成生物学和系统生物学）的研究，生物信息学，疾病检测和诊断。 AI已用于生物科学领域，例如医学，农业，畜牧业和工业，用于利用物联网的生产过程中的产品开发和自动化。 教育中有24种类型的AI使用，尤其是生物学学习，可以分为六组：个性化和辅导学习（教学援助/导师），评估和评估，教学媒体，丰富学习，虚拟课程，虚拟课程和学习辅助工具。生物学和生物学教育领域的AI发展形式的一种形式使这两个领域的科学发展远远超出了预期。在生物学和生物学教育领域使用AI已经利用了许多对人类有益的新方法和发现。这项研究的目的是确定AI在生物学和生物学学习中的应用。文献综述方法用于从新的角度分析和综合研究结果。分析我们文献的各种文献的结果发现了AI的各种用途。在生物学领域，包括用于生物数据分析的生物学领域的AI，遗传数据分析，复杂生物学现象（合成生物学和系统生物学）的研究，生物信息学，疾病检测和诊断。AI已用于生物科学领域，例如医学，农业，畜牧业和工业，用于利用物联网的生产过程中的产品开发和自动化。教育中有24种类型的AI使用，尤其是生物学学习，可以分为六组：个性化和辅导学习（教学援助/导师），评估和评估，教学媒体，丰富学习，虚拟课程，虚拟课程和学习辅助工具。
![[Pruf 1] Jurnal Kejuruteraan 37（1）.indd](/simg/9\9cb6677159cb82284cb97e095855945c2caa2c94.webp)
[Pruf 1] Jurnal Kejuruteraan 37（1）.indd
这项研究重要的是研究合成参数的影响（重载比率CNC：Fe 2 O 3，超声处理温度，超声处理时间）对用氧化铁（Fe 2 O 3）纳米粒子进行修饰的纤维素纳米晶体（CNC）。CNCS/Fe 2 O 3通过超声辅助化学共沉淀方法合成了吸附剂。使用批处理吸附研究，使用线性烷基磺酸盐（LAS）从洗衣废水中去除所有合成样品。使用FTIR，TGA，N 2吸附 - 解吸和SEM-EDX分析，对CNCS/Fe 2 O 3的吸附剂进行了表征，以了解其化学和物理性质。在CNC的1：1.5比率的比例为1：1.5的比例：Fe 2 O 3，80°C的超声处理温度和90分钟的超声处理时间，LAS的去除率最高，而LAS的去除率为±90％。FTIR分析揭示了CNC和CNCS/Fe 2 O 3吸附剂中的几个官能团。CNC分别在3000 - 3400 cm -1和1640 cm -1的光谱周围显示了木质素中的羟基和芳族环。由于氧化铁的形成，将CNC中羟基的宽肩部降低至小峰。来自TGA分析的热分析显示，由于纤维素结构的破坏，重量损失约为50 - 200°C。对于N 2吸附解析分析，与CNC相比，CNCS/Fe 2 O 3吸附剂表现出更大的表面积，在CNC中可以观察到多孔结构在CNC/Fe 2 O 2 O 3的Adsorbent中，来自SEM形态。总体而言，通过超声辅助共同沉淀方法添加Fe 2 O 3有助于开发CNCS结构，同时更改CNCS/Fe 2 O 3的性能，作为在洗衣房施用中LAS的潜在吸附剂，从而对水平处理的实用解决方案进行了避开水平处理。
（Jurnal Ilmiah Perikanan Dan Kelautan）
可以使用水域周围的生物群来对汞废物污染进行生理监测。这项研究旨在以分子方法来鉴定Kejapanan，Pasuruan，East Java的水域的浓度和蠕虫的类型。使用线粒体基因组COI条形码引物进行靶基因扩增。通过DNA分析和系统发育，相似性，DNA序列变异，遗传距离和粗体系统进行分子鉴定的分析。使用AAS分析了浓度Hg，并使用SEM EDAX映射分析了蠕虫中汞的分布。结果表明，与其他位置相比，污染物源面积（ST2样品）的汞浓度最高。分子鉴定的结果表明形成了两个簇。根据靶标（600-700 bp），放大的样品产生了DNA带，并以形态基于形态的关键识别继续该过程。结果表明，它们由Nadidae家族组成，其中有两个物种，即Hoffmeisteri和Branchiura Sowerbyi。DNA长度为709 bp以及核苷酸组成。爆炸结果表明，霍夫米斯特氏乳杆菌和B. sowerbyi物种的相似性指数分别为99％和86％。基于研究结果，发现在受污染区域蠕虫中存在汞暴露的积累。因此，这项研究的结果可以提供新颖性，即使用条形码数据可以将蠕虫用作水污染的生物监测。
计算机科学与信息技术杂志...
摘要 前不久，一名名为Bjorka的黑客成为社交媒体上的热门话题。由于其窃取公众各种个人数据的行动，甚至政府文件也经常成为其行动的目标。此外，大部分疑似属于印尼总统佐科·维多多的文件已被曝光。以Bjorka为名曝光政府个人数据的黑客运动也获得了社交媒体上大多数网民的支持。在这种情况下，作者使用支持向量机方法来产生最优阶段。 Twitter 是一种社交媒体，可以实时计算公众对 Bjorka 的行为发表各种表情和回应，随着这种社交媒体的使用日益增多，有必要设计一个系统，将大量基于观点的推文分为正面、负面和中性等类别。随后作者团队对来自Twitter的1000条推文数据抓取进行了测试，支持向量机方法的准确率达到了62.33%。关键词：bjorka，情感分析，分类，twitter，支持向量机（SVM） 使用支持向量机进行情感分析 twitter 上与 bjorka 相关的印度尼西亚社会 摘要 化名为 Bjorka 的黑客最近成为社交媒体的热门话题。一名使用Bjorka这个名字的黑客成为社交媒体上热议的话题。因为该运动窃取公众的各种个人数据，甚至政府文件，而这些往往是他行动的目标。此外，印尼总统佐科·维多多所持有的大部分文件均已被销毁。以Bjorka为名揭露政府所拥有个人数据的黑客运动也在社交媒体上获得了大多数网民的支持。在这种情况下，作者使用支持向量机方法来获得最佳结果。随着 Twitter 的使用增加，社交媒体可以实时计算公民能够对 Bjorka 行动发送各种表情和回应，需要设计一个系统来根据推文数量进行分类，并根据每个意见的权重将其分为一类，特别是正面的、负面的。随后作者团队对从推特上抓取的1000条推文数据进行了测试,结果表明支持向量机方法的准确率可以达到62.33%。关键词：bjorka、情绪分析、分类、twitter、支持向量机 (SVM)
（Jurnal Ilmiah Perikanan Dan Kelautan）
遗传下降挑战了罗非鱼的增加。通过选择最佳父母和压力对来改善绩效的杂交工作是一个有前途的选择。这项研究的目的是评估黑罗非鱼，红色罗非鱼和莫桑比克罗非鱼的穿越，以与繁殖力，生长和生存的表现，并估计杂种的价值。实验设计使用了完全随机的设计，具有3种复制，而处理方法是不同的罗非鱼菌株。在土池塘中进行饲养活动150天，托管密度为10鱼/m2。观察到的参数包括卵子繁殖力，生长，生存和杂种价值。结果表明，越野黑罗非鱼的繁殖力和生长值明显高于其他杂种（p <0.05）。通过越过红色罗非鱼的纯菌株显示出最高的存活率。莫桑比克罗非鱼和黑罗非鱼的杂种（♀MJx x nw）对生长特征的中期杂种价值最高，但对特征，粪便，生物量和存活产生了负杂种。总体而言，黑色罗非鱼的杂交（♀BSX♂nw）的表现要好于近交菌株，所有特征的阳性中间杂种阳性。这些结果表明，杂交的潜力有可能用作通过选择的候选和绩效改善的候选者，尽管有抑郁症，而且十字架的优越性并不突出。
jurnal mantik探路的比较分析...
探路算法在自动导航的领域至关重要，从而影响了机器人和AI系统的效率和安全性。本文在具有静态障碍物的基于网格的模拟中，对三种突出的探路算法进行了比较分析：A*算法，粒子群优化（PSO）和FICK的定律算法（FLA）。我们根据路径最佳，计算效率和对标准化环境的适应性评估每种算法的性能。A*算法以其基于启发式的搜索而闻名，它通过利用特定于网格的启发式方法来显示出卓越的性能。PSO受自然界的社会行为的启发，展示了路径轨迹的灵活性，在障碍物周围提供了更平滑的导航。fla是一种较新的方法，在A*的确定性和PSO的随机行为之间取得了平衡，显示了计算资源有限的应用中的潜力。我们的发现表明，尽管A*仍然是需要精确探路的网格限制导航的最佳选择，但PSO和FLA在优先级的灵活性和计算简单性的情况下可能会提供优势。这项研究增强了对探路方法的理解，为未来的研究铺平了道路，以改善这些算法的动态环境，并整合自适应启发式机制，以改善现实世界的适用性。