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亚齐特制 Pliek U 在发酵最后阶段的物理化学特性
摘要 Pliek U 是亚齐的传统发酵产品，由椰子发酵而成，具有独特的香气和味道。本研究旨在分析 Pliek U 在发酵过程中的化学特性，重点关注水分含量、pH 值和水活度 (aw)。数据显示，这些化学参数受原料类型、发酵时间、压榨次数和处理方法的显著影响。样品的水分含量范围为 48% 至 51.3%，半成熟椰子的水分含量与成熟或混合椰子相比最高。更频繁地压榨半成熟椰子并不能完全消除水分，因为半成熟椰子肉的结构较软，往往会保留更多的水分。此外，发酵过程中的微生物活动通过产生气体和水等代谢物来影响水分含量。所有样品的 pH 值保持稳定在 5.6，反映了发酵过程中乳酸菌 (LAB) 的最佳活性。这种稳定性表明发酵过程得到良好控制，从而产生了安全、高质量的产品。乳酸菌在生产有机酸方面起着至关重要的作用，有机酸不仅可以调节 pH 值，还有助于 Pliek U 形成独特的口味。Pliek U 的水分活度 (aw) 范围为 0.80 至 0.82，可支持产品的微生物稳定性和保质期。较低的 aw 值可限制致病微生物和腐败微生物的生长，从而延长产品的保质期。然而，过低的 aw 值会影响质地，使产品变硬、变干。因此，控制 aw 对保持产品的质地、口味和微生物稳定性至关重要 关键词：发酵、水分含量、Pliek U、传统产品、水分活度 PENDAHULUAN
khasi普通话早期发现瘀伤（柑橘...
摘要：本文探讨了机器学习（ML）和热成像（TI）的应用（TI）在Khasi Mandarin（柑橘网状Blanco）早期发现瘀伤的应用，旨在通过视觉上明显地识别出损坏的水果来减少供应链损失。利用材料根据其物理化学特性散发出不同红外辐射的原理，热成像用于区分瘀伤与无义的卡西蛋白。用于分类的机器学习模型，成功分析了热图像，以识别指示早期损坏的细微变化。热图像表明，瘀伤和无瘀伤区域之间的温度差超过0.5°C，增强了检测过程。结果证明了将热成像和ML结合起来的可能性，用于非破坏性和有效的水果质量监测。这种方法提供了一种可靠的方法，可早日识别果实损害，从而及时进行干预，以防止进一步恶化并最大程度地减少收获后的损失。该研究强调了将高级成像和机器学习技术集成到农业质量控制中的可能性。使用较大数据集的未来研究可以提高模型的准确性，从而使整个水果供应链中的利益相关者受益并支持行业的可持续性。关键字：Khasi Mandarin；挫伤;毫不动摇；热成像；机器学习模型
卡西山与 1947 年分治
卡西-贾因提亚和加罗土著社区构成了印度东北部梅加拉亚邦最大的人口。这些社区居住的山区在 19 世纪 30 年代正式开始的殖民时期被划分为贾因提亚山区（东部）、卡西山区（中部）和加罗山区（西部）。就研究区域而言，南卡西山区或与孟加拉国北部锡尔赫特平原接壤的山麓地区因其特殊的气候条件和独特的文化而具有重要的地理和文化意义，该地区蓬勃发展。这里是地球上降雨最多的地方——毛辛拉姆和索赫拉的所在地。该地区也是著名的口哨村（每个孩子都会发出母亲在分娩时留下的独特曲调）和活根桥的所在地，几个世纪以来，长者们已经掌握了将河岸两边的树根交织在一起并驯服的艺术。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。 战略营销杂志，30（7）。 pp。 627-651。 ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。战略营销杂志，30（7）。pp。627-651。ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/
引用：Cole AC，Adapa K，Khasawneh A等。涉及老年人开发电子保健工具的代码签名方法：Syste
摘要目的的主要目的是审查和综合当前老年人如何参与代码签名方法开发电子保健工具（EHTS）的证据。次要目的是确定代码设计方法如何使用相互学习技术使老年人受益。设计系统的审查以下是系统评论的首选报告项目2020 Checklist。数据源PubMed，Embase和Scopus数据库从2010年1月至2021年3月进行了研究。资格标准纳入标准是采用代码法进行开发EHT的研究，研究人群年龄在60岁以上。提取数据提取和合成数据以分析和偏见风险。我们使用医疗保健研究机构和质量循证实践中心方法评估了研究质量。结果25个研究符合本综述的纳入标准。所有研究使用至少两个参与过程，采访和原型最常使用。通过交叉分类，我们发现在达到“授权”参与水平的研究中，功能原型的利用率增加了，发现受益于相互学习的研究具有更高的利用，即对特定参与过程（例如焦点组和功能原型）的利用更高。结论我们发现，在与老年人进行代码时，应采用参与过程，参与水平和学习模型的差距。Prospero注册号CRD42021240013。这很重要，因为较高的参与水平可能会增加用户对技术的了解，增强学习并增强参与者的能力。为了确保研究在开发EHT时优化老年人的参与和学习，需要更加重视促进相互学习的方法。
使用卷积神经网络的脑肿瘤识别和分类系统 Syed Khasim 博士 Samuel George 工程研究所
使用卷积神经网络的脑肿瘤识别和分类系统 Syed Khasim 博士，Samuel George 工程技术学院，Markapur，Prakasam Dt，安得拉邦，印度 Shaik Shakeer 博士，Basha Avanthi 工程技术学院，Gunthapalli，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度 摘要 --- 额外细胞的产生通常会导致组织簇的形成，这意味着生长或肿瘤。脑肿瘤有两种类型：良性非癌症和恶性癌症，并导致不良的人体状况。脑肿瘤具有各种尺寸和形状，并且来自不同的地方。在开始时找到它生长的类型非常重要。从磁共振成像（MRI）中分离、获取和获取感染肿瘤的位置是一项主要焦虑但繁琐且耗时的任务，由放射科医生或临床医生专业人员完成，其准确性完全基于他们的经验。所以需要使用计算机技术。所以提前提供表现。一种称为卷积神经网络 (CNN) 的神经网络用于测量脑肿瘤的复杂性，以提供准确的结果。关键词---分类、预测、卷积神经网络、张量流、准确性。介绍脑肿瘤分离是医学成像领域最重要的也是最困难的任务之一，例如人工辅助的手动处理可能导致不准确的预测和诊断。此外，当有大量现有数据需要辅助时，这项工作很辛苦。脑植物具有高度多变的外观，并且肿瘤与正常组织之间存在相似性，因此从图像中去除植物区域不会受到影响 [1]。人脑是神经系统的基础；它是白质的积累。脑肿瘤是由这些细胞不受控制的生长组成的，很少在大脑的不同部位发现，即神经胶质细胞、神经元，