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fe/ti编码的氧化锶纳米颗粒，用于增强甲基橙色Muhammad Kashif 1，Muhammad Jawad 1，Azmat Ali
这项研究提出了一种通过使用水热合成的铁（Fe）和钛（Fe）和钛（Ti）离子掺杂的方法来增强氧化锶（SRO）纳米颗粒（NP）的光催化特性。使用各种光谱和微观技术来表征材料，以确保对其结构和组成的准确分析。对甲基橙色染料降解的AS合成材料的光催化效率，在90分钟内使用3％掺杂材料在90分钟内取消了约98％。发现降解效率取决于几个因素，包括pH，初始染料浓度和催化剂剂量。最佳条件被确定为pH值为4，初始染料浓度为20 mg/L，催化剂剂量为150 mg。这些发现表明，Fe/Ti编码的SRO纳米颗粒在环境清理过程中的应用中具有很大的潜力，尤其是在有机污染物的降解中。该研究提供了对掺杂纳米颗粒在光催化中的合成和应用的宝贵见解，突出了它们的效率以及优化反应条件以最大程度地提高性能的重要性。
关于以利亚·穆罕默德（Elijah Muhammad）死亡的调查报告
在2022年7月10日下午和晚上，在GRVC的区域被监禁的GRVC部分，惩教官Ezra Lewis是指定的“ B”邮政（或地板）官员。下午2:56监视视频显示，穆罕默德先生严重迷失了方向并落在地板上，刘易斯在这种情况下看到了他。在下午3:00的视频显示，刘易斯（Co Lewis）将穆罕默德先生的牢房门打开，而其他人1在人身上协助穆罕默德先生进入了他的牢房。尽管他的培训和DOC规则要求他这样做，但Co Lewis并未为Muhammad先生打电话给医疗紧急情况，或者以其他方式提供援助，例如通过管理Narcan。从下午3:08到下午5:13，视频显示Co Lewis去了穆罕默德先生的牢房十次，看着里面，似乎检查了穆罕默德先生。视频没有显示Co Lewis进行了一轮或在下午5:13至9:43 PM之间进行或调查了Muhammad先生的牢房。视频显示，其他人开始对穆罕默德先生的病情感到震惊，该病情在晚上8:00之后几分钟开始。但是，直到晚上9:43 pm，刘易斯显然被一个被监禁的人提醒，最终再次出现在穆罕默德先生的牢房中，似乎了解了他的病情的严重性，并开始获得医疗援助的过程。尽管援助从晚上9:48开始，但穆罕默德先生在晚上10:30被宣布死亡。
AI和智能技术的协同作用：改造癌症医学，疫苗开发和患者护理Umar Ali 1*，Sameer Ali 2，Muhammad Tabr
摘要近年来，人工智能（AI）已成为医疗保健中的变革力量，通过智能技术解决方案彻底改变了患者护理。本文探讨了AI对患者护理的深远影响，尤其是在疫苗开发和新颖的癌症医学方法的领域。通过利用AI算法和机器学习技术，医疗保健提供者可以提高诊断准确性，个性化治疗计划并改善整体患者结果。此外，AI驱动的进步已经大大加速了疫苗开发过程，从而可以快速创建用于新兴的传染病并加强全球免疫努力的疫苗。此外，AI是癌症医学的开创性新方法，从早期检测方法到针对特定遗传突变的定制疗法。本文深入研究了AI技术与医疗保健的交集，强调了其改变医疗保健和塑造医学未来的潜力。关键字：人工智能，医疗保健，患者护理，疫苗开发，癌症医学，精密医学，个性化治疗，诊断准确性，机器学习，计算能力，早期检测，免疫，全球健康，创新，变革性技术
使用基于过滤器的试剂盒和冷却方法对黑曲霉 DNA 进行质量和数量分离 Renatasya Silviana Herningtyas、Muhammad Taufiq Qur
提交日期：2023 年 11 月 13 日 修订日期：2024 年 4 月 6 日 接受日期：2024 年 6 月 22 日 摘要 聚合酶链式反应 (PCR) 是提高检测真菌感染（例如由黑曲霉引起的感染）灵敏度的重要技术。纯 DNA 和 DNA 分离技术的可用性是实施 PCR 的重要因素。本研究旨在比较使用基于过滤器的试剂盒方法和冷却分离黑曲霉 DNA 的质量和数量。实验研究设计使用琼脂糖凝胶电泳 (1.5%) 对 DNA 分离物进行定性测试，使用紫外可见分光光度计 (波长为 260 nm 和 280 nm) 进行定量 DNA 测试。数据分析比较了两种方法分离的 DNA 的定性和定量结果。结果表明，两种分离方法中都存在 DNA 带，基于过滤器的试剂盒方法中的带较粗使用基于过滤器的试剂盒分离后的 DNA 平均浓度 (6,478 ng/μl) 高于冷却方法 (5,994 ng/μl)。基于过滤器的试剂盒中的 DNA 纯度 (1.7) 也高于冷却方法 (1.1)。基于过滤器的试剂盒方法含有支持成功分离 DNA 的化学成分。可以得出结论，基于过滤器的试剂盒方法比冷却方法产生的黑曲霉 DNA 分离物质量更好、数量更多。这些发现意味着基于过滤器的试剂盒可能是实验室应用中分离黑曲霉 DNA 的更好选择。关键词：黑曲霉；冷却方法；基于过滤器的试剂盒 1. 简介
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
Muhammad Hazwan Hamzah
应用生物科学应用能源生物能源研究婆罗洲杂志《资源科学与技术过程》过程环境科学与污染研究杂志，食品测量和特征杂志埃及埃及杂志埃及化学食品食品食品食品进步，可持续农业科学，可持续农业和农业工业工程伊朗工程学杂志《化学和化学工程学杂志》杂志《危机杂志环境化学碳捕获科学和技术生物量转化和生物灌溉杂志工程与技术科学杂志亚洲环境与生态学杂志Basrah农业科学杂志美国农业与生物科学杂志，《杂志》杂志
人工智能在项目管理中的作用和影响 Muhammad Tayyab Zia*、Muhammad Nadim、Muzammil Ahmad Khan、Nijah Akram、Furqan Atta
人工智能 (AI) 已成为项目管理中的一股强大力量，它改变了传统做法并扩展了人类的能力。本研究探讨了 (AI) 人工智能在项目管理中发挥的各种作用，并评估了其对项目成功率的影响。通过对写作和实际数据研究的广泛调查，本研究发现，人工智能在项目管理中的应用已导致项目成功率显著提高。总体而言，人工智能实施已使不同行业的项目成功率显著提高约 20%。通过自动化单调的任务、优化资产配置和优化动态周期，人工智能已显示出简化项目工作流程和降低风险的能力。然而，除了其有希望的优势之外，人工智能实施也带来了一些挑战，例如数据安全问题、道德问题和劳动力再培训要求。这概括了在项目管理中采用人工智能技术以实现更高效率、充分性和增长的基本意义。展望未来，预计需要进一步研究以调查新兴模式并解决在控制人工智能以实现项目成功方面日益严峻的挑战。
使用机器学习模型减少食物浪费分子检测和抗抗菌 - 敏感性 -Muhammad Waqar Mazhar等。 Omicron B.A 2
The whole phenomena for designing vaccine of BA.2 (omicron) a variant of severe acute respiratory syndrome coronavirus2 (SARC-CoV2) is based on five major steps which are (1) sequence retrieval and its structure analysis (2) Epitopsis prediction (B&T-cell epitopsis prediction) (3) Vaccine Construction (4) Secondary & Tertiary structure Extrapolation and Validation （5）分子动力学和表达分析。用于构建潜在疫苗，具有登录号的Omicron的核蛋白磷蛋白序列。ujp23613.1从NCBI（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/）中检索，然后将序列放入expasy ProtPAM工具中，以找出靶蛋白的生理化学特性。通过PSIPRED工具（https://www.expasy.org/）预测蛋白质的二级结构。vaxijen v2.0检查了蛋白质的抗原概率。对于更高的特异性，阈值设置为≥0.4。 Allertop v2.0检查了蛋白质的过敏性。使用trroasetta（https://yanglab.nankai.edu.cn/trrosetta/）检查Omicron蛋白的三级结构。通过使用Bepipred线性表位预测来预测表位。该工具使用隐藏的基于马尔可夫模型的算法，这是一种最佳的线性表位计算方法之一。HOMO SAPIEN被选为MHC来源的ANN 4.0方法，以研究人类中不同的MHC HLA等位基因。IEBD工具根据IC50 nm单元提供了表位的HLA结合亲和力的输出接口。用于构建完整的疫苗5 B细胞表位，分别使用了MHC级I的12个T-Cell表位和MHC级II的19个表位。
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。
巴基斯坦汽车制造业穆罕默德·阿里夫（Muhammad Arif），Sherbaz Khan*，Adeel Shah
该研究旨在仔细检查行业4.0指标和大数据分析对巴基斯坦制造业的供应链流程的影响，并强调行业4.0如何改变供应链活动。这项研究是在制造业内进行的，特别是针对巴基斯坦卡拉奇汽车行业的员工。数据是通过在线Google表格收集的，利用了以李克特量表部署的封闭式调查表，以探索各种自变量及其对供应链性能的影响。调查答复表明，这些变量（供应链的灵活性，供应链敏捷性，研究和发展，MIS的作用，领导风格和大数据分析）会影响供应链绩效，尽管具有领导风格和供应链绩效之间的微不足道的关系。该研究还肯定了供应链绩效指标对组织绩效的重大中介影响。由于技术采用和监管框架的潜在差异，研究可能会面临与各种行业和地区的普遍性有关的限制，并且由于唯一的调解人可能会忽略独立途径，因此独特的关注供应链绩效，独立途径可以通过这些途径来影响组织绩效。从这项研究中获得的见解可以作为经理和制造组织的指南，以理解行业4.0所引用的转型，提供镜头，以感知供应链绩效和活动的转变。该研究对巴基斯坦的制造业领域中的行业4.0和大数据分析引起的供应链实践的演变进行了关键检查，从而为从业人员和院士提供了宝贵的资源，以使从业者和院士了解和浏览数字转换的供应链的景观。