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人工智能在军事中的应用及其优势 Abdulrahman Yusuf Abdullahi，2 Umar Farouk Musa，3 Firuze AK，4 Muhammad A
引言 人工智能 (AI) 在数据、计算机处理能力和机器学习发展的帮助下，在全球范围内逐渐完善并成为一种更高效的技术，尤其是在过去的二十年里。因此，人工智能在各个领域的日常生活中得到越来越频繁的使用。这项技术的一些不同用途包括语音识别、生物特征认证、移动测绘、导航系统、交通和交通控制、管理、制造、供应链管理、数据收集和控制有针对性的在线营销。因此，人工智能在军事领域也拥有广泛的应用也就不足为奇了 [1]。军事能力是当前衡量一个国家或民族“实力”的指标。美国国防部将军事能力定义为“实现某一作战目标（赢得战争或战斗、摧毁一组目标）的能力”。它直接或间接地受到现代化、结构、准备和可持续性的影响。装备、武器库和技术复杂程度在很大程度上决定了现代化程度 [2]。互联网正在取代自第二次世界大战开始以来发动战争的传统方式。研究表明，针对人工智能领域的营利性公司和政府机构的黑客攻击现在越来越普遍。研究人员认为，现代自主系统和人工智能 (AI) 有望在未来的军事对抗中发挥关键作用 [3]。最近的科学出版物表明，神经网络技术在当今的网络战中非常普遍。智能交通系统 (ITS) 的发展是主要的例子之一，还有预测和评估环境现象、将信息推文与非信息推文（包含谣言或不详细的无关数据）区分开来以及预测动态外汇常规市场。这种类型的增强器以多种方式帮助军事领域，并成为发展军事能力的最重要武器 [4]。军事决策中应考虑各种资源和能力的数据（人力资源、战斗和支援车辆、直升机、尖端情报和通信设备、火炮和导弹），这些资源和能力可以执行各种类型的复杂任务，例如情报收集、调动、直接和间接火力、基础设施和运输
评估Musa Acuminata Corm（Rhizome）的水提取物在链霉菌素（STZ）诱导的糖尿病性斑马鱼中的抗糖尿病潜力
抽象背景信息：糖尿病（DM）在新兴国家和发达国家都大大峰值，并且使用营养方法来控制糖尿病控制，最近引起了很多关注。香蕉（Musa spp。）在世界热带地区无处不在。在热带和亚热带气候中发现了野生植物穆萨·阿克米纳塔（Musa acuminata），也称为卡文迪许香蕉。近年来，敏锐的敏锐的健康优势引起了很多关注。植物的每个组成部分都被用于传统医学治疗多种疾病。虽然已经报道了Musa Acuminata各个部分的抗糖尿病潜力，但尚未对CORM进行广泛的研究。目的：考虑到缺乏有关抗糖尿病性抗糖尿病潜能的数据，我们建议使用斑马鱼模型评估相同的数据。材料和方法：腹膜内施用链霉菌素（STZ）在斑马鱼中诱导糖尿病。将鱼类维持在2％的蔗糖溶液中，用于48小时，以诱导糖尿病，然后将其转移到10、20或30 µg/ml的相应的含有CORM提取物的治疗罐中；在第8天，它们都被安乐死并用于生化和组织病理学分析。结果：在10、20和30 µg/ml时，穆萨·阿克米纳塔（Musa acuminata Corm）提取物（MACE）在糖尿病斑马鱼模型中引起了明显的葡萄糖降低作用。这是从酶分析中可以明显看出的。在这一点上，这项研究中鉴定出的MACE的抗糖尿病潜力的精确作用方式无法完全解密。组织病理学分析还揭示了绒毛的生长增长，并且在经过MACE治疗组的肠道中增加了杯状细胞的数量。结论：MACE在预防糖尿病并发症等高胆固醇和高脂血症等糖尿病并发症中的作用支持其主张，即它可以用作辅助药物或替代其他糖尿病药物。需要进行其他研究才能缩小负责这种效果的主动植物成分以及发挥这种作用的机制。
在不同成熟阶段的Musa Paradisiaca，Citrus sinensis和Carica Papaya的新鲜水果的微生物组和物理化学概况的评估：与质量和安全管理的影响
在所有水果样品中，最低计数（6.74±0.48–6.76±0.42 log CFU/ml）和所有水果样品的最大计数（7.51±0.43–7.96±0.34 log cfu/ml）在成熟的绿色和果实阶段分别观察到所有水果样品的AMB中。成熟阶段在所有水果中都显着影响了微生物计数（p <0.05），除了香蕉和橙色的肠杆菌科和橙色计数外，以及橙色的真菌计数。所有水果的细菌群落均由b。Cereus（33.7％），a。粪便（17.3％），p。putida（15.2％），m。Morganii（11.1％），s。Sciuri（6.6％）和s。表皮（4.9％）;而真菌微生物组由念珠菌属构成。（33.9％），其次是Saccharomyces spp。（18.1％）和曲霉属。（16.3％）。成熟阶段也显着影响了所有样本中的物理化学特性。因此，最低的pH（3.53）和抗坏血酸的最高含量（69.87 mg/ div>
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
使用Musa paradisiaca和柑橘Sinensis epeel提取物对生物合成的纳米层的抗菌活性
这项研究的目的是评估从香蕉（Musa paradisiaca L.）和甜橙（柑橘Sinensis l.）果皮中的水提取物中生物合成的银纳米颗粒（AGNPS）生物合成的抗菌活性。使用特定量的香蕉和橙皮提取物以及Agno 3作为前体，成功地将Agnps成功地生物合成。AGNP溶液中明显的颜色变化，在24小时后从黄色转移到深棕色，是AGNP形成的初始指标。uv-vis分光光度计和粉末XRD吸收光谱均用于香蕉皮 - agnps（bpagnps）和橙皮 - agnps（opagnps）均表现出明显的峰，证实了AGNP的存在。此外，FTIR光谱表明存在有助于AGNP合成的酚类化合物。sem和DLS分析表明，两种类型的AGNP的球形均为球形，平均粒径小于100 nm。此外，发现在这项研究中检查的香蕉，橙色和木瓜的果实样品被塞里芽孢杆菌，金黄色葡萄球菌，大肠杆菌和烟曲霉污染，它们使用MALDI-TOF MS进行了分离和鉴定。这项研究还确定了尼日尔，A。Alterata，P。digitatum和F. oxysporum的感染是该地区水果变质的主要因素。均表现出显着的抗菌活性，尤其是针对土壤传播的病原体。A。faecalis和M. morganii（以30 µg/ml的抗氯霉素抗性），以及某些水果变质真菌，例如digitatum和F. oxysporum和F. oxysporum（对2％酮酮的抵抗），以前曾经在研究过，以前曾经研究过，以前曾经在研究过。均表现出显着的抗菌活性，尤其是针对土壤传播的病原体。A。faecalis和M. morganii（以30 µg/ml的抗氯霉素抗性），以及某些水果变质真菌，例如digitatum和F. oxysporum和F. oxysporum（对2％酮酮的抵抗），以前曾经在研究过，以前曾经研究过，以前曾经在研究过。因此，生物型AGNP显示出有效的抗菌剂在医疗环境中应用以及保存食品质量和安全性。
蔬菜农民对尼日利亚奥贡州的水培农业技术的看法
蔬菜农民对尼日利亚奥贡州的水培养殖技术的感知，Gbolagade Benjamin Adesiji，Mobolaji Omolabake Musa，Mubarakat Musa Musa Musa Musa Ilorin iLorin，农业扩展和农村发展系，PMB 1515，PMB 1515，Ilorin，Nigeria，Nigeria，Phorth234802348023480;电子邮件：musa.mo@unilorin.edu.ng通讯作者：musa.mo@unilorin.edu.ng; mobolajimusa@gmail.com摘要这项研究研究了尼日利亚奥贡州水培技术的蔬菜农民对水培技术的看法。这项研究采用了两阶段的抽样技术来雇用320名蔬菜农民作为受访者。主要数据是通过有组织的访谈和结构化问卷收集的。使用描述性和推论统计来分析收集的数据。的调查结果表明，只有31.3％的人主要参与农业，生计多元化为49.4％，支持贸易/业务。另外，有35％的受访者属于合作社，而90％的受访者对水培法具有有利的看法。该研究检查了对水培法实践的限制，在该实践中，电源供应的关税排名第一。卡方检验的结果对受访者的社会经济特征与他们对水培技术农业技术的看法之间的关系结果表明，只有教育水平和合作社的成员资格表明关系显着。关键词：水培，蔬菜耕作，感知，约束，合作，教育引言农业是许多尼日利亚人的重要部门，是许多尼日利亚人的生活方式，几乎占了该国GDP的近25％，并雇用了70％的劳动力[11]。该研究建议，有关水培技术耕作的授权计划和知识获取计划应针对农民合作社成员的蔬菜农民，这是为了确保该计划的成功知识影响和积极影响。尽管具有经济意义，但尼日利亚的农业部门遇到了几个困难，这些困难会影响其产出[18]。土地终身制不良，农业灌溉不足，气候变化和土地退化是其中的一些挑战。其他因素包括资金不足，收获后损失，最少进入市场，低技术，高生产成本和投入分配不佳[18]。水培法源自希腊语hydro，即水和波诺斯，意思是工作。水培农业是涉及植物开发而无需使用土壤的植物的一种划分，植物从富含营养的水基溶液中获得所有重要的营养[5]。有多种水培方法可以在非土壤培养基中或直接在溶液中培养植物。
引用本文：Owolabi Paul Adelana，Musa Adekunle Ayanwale和Ismaila Temitayo Sanusi（2024）探索服务前生物学老师的意图
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战，该主题尤其具有挑战性。利用人工智能（AI）在教育中的重要性越来越重要，该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点，指标和行为意图。正如这些职前教师（通常称为数字本地人）被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中，因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人，专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论，使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明，感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标，主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是，感知到的行为控制并不能显着预测意图，这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范，尤其是在女性职前教师中，而在其他变量中没有观察到显着的性别差异，这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义，局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
直接营销策略和有效的客户服务交付 Obabuike Ikeni Nkpurukwe 1;乌斯曼·穆萨 2, 安迪·弗雷德·瓦利 3, 莱努斯·姆巴克韦·恩乌朱
商业银行等服务和产品组织面临着确保满足众多客户需求（满意度）的义务。商业银行是那些从事节省客户资金和其他贵重物品以及其他产品和服务业务的金融机构，它们使用不同的营销沟通渠道与客户接触。营销活动非常繁多，其中最重要的挑战之一是确定用于接触特定目标受众的最佳渠道。因此，在当今竞争如此激烈且消费者动态的商业环境中，确定最佳沟通渠道以有效满足客户期望至关重要。鉴于信息传播渠道众多，我们将关注直接营销。根据 Akaah 等人 (1995) 的说法，直接营销试图向目标群体提供产品，并根据客户量身定制信息。Kotler & Armstrong (1998) 指出，直接营销以七 (8) 种不同的方式进行。即面对面营销、邮件营销、电话营销、直接应答电视营销、目录营销、信息亭营销和在线营销等七种不同的沟通媒介。
摘要。 Mahmudi M，Arsad S，Lusiana ED，Musa M，Fitrianesia F，Ramadhan SF，Arif AR，Savitri FR，Dewinta AA，Ongkosongo AD。 2023。微藻多样
摘要。Mahmudi M，Arsad S，Lusiana ED，Musa M，Fitrianesia F，Ramadhan SF，Arif AR，Savitri FR，Dewinta AA，Ongkosongo AD。2023。印度尼西亚东爪哇省Pasuruan和Sidoarjo沿海地区不同栖息地特征的微藻多样性。生物多样性24：4418-4426。微藻是生活在各种栖息地中的微观真核生物。这项研究的目的是确定几个亚藏人中微藻的类型和丰度，包括沉积物，红树林，水柱和人造底物；并分析影响丰度微藻的环境因素。这项研究是在印度尼西亚东爪哇省帕苏鲁安和西多尔霍的沿海地区的多个地点进行的。使用目的抽样方法应用了一种定量描述方法。使用净用于浮游微藻的净和采样图收集样品。使用NMD（非金属多维缩放）对微藻进行分组，并使用CCA（规范对应分析）分析了微藻丰度与水质参数之间的关系。结果表明，在所有研究地点都发现了芽孢杆菌科，氰基科和叶绿体类别，但是trebouxiophyceae和dinophyceae仅在帕苏鲁安海滩发现。在Sidoarjo的Wughoyo Beach的沉积物栖息地中发现了最高的微藻，并以706,605 Ind。cm -2。CCA分析表明，在所有部位都发现了芽孢杆菌科，表明其适应性很高。两个沿海地区的多样性，均匀性和优势指数范围为1.43-2.61； 0.71-0.96;和0.06-0.27。使用NMDS的相似性分析表明，这三个站点之间没有相似性，这表明每个位点都有很高的微藻变化。该分析的结果表明，特定栖息地具有独特的微藻多样性，因此保留多种栖息地类型很重要。
气候解决方案伙伴关系 - 马来西亚
发言人：SHGSU成员Faizal教区Seedhu Raman，全球环境中心（GEC）Devika Rajamanickam的主任，企业可持续发展乡村负责人，汇丰银行马来西亚Nordin bin Bardan，Shgsu Nordin Bardan，Shgsu Nordin Bardan，Shgsu Nursery nordhu nordin Bardan，Shgsu Nursery Operator [Seedhu Raman] I Monitor and Paterrol the Raja Musa Musa Musa Forest Reserfe。许多年前，野火经常发生。我们来开始监视后，野火减少了。[Faizal Parish]有一些局外人进来，他们清理了这片土地。即使大约40年前被指定为森林保护区，但这是一个非常糟糕的情况。没有树木。我们现在站着的地方完全是裸露的，只是草，每年都在燃烧两三遍。[屏幕上的文字]恢复泥炭沼泽森林：Raja Musa Forest Reserve;马来西亚雪兰莪[Faizal]这是马来西亚半岛最大的连续泥炭沼泽森林。这是森林保护，碳固存和存储以及许多其他好处的非常重要的地点。[屏幕上的文字]气候解决方案伙伴关系有助于资助Raja Musa Peat Swamp Forest Restoration计划[Devika Rajamanickam]气候解决方案计划的重点是促进社区所有权和康复工作。[Faizal]我们首先必须恢复对该地区的控制，然后恢复了水位，然后我们启动了消防巡逻和防火计划。也是因为我们提高了水位，所以森林燃烧的可能性要小得多。[seedhu]我们每天都要进行水位。这里有一个特殊的泥炭地社区。这样做，我们知道水位有多高 - 地下。对于火灾风险，如果水位高，则将显示低。[Nordin bin Bardan]这个幼苗地点的主要目的是为泥炭地地区种植树木。造林对于泥炭地地区将土壤条件稳定到其原始状态至关重要。所有这些幼苗地点将提供要在田间种植的树木。当销售产生一些利润时，社区从出售这些幼苗就获得了财务。[Devicka]到目前为止，这是一个成功的计划。在过去的五年中，我们在拉贾·穆萨森林（Raja Musa Forest）中看到了零火，我们为周围的人们改善了生计。社区本身，他们得到了很多绿色工作。[Faizal]您需要在未来30年中寻找30年的时间。扩大工作，地理重点或区域，并使用我们通过汇丰项目开发的模型将其扩展到景观的其他部分。[seedhu]通过做这项工作，我们能够保护周围的森林，人们也很安全。我们为此感到自豪。