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热电传感器耦合八木-宇田纳米天线用于红外检测
摘要：我们通过实验演示了热电传感器与纳米天线的耦合，这是检测红外能量的另一种选择。我们制造并测试了两种基于 Yagi-Uda 技术的纳米天线设计（单元件和阵列）变体和一个单独的纳米热电结阵列。纳米天线经过调整，可在中心波长 1550 nm（193.5 THz）光学 C 波段窗口处运行和响应，但它们在受到各种波长（650 nm 和 940 nm）激光激发时也表现出共振响应。纳米天线中的辐射感应电流与纳米热电传感器耦合，根据塞贝克效应产生了电位差。相对于参考纳米天线的均匀热测量，实验证实了所提出的纳米天线的检测特性；单元件检测到峰值百分比电压升高 28%，而阵列检测到中心波长处的峰值百分比电压升高 80%。与最先进的热电设计相比，这是首次根据基于塞贝克原理的平面设计实验报告如此高的峰值百分比电压。
udan vayu业力及其与当代的相关性...
摘要在阿育吠陀（Ayurveda）中，乌丹·瓦尤（Udan Vayu）是vata dosha的亚型，对于调节体内的向上和向外运动至关重要，影响语音，呼吸，能量，兴奋和记忆力。本文研究了乌丹·瓦尤（Udan Vayu）的生理功能（业力），分析了阿育吠陀的描述，并将它们与生理学，神经科学和呼吸科学领域的现代科学原理保持一致。udan vayu与发声，氧合和心理清晰度等功能相关，这些功能与呼吸系统，声带功能和高级认知过程的当代知识相对应。udan vayu的失衡与言语困难，呼吸并发症和认知缺陷有关，反映了诸如烦躁不安，哮喘和焦虑等疾病。阿育吠陀干预措施，包括pranayama，草药治疗和生活方式调整，以平衡Udan Vayu并增强一般健康状况的能力。本文通过将传统知识与当代科学发现合并，对乌丹·瓦尤（Udan Vayu）在健康和疾病管理中的重要性提供了全面的看法。关键字：乌丹·瓦尤（Udan Vayu），阿育吠陀（Ayurveda），瓦塔·多萨（Vata dosha），呼吸，语音，认知，综合医学介绍阿育吠陀生理学中，vata dosha的概念涵盖了人体的动态和监管活动。它另外分为五个类别，或次数：prana，udan，vyan，samana和apana vayu。udan vayu主要与向上和向外的身体运动有关，调节诸如语音，呼吸和心理清晰度之类的重要活动（1）。udan vayu主要在胸腔，宫颈和颅骨区域作用，从而实现了呼吸，发声和认知等过程。其协调的操作保证了最佳的呼吸健康，能量水平和交流能力。
人工智能在放射学变革中的当前趋势和未来前景 Rezwan Ahmed Mahedi 1*、Hrishik Iqbal 2、Raiyan Azmee 3、Marzan Azmee 4、Fatiha Jakir 5、Mufassir Ahmad Nishan 6、Mohammed Burhan Uddin 7、Sadia Afrin 8
人工智能 (AI) 已迅速改变了包括医学在内的众多行业，放射学将从其功能中受益匪浅。AI 通过利用医疗和牙科实践中常用的数字射线照片的大量数据集来提高诊断准确性、减少错误并改善患者护理。尽管有这些优势，但 AI 对图像采集和放射技师工作流程的影响在放射学文献中仍未得到充分探索。本综述旨在评估 AI 对放射学实践的影响，应对监管挑战，并探索将其整合到放射科医生和放射技师的教育框架中。它强调了 AI 在自动化任务、提高诊断精度和改善临床决策方面的作用。截至 2024 年 12 月，使用 PubMed 和 Google Scholar 进行了系统文献检索，其中包括“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“放射学”和“诊断成像”等术语。分析了 77 篇专注于数字牙科放射学中 AI 应用的同行评审文章和会议论文，以提取有关 AI 方法及其潜在应用的数据。研究结果表明，AI 解决方案可提高复杂成像任务的效率，例如乳房 X 线摄影中的病变识别和分类，以及横断面成像中的实时评估，从而减少重新扫描的需要并提高患者吞吐量。然而，广泛采用面临与伦理和法律问题相关的障碍，包括数据隐私、算法偏见和透明度需求。虽然 AI 在自动化工作流程、提高诊断准确性和优化放射学患者护理方面表现出巨大潜力，但必须解决与人为监督、专业适应和法规遵从性相关的挑战。需要进一步研究以充分了解 AI 对放射学的影响并最大限度地发挥其临床效用。关键词：人工智能 (AI)、放射学、机器学习、诊断成像、医疗实践、深度学习、诊断成像中的 AI 等。
推荐引用 推荐引用 Podder, Itilekha 和 Bub, Udo，“一种可解释的人工智能框架，用于改进半导体制造：一种设计科学研究方法”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。88. https://aisel.aisnet.org/acis2024/88
半导体制造业正在经历一场数据驱动的革命，推动力来自电子设备和智能技术的进步。这种转变显著增加了数据的数量、速度和种类，从而增强了知识提取和流程优化。然而，传统的解决方案，例如“跨行业数据挖掘标准流程”、“数据库中的知识发现”和“团队数据科学流程”，不足以解决实时分析、高维数据和特定领域的挑战。为了弥补这些差距，我们引入了一个将可解释的人工智能与设计科学研究方法相结合的新框架。该框架的主要贡献包括实时处理能力、领域知识的集成以及人工智能 (AI) 模型的增强透明度，从而确保准确且可解释的决策。该框架通过晶圆图聚类展示，为实施数据挖掘和人工智能项目提供了全面、行业特定的系统指导，提供了高效、易于理解的解决方案，可以改善半导体制造。
CV Hossain Uddin Shekhar，博士 概述： 曾任职务：
外国大学客座教授：日本中部大学生命与健康科学学院生物医学科学系环境健康科学组，地址：爱知县春日井市松本町 1200（487-8501）。期限：2009 年 4 月 1 日 - 2010 年 3 月 31 日。当地大学客座教授：1. 孟加拉国 BSMR 海事大学遗传工程与生物技术系。为研究生授课。期限：2023-2024（秋季和延长的秋季学期）。2. 达卡大学海洋学系，达卡。为本科生授课（第二年，第三学期）。期限：2017-2018。3. 达卡 BRAC 大学生物技术系。为硕士生授课。学习时间：2018年夏季学期 4.孟加拉国达卡 Dhanmondi 发展替代大学（UODA）分子医学与生物信息学系 学习时间：2006年1月-2006年12月 与诺贝尔奖获得者合作经历：2003年在东京都立大学和东京工业大学与诺贝尔奖获得者大隅良典（2016年诺贝尔生理学和医学奖获得者）合作研究酵母双杂交系统，并在世界著名期刊Biochemistry上发表以下文章：
萨普诺基乌达安.pdf
在出版这本杂志的过程中，值得称赞的是得到了不同组织及其负责人的支持，如果没有他们的帮助，我们不可能在如此短的时间内出版《Sapno Ki Udaan》。我们十分感谢 NCERT 主任 Dinesh Prasad Saklani 教授、学校教育和扫盲部秘书 Shri Sanjay Kumar、教育部学校教育和扫盲部联合秘书 Ms. Prachi Pandey、中央中等教育委员会主席 Shri Rahul Singh、Navo daya Vidyalaya Samiti 专员 Shri Vinayak Garg、Kendriya Vidyalaya Sangathan 专员 Smt Nidhi Pandey、学校教育和扫盲部兼国家图书馆部主任 Ms. Mukta Agarwal、教育部学校教育和扫盲部联合主任 Ms. Anu Jain 以及 NCERT 主编 Shri Bijnan Sutar。
doi：https：//doi.org/10.37745/ejbmsr.2013/vol12n16392出版于2024年8月5日引用：MILITUS I.O.，NDUBUKA G.I.
摘要：新兴技术和控制系统彻底改变了医疗服务，这在糖尿病的自我管理中非常明显，通过整合连续的葡萄糖监测器（CGM），胰岛素泵和混合闭环系统，从而显着改善了血糖控制并降低低血糖风险。在糖尿病管理中，人工智能（AI）技术用于三种主要应用，这些应用是闭环控制算法，通过连续葡萄糖监测（CGM）生物传感器和AI算法的葡萄糖预测，以及在AI算法的帮助下校准CGM生物传感器。将AI技术集成到糖尿病护理中可以支持更好的临床结果，从而减少了与糖尿病管理相关的行政负担和成本。连续的葡萄糖监测（CGM）系统对于立即葡萄糖数据传递起着至关重要的作用，它通过降低HBA1C水平并增强自我保健技能，显示出在改善糖尿病管理方面的有效性。这已经培养了患者在管理医疗状况方面的信心增强。但是，这些技术的成功采用需要医疗保健专业人员和家人的大力支持，以确保依从性和有效使用，尤其是考虑
引用：Udo G.O.，Adetona-Ibibrahim T.O.，Eshiet D.J.，Abubakar K.和Oduyingbo B.J.（2024）可再生能源项目对创造工作和
摘要：尼日利亚的许多农村社区都在社会经济发展中挣扎，这与增加能源获取的愿望是减轻贫困的强大驱动力。因此，本研究研究并研究了可再生能源项目对尼日利亚纳萨拉瓦州多玛地方政府选定的农村社区的创造和贫困的影响。目标是研究可再生能源项目对尼日利亚纳萨拉瓦州多玛地方政府的创造就业机会的影响；检查可再生能源项目对尼日利亚纳萨拉瓦州多玛地方政府的贫困减轻的影响。这项研究回顾了相关的理论和经验文献，从可持续生计框架中汲取了理论框架。研究设计采用了描述性调查研究技术，并提供了封闭式调查表作为数据收集的主要工具。利用分层抽样技术在DOMA LGA中选择五（5）个社区； Rukubi，Okpatta，Yelwa，Akura和Fadama。考虑了这些社区的主要农村特征和正在进行的可再生能源项目的存在。假设使用Pearson相关分析作为选定的统计方法进行了测试。该研究发现可再生能源项目与创造就业机会之间存在显着的负相关关系，但可再生能源和减轻贫困之间存在显着的积极关系。关键字：可再生能源，创造就业，减贫因此，建议需要培训计划，使当地社区拥有可再生能源项目（例如安装，维护和运营）中必要的工作技能。
电子 - 音波耦合对自能量的石墨烯插入化合物的影响：多项式模型选择pataiy praiypan *和udomssilp p
在我们追求了解电子 - 波耦合（EPC）及其对材料特性的影响时，我们深入研究了Eliashberg功能在管理电子自我能源方面所起的复杂作用。通过对近似此功能的量身定制的多项式模型的细致评估，我们发现了对声子相互作用如何精心修改电子能带的深刻见解。采用数值计算，我们精心阐明了电子自能的真实和虚构方面，对于理解各种材料的EPC效应至关重要。研究单层石墨烯内的超导性及其与各种掺杂物质的相互作用，我们的研究使我们确定了准确捕获EPC行为的最佳多项式模型，从而对预测超导材料中的关键温度具有无价的意义。扩展模型中的参数使我们能够预测本研究中未探索的高阶配置的自能量模型的变化。我们选择了从n = 1到10的多项式跨度度的选择，n = 2（debye）的疗效是最现实和准确的模型，紧随其后的是n = 1，尽管偶尔在特定材料中观察到偶尔会发生偏差。这些差异通常源于噪声模型的错误和参数近似。我们的综合方法超过了传统的Kramer-Kronig转换在评估电子 - phonon相互作用时。向前看，尽管同时调整多个输入参数的挑战，但将多个模型应用于Eliashberg函数图仍具有提高准确性的巨大希望。将数值建模与实验数据的集成形成了强大的框架，从而增强了对设备未来制造至关重要的材料特性的预测和微调。
案例研究IEEE-14总线PV-Wind功率系统Nijam Uddin Molla 1和Shilpi Bhattacharya 2
来源，此类系统也称为混合动力系统。电断层是一种异常情况，可能是由于设备故障或故障，人为错误或环境条件引起的[2]。电源系统中出现故障的各种原因可能是由于绝缘故障，闪电闪存，物理损害或人为错误所致。故障分析和预测对于检测故障，防止断层并清除系统从异常条件以及避免故障[3-5]非常重要。故障预测对于设计和选择断路器和继电器等设备也很重要，这也有助于提高电源系统稳定性和可靠性[6]。故障的预测有助于计划新系统的勃起和可行性研究，以确保未来的准备，以扩大负载需求，以扩展电力系统[7]。