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DIDAEAL知识技术服务，米兰首席执行官市首席执行官，董事会创新和数字化转型成员Musa Scarl和Unisalute，科学委员会成员 - 妇女与技术成员，总裁
ITSF 2024 STRG 获胜者.pdf
壳聚糖包被的香蕉 Musa acuminata 和车前草 M. balbisiana 中的凝集素蛋白的纯化和表征，作为检测癌症生物标志物的凝集素分子候选物
四位哈里发的社会改革举措
5 哈马德·本·侯赛因·本·阿里·本·穆萨，阿布·巴克尔·拜哈基，苏南·库布拉，达尔·库图布·阿拉米，贝鲁特 - 拉巴纳特，编辑：3，编号：16650 6 布哈里圣训，天课书，瓦朱布·天课瓦特章，圣训：1400
鼠李糖乳杆菌无细胞提取物靶向白色念珠菌的毒力和抗真菌药物耐药性
完整作者名单： Dube, Yvonne；威特沃特斯兰德健康科学 Khan, Amber；威特沃特斯兰德健康科学，内科 Marimani, Musa；威特沃特斯兰德健康科学 Ahmad, Aijaz；威特沃特斯兰德大学，临床微生物学和传染病；国家卫生实验室服务，感染控制部门
使用基因工程技术开发具有镰刀菌耐药性和理想植物建筑的香蕉品种
香蕉（Musa spp。）是全球重要的水果作物。真菌fusarium oxysporum f。 sp。cubense（foc）导致镰刀菌，被广泛认为是最具破坏性的植物疾病之一。fusarium Wilt先前已经破坏了全球香蕉的生产，并继续这样做。此外，由于目前使用高密度的香蕉种植园，具有理想植物建筑（IPA）的理想香蕉品种具有较高的耐药性，最佳的光合作用和有效的吸水性。这些特性可能有助于增加香蕉的产量。基因工程对于大多数品种的不育而具有焦点耐药性和理想植物建筑的香蕉品种的开发很有用。然而，基因工程带来的持续免疫反应总是伴随着降低的屈服。为了解决这个问题，我们应该对MUSA基因组进行功能遗传研究，并结合基因组编辑实验，以揭示免疫反应和香蕉中植物结构形成的分子机制。对与焦点抗性和理想结构相关的基因的进一步探索可能会导致具有理想结构和病原体超级耐药性的香蕉品种的发展。这种品种将帮助香蕉在全球范围内保持主食。
plasmo3net：一种基于卷积神经网络的算法，用于检测薄血液涂片图像中疟疾的寄生虫
Adesola Z. Musa 3，Oluwagbemiga Aina 3，Emmanuel T. Idowu 2和 *Kolapo M. Oyebola 1,3 1生物医学基因组研究中心（Cegrib）基因组研究中心（Cegrib），基础和应用科学学院，山上高级大学，山顶大学，山上12号，Lagos-bibadan Expressway，Nierveway，Niger-bibos-top University。 2寄生虫学和生物信息学部门，尼日利亚拉各斯分校科学系动物学系。 3尼日利亚尼日利亚医学研究所，尼日利亚。 4尼日利亚拉各斯基础医学学院生物化学系基础医学系。 5个遗传学，基因组学和生物信息学系，国家生物技术研发局，尼日利亚阿布贾。Adesola Z. Musa 3，Oluwagbemiga Aina 3，Emmanuel T. Idowu 2和 *Kolapo M. Oyebola 1,3 1生物医学基因组研究中心（Cegrib）基因组研究中心（Cegrib），基础和应用科学学院，山上高级大学，山顶大学，山上12号，Lagos-bibadan Expressway，Nierveway，Niger-bibos-top University。2寄生虫学和生物信息学部门，尼日利亚拉各斯分校科学系动物学系。3尼日利亚尼日利亚医学研究所，尼日利亚。4尼日利亚拉各斯基础医学学院生物化学系基础医学系。5个遗传学，基因组学和生物信息学系，国家生物技术研发局，尼日利亚阿布贾。5个遗传学，基因组学和生物信息学系，国家生物技术研发局，尼日利亚阿布贾。
国家信息技术局最终年度...
___________________________________ ___________________________________ Sidima Ntsangani 先生 Musa Kumalo 先生 执行官：应用程序开发和维护 代理执行官：IT 基础设施服务 __________________________________ ___________________________________ Gopal Reddy 先生 Kenneth Pillay 先生 执行官：服务管理 执行官：供应链管理 ___________________________________ ___________________________________ Samukelisiwe Dube 女士 Lucas Mogashoa 先生 执行官：人力资本管理 执行官：企业和数字战略 ___________________________________ ___________________________________ Molatlhegi Kgauwe 先生 律师 Bernard Makhubela 首席财务官 代理执行官：国家和地区咨询 ___________________________________ ___________________________________ Ntutule Tshenye 先生 Kiruben Pillay 先生 代理董事总经理 董事会主席 __________________________________ Mondli Gungubele 先生（国会议员） 执行机构
JORDAN 永恒体验
瓦迪穆萨的橄榄树梯田经过精心设计，使山坡上的农作物能够生长，最大限度地吸收阳光，并确保农田获得充足的水源。漫步在这些田野中，可以看到枝繁叶茂的橄榄树和无花果树，果实累累，树根处盛开着各种鲜艳的花朵。橄榄树在传统水道的滋养下继续耕种，辛勤劳作的人们停下来休息，享用自制的咸橄榄、糕点和茶。几个世纪以来，具有历史意义的古城的发展都依赖于水。过去和现在居住在佩特拉的人们都依靠水生存。
Ayanwale，Musa Adekunle； Ntshangase，Sibusiso D.；阿德拉娜，先知保罗；议长昆勒·瓦希德 (Kunle Waheed)； Adam，Umar A.和Stella Oluwakemi（2024）。驾驭未来：探索在职教师对人工智能融入南非学校的准备情况。计算机与教育：人工智能，7，文章编号: 100330.
本研究为现有关于如何将人工智能 (AI) 融入全球学校系统的研究做出了贡献。本研究探讨了在职教师对将人工智能融入学校的准备情况。我们在南非学校系统的背景下进行了这项研究，受试者是科学、社会科学、数学和语言等不同专业的教师。借鉴扩展的技术接受和使用统一理论 (UTAUT2)，我们通过技术整合、社会影响、人工智能伦理、态度、TPACK、感知自我效能、人工智能专业发展和人工智能准备八个变量收集了教师的观点。为了分析本研究涉及的 430 名教师的数据，我们使用了结构方程模型分析方法和 SmartPLS 软件版本 4.1.0.0。我们的结果表明，技术整合、社会影响、态度和感知自我效能会影响教师对人工智能的准备。然而，TPACK 和道德并不影响教师为将人工智能融入学校所做的准备。本研究进一步基于变量的中介和调节分析提出了有趣的见解。我们讨论我们的发现并强调它们对实践和政策的影响。
实习作业主题和学生...
No Student NO STUDENT NAME AND SURNAME HOMEWORK NUMBER 1 17240003009 HAKAN TEKİN 1 2 17240003022 Serdar Başak 2 3 18240003006 Ümit Sarihan 3 4 19240003015 Ferit Yalçın 4 5 19240003017 Abdullah spouse 5 6 19240003031 İbrahim Duman 6 7 19240003035 Aziret 8 9 19240003039 Musa Seyitoglu 9 10 19240003040 CanerKarakuş1011 20240003002 Tefik Oguz 11 12 20240003003 AbdulmalikYürler 20240003009 SerhatAydın1718 20240003011 saban Bulut 18 19 20240003012 YunusEmreCanğa19 20240003013 Ebdullah Enk 20 21 20240003014 Sinan Sinan Live Live 21 22 20240003015 20240003021 Mustafa Akbal 26 27 20240003022 Abdullah Hakan Tulay 27 28 20240003023 RahmiErdoğan28 29 20240003024 Rojhat ihahatibe在çevík3334 2024000303 20240003032 YUSUF损坏35 36 20240003034OğuzAtaöz363720240003035MücahítAkbal37 37 38 20240003036 Furkan Aydin 38No Student NO STUDENT NAME AND SURNAME HOMEWORK NUMBER 1 17240003009 HAKAN TEKİN 1 2 17240003022 Serdar Başak 2 3 18240003006 Ümit Sarihan 3 4 19240003015 Ferit Yalçın 4 5 19240003017 Abdullah spouse 5 6 19240003031 İbrahim Duman 6 7 19240003035 Aziret 8 9 19240003039 Musa Seyitoglu 9 10 19240003040 CanerKarakuş1011 20240003002 Tefik Oguz 11 12 20240003003 AbdulmalikYürler 20240003009 SerhatAydın1718 20240003011 saban Bulut 18 19 20240003012 YunusEmreCanğa19 20240003013 Ebdullah Enk 20 21 20240003014 Sinan Sinan Live Live 21 22 20240003015 20240003021 Mustafa Akbal 26 27 20240003022 Abdullah Hakan Tulay 27 28 20240003023 RahmiErdoğan28 29 20240003024 Rojhat ihahatibe在çevík3334 2024000303 20240003032 YUSUF损坏35 36 20240003034OğuzAtaöz363720240003035MücahítAkbal37 37 38 20240003036 Furkan Aydin 38