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当地车前草提取物对某些革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌的生长抑制 Fatima Abdulrahman Dohi 1*
1 伊拉克巴格达中等技术大学健康与医疗技术学院 *通讯作者：Fatima Abdulrahman Dohi 伊拉克巴格达中等技术大学健康与医疗技术学院 文章历史 收到日期：2024 年 12 月 11 日 接受日期：2025 年 1 月 17 日 发表日期：2025 年 1 月 25 日 摘要：车前草叶在传统医学中用于治疗多种疾病；本研究旨在定性研究目标草药中的植物成分，并研究其对从临床样本中分离出的某些类型细菌的抗菌活性。用水/乙醇（1:1）提取植物叶粉。经过对植物成分的定性筛选，粗提取物显示存在几类化学物质，包括皂苷、糖苷、酚、单宁、类固醇、生物碱、黄酮类化合物和萜类化合物。使用纸片扩散法测试了三种浓度的粗提取物对五种细菌（包括革兰氏阴性菌和革兰氏阳性菌）（金黄色葡萄球菌、化脓性链球菌、假单胞菌、变形杆菌属）的抑制作用。三种浓度的粗提取物对所有测试细菌的活性百分比不同。关键词：车前子、抗菌、植物成分、革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌。引言
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
梵天作为 JSON：融合吠檀多、量子力学和信息论的意识模型
本文提出了一种理解意识的新模型，将梵天（吠檀多哲学中的终极、普遍意识）设想为一个无限分层的 JSON（JavaScript 对象表示法）结构。在这个模型中，现实的每个方面，从个体思想到时间线和整个宇宙，都表示为这个通用 JSON 对象中的一个属性。通过将吠檀多哲学中的阿特曼（个体自我）和梵天（普遍意识）概念与量子力学和信息论的思想相结合，这个模型表明，所有可能的体验、思想和现实都存在于梵天之中，个体意识可以随时访问它们。这个框架提供了一种思考现实、创造力和自由意志的新方式，提出每一种可能的想法或行动都已经作为“节点”存在于梵天的 JSON 中，我们只需“选择”要体验哪一部分即可。
小型反刍动物中的妊娠毒血症：临床，超声，血压化学和病理学发现Mohamed Tharwat 1,2， *，Abdulrahman A Alkhera
小型反刍动物中的怀孕毒血症：临床，超声，血肿化学和病理学的发现Mohamed Tharwat 1,2， *，Abdulrahman a alkheraif 3和Mohamed Marzok 4,5 1 1,5 1 1,5 1 1Box 6622，Buraidah，51452，沙特阿拉伯2动物医学系，Zagazig University兽医学院，Zagazig University，44519，Zagazig，埃及3号病理学和实验室诊断系，QASIM University，QASIM University，P.O. Box 6622，Buraidah，51452，沙特阿拉伯4临床科学系，兽医学院，国王Faisal University，Al-Ahsa，沙特阿拉伯5号兽医学院5次兽医学系，Kafr El Sheikh University，Kafr El Sheikh，Kafr El Sheikh，Egerpt *Box 6622，Buraidah，51452，沙特阿拉伯2动物医学系，Zagazig University兽医学院，Zagazig University，44519，Zagazig，埃及3号病理学和实验室诊断系，QASIM University，QASIM University，P.O.Box 6622，Buraidah，51452，沙特阿拉伯4临床科学系，兽医学院，国王Faisal University，Al-Ahsa，沙特阿拉伯5号兽医学院5次兽医学系，Kafr El Sheikh University，Kafr El Sheikh，Kafr El Sheikh，Egerpt *Box 6622，Buraidah，51452，沙特阿拉伯4临床科学系，兽医学院，国王Faisal University，Al-Ahsa，沙特阿拉伯5号兽医学院5次兽医学系，Kafr El Sheikh University，Kafr El Sheikh，Kafr El Sheikh，Egerpt *
引用：Errahmany N.，Hamouche F.，Nounah M.，Saber I.，Yaqouti S.，Nounah A.，Tazouti A.，Fakhreddine R.，Touir R.，El Kafssaoui H.，Chahboune M.
摘要：该研究涉及两个基于羟基苯基二氧素基衍生物的合成和表征，即（2E，3E）-2,3-二羟基唑-6,7-二甲基-1-7-二甲基-1,2,3,3,3,4-四氢喹啉（QN-CH 3）（QN-CH 3）（QN-CH 3） （2E，3E）-6-氯-2,3-二氢1,2,3,4-四氢喹啉（QN-CL）。使用各种方法（例如电化学测试），扫描电子显微镜（SEM）等表面分析技术以及密度功能理论（DFT）和分子动力学（MD）（MD）模拟，使用各种方法，将这些衍生物作为对低盐酸溶液的抑制剂的有效性。是从电流（I-E）曲线中观察到的，QN-CH 3和QN-CL均充当阴极型抑制剂，其抑制效率随浓度而提高。在10-3 m的浓度下，QN-CH 3的抑制效率最高为89.07％，而QN-CL的抑制效率为87.64％。电化学阻抗光谱（EIS）测试指向通过电荷转移控制的腐蚀过程。与QN-CL相比，QN-CH 3的出色性能归因于其分子结构的性质。此外，发现根据Langmuir等温线，基于羟基苯二氧甲氧氨基衍生物粘附在碳钢表面上，并在高温下保持其抗腐蚀性能，如SEM分析所证实。DFT计算和MD模拟提供了对腐蚀抑制机制的进一步了解。关键字：基于羟基苯二氧甲素衍生物；碳钢腐蚀抑制；电化学测量； SEM分析；理论研究。
引用：Errahmany N.、Hamouche F.、Nounah M.、Saber I.、Yaqouti S.、Nounah A.、Tazouti A.、Fakhreddine R.、Touir R.、El Kafssaoui H.、Chahboune M.
摘要：本研究合成并表征了两种肼基喹喔啉衍生物，即（2E,3E）-2,3-二肼基-6,7-二甲基-1,2,3,4-四氢喹喔啉（QN-CH 3 ）和（2E,3E）-6-氯-2,3-二肼基-1,2,3,4-四氢喹喔啉（QN-Cl）。采用电化学测试、表面分析技术（如扫描电子显微镜（SEM））以及密度泛函理论（DFT）和分子动力学（MD）模拟等各种方法测试了这些衍生物在 363 K 的 1.0 M 盐酸溶液中作为低碳钢的抑制剂的有效性。从电流-电位（IE）曲线可以看出，QN-CH 3 和 QN-Cl 均充当阴极型抑制剂，其抑制效率随浓度的增加而增加。在 10-3 M 浓度下，缓蚀效率达到最大值：QN-CH 3 为 89.07%，QN-Cl 为 87.64%。电化学阻抗谱 (EIS) 测试表明腐蚀过程由电荷转移控制。QN-CH 3 比 QN-Cl 具有更优异的性能，这归因于其分子结构的性质。此外，SEM 分析证实，肼基喹喔啉衍生物按照 Langmuir 等温线粘附在低碳钢表面，并在高温下保持其防腐性能。DFT 计算和 MD 模拟进一步深入了解了腐蚀抑制机理。关键词：肼基喹喔啉衍生物；低碳钢腐蚀抑制；电化学测量；SEM 分析；理论研究。
针对婆罗门牛的先进 DNA 检测解决方案
• 填写基于 Excel 的“DNA 申请表”。表格可从 ABBA 网站下载。在申请表上，请确保填写 TSU 条形码、动物身份、性别和所需测试，如果需要亲子关系验证，则填写可能的公畜和母畜的身份。如果未提名公畜和母畜，则不会进行亲子关系验证。 • 将申请表的电子副本通过电子邮件发送至 admin@brahman.com.au • 打印并邮寄申请表的纸质副本以及您的 DNA 样本至 ABBA，PO Box 796，Rockhampton QLD 4700。
Abdelrahman（Abdel）Y. Fouda，Bpharm，PhD
现任职位职位，阿肯色州医学科学大学药理学和毒理学系助理教授，AR教育哲学博士Little Rock，乔治亚州乔治亚州乔治亚大学，奥古斯塔，乔治亚州奥古斯塔，美国2015年，美国乔治亚州奥古斯塔大学，2015年，2015年，美国埃及大学，埃及学会教授教授及2021年学术助理教授学士学位学士学位（BPHARM）医学科学小石城，AR讲师/2019-2021血管生物学中心佐治亚州奥古斯塔的血管生物学中心医学学院，乔治亚州奥古斯塔，专业职位和经验体验药理学和毒理学（PTET）PHD轨道轨道共同导演2024年研究生院阿肯色大学阿肯色大学医学科学专业的小摇滚，小摇滚，AR Scipenty of Ar Scirenty of Ar Sciventy of Arkansas，Arkansas，Arkansas，Arkansas，Arkansas，Arkansas，Arkansas，Arkansas，Arkansas系统药理学和毒理学培训（T-SPAT）T32培训计划阿肯色州医学科学大学小石城，AR
Fernandez, M.、Faturahman, A. 和 Santoso, NA (2024)。利用机器学习优化废物回收中的可再生能源利用。
摘要 本研究探讨了机器学习技术在回收过程中利用可再生能源的应用。随着世界努力寻求可持续的解决方案来满足能源需求和废物管理挑战，本研究探讨了机器学习算法的集成，以优化废物回收的可再生能源生产。通过采用这些算法，该研究旨在提高可再生能源发电的效率和有效性，同时促进对环境负责的废物管理实践。该研究涵盖了来自各种回收设施的全面数据分析，确定了能源消耗模式并评估了节能机会。研究结果表明，应用机器学习可以减少高达 30% 的能源消耗，增加回收产量，减少温室气体排放。这些结果突出了在可再生能源生产的回收过程中实施智能技术的潜在好处和挑战。此外，该研究还提供了有关如何整合机器学习来支持长期可持续性并显著促进改善环境管理的见解。因此，这项研究为更清洁、更可持续的未来铺平了道路，激发了废物管理和可再生能源行业更广泛地采用创新技术。 关键词：可再生能源、机器学习、可持续废物管理 1. 简介
使用机器人解决方案Ezzedeen Alfataierge*，Pavel Golikov，Ahmad Ramdani，Abdulrahman Alshuhail -expe
使用机器人解决方案Ezzedeen Alfataierge*，Pavel Golikov，Ahmad Ramdani，Ahmad Ramdani，Abdulrahman Alshuhail -Expec高级研究中心，Saudi Aramco Aramco Seismic Seismic数据获取是一个劳动力密集的过程。利用机器人技术和自动化的进步，我们能够显着减少收购人员的环境足迹。本文介绍了已经开发并正在开发的技术，以实现自主地震数据采集系统的土地勘探系统。沙特阿美（Saudi Aramco）的地球物理机器人（SAGR）利用无人驾驶汽车（UAV）来扫描表面并提供准确的侦察报告。此信息用于部署一群配备了板载地震传感系统的自定义无人机，该系统称为自主地震采集设备（ASAD）。也得到了自主地震源船只的支持，以实现完全自主的采集系统。我们提出了过去几年所取得的进步，以支持自主收购系统各个组成部分的某些领域结果。引言机器人技术和人工智能/机器学习的进步使得能够开发出铺平道路数字化转型的伟大技术。这些努力在自治地震采集设备的土地和海洋探索方面很明显（Sudarshan等，2017; Chutia等，2017;Blacquiêedreand Berkhout，2013）。本文介绍了已开发的集成解决方案，这些解决方案是为了实现完全自主的地震收购人员。SAGR是一种无人飞行的飞机，旨在有效的侦察和测量（Golikov等，2023）。该技术利用AI/ML来实现自主分类和表面特征的识别，以优化有效的地震数据获取的地震调查设计（Ramdani等，2023）。SAGR系统的输出馈入ASAD的飞行和调查计划（Yashin等，2023）。目前正在开发其他技术以进一步发展这一愿景；开发可以在温和的地形（尤其是沙漠环境）中自动部署淋巴结系统的陆地漫游者。同样，陆虎可以与地震源设备耦合，这些设备将充当自主地震源船只，因此，完成了必要的工具，以在土地上实现自主地震采集系统，以高效，可持续性，更安全的地下图像和资源探索。