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Bartley Griffith和Muhammad Mohiuddin
Mohiuddin是UMMC的手术教授兼心脏异种移植计划主任，已将三十年的时间用于异种移植领域。他对转基因猪心脏的广泛研究一直在降低器官排斥的风险，使这些移植物成为人类患者的可行选择。作为国际异种移植协会的现任主席，莫希丁的工作不仅挽救了生命，而且还可以重塑器官移植的未来。
简历 - 教授博士穆希丁·艾哈迈德
日期：2024 年 9 月 1 日 详细邮寄地址：电气与电子工程大楼教授，EEE-220 室，EEE 系，库尔纳工程技术大学（KUET）Fulbarigate Road，Khulna-9203，孟加拉国 电话：+88024777733351-70 -333（办公室），传真：+88024777733303，手机：+8801556-537660，+8801887-066066 电子邮件：ahmad@eee.kuet.ac.bd，mohiuddin.ahmad@gmail.com 和教务长，Khan Jahan Ali Hall，库尔纳工程技术大学（KUET）Fulbarigate Road，Khulna-9203，孟加拉国 职业目标 专注而有成就的学术领袖，寻求在最高行政和大学学术职位。致力于促进教育、研究和创新的卓越发展，同时支持最高权威推动学校的愿景和使命。01. 教育（从最后到第一）
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
课程1。名称mainuddin 2。名称
2022年1月4日，AICTE赞助的教师发展计划“智能城市有效的生物医学和能源管理的高级传感器技术”，2022年1月3日至7日，斋浦尔工程学院和研究中心，斋浦尔的最新趋势，激光器的最新趋势，2019年10月15日，2019年10月15日，2019年10月15日，诺斯特大学，诺斯尼亚级诺斯尼亚级诺斯和技术部。查mu的查mu（Jammu）在查mu（Jammu）的燃气传感器系统2017年12月4日，查mu大学，查mu激光器通讯，2017年3月31日，2017年3月31日，RK Goyal工程学院
应用K-Nearest邻居机器学习算法用于预先销售畅销产品Muhtajuddin Danny 1*，Asep Muhidin 2，AK
摘要在商业界越来越激烈的竞争发展，并伴随着信息技术的进步，使零售公司陷入了更严格，更开放的竞争状况。PT LG Innotek印度尼西亚是唯一在印度尼西亚生产调谐器的公司。查看消费者需求，PT LG Innotek必须提高产品质量，并添加消费者喜欢和经常购买的产品。因此，PT LG Innotek Indonesia需要进行分析，以帮助公司识别倾向于销售良好的产品。可以通过应用机器学习算法（尤其是K-Neartible最邻居方法）进行此分析。这项研究的目的是找出KNN算法在预测销量良好且在印度尼西亚PT LG Innotek销售不佳的产品方面的表现。基于分析结果，预测结果的精度水平为94.74％，错误率为5.26％。具有高度的准确性和较低的错误率，可以得出结论，K-Near-Neigral方法有效地用于预测PT LG Innotek Indonesia最佳销售产品的销售。
蚂蚁社交行为的萌芽神经科学
蚂蚁生理学是由1亿年的社会发展来制作的。蚂蚁执行许多复杂的社会和集体行为，但在示意图和规模上与果蝇果蝇Melanogaster（一种流行的单独模型有机体）相似。蚂蚁是有吸引力的互补受试者，以研究与果蝇中没有的复杂社会行为有关的适应。尽管对蚂蚁行为的研究兴趣和社会性的神经生物学基础，但我们对蚂蚁神经系统的理解是不完整的。最近的技术进步已经以较少依赖模型选择的方式对神经系统进行了尖端调查，为机械社会昆虫神经科学打开了大门。在这篇综述中，我们重新审视了有关蚂蚁神经系统和行为的重要方面，我们期待蚂蚁的功能性电路神经科学如何帮助我们了解如何区分孤独动物与高度社交动物。
防毒面具实验室 (NIOSH) 微电子和纳米技术 Shamsuddin 研究中心 (UTHM)
微电子与纳米技术 Shamsuddin 研究中心 (MiNT-SRC) 是马来西亚敦胡先翁大学 (UTHM) 综合工程学院 (IIE) 下属的五个卓越中心 (CoE) 之一。该研究中心成立于 2006 年 11 月 27 日，前身为微电子与纳米技术中心 (MiNTEC)，2007 年 11 月 25 日升级为研究卓越中心。MiNT-SRC 以 UTHM 董事会主席 Y.Bhg. Tan Sri Dato' Seri Ir Shamsuddin bin Abdul Kadir 的名字命名，以纪念他对 UTHM (2007-2009) 的贡献。MiNT-SRC 的目标是成为马来西亚南部微电子和纳米技术领域的领先研究中心。该研究中心由副教授 Marlia Morsin 博士领导，她从事基于纳米材料的传感器、真菌治疗和媒介控制领域的研究。此外，还有6名来自不同领域的首席研究人员，分别是Nafarizal Nayan教授（纳米等离子体处理和诊断）、Mohd Khairul Ahmad教授（纳米结构材料）、Soon Chin Fhong副教授（生物纳米技术、生物工程和物联网）、Fariza Mohamad副教授（使用电沉积的同质和异质结薄膜）、Farhanahani Mahmud副教授（医疗电子、嵌入式系统和人工智能）和Nur Hanis Hayati Hairom副教授（纳米技术、膜技术和废水处理）。这七位核心研究人员构成了MiNT-SRC研究进步的骨干。
AFM Saifuddin Saif，博士
经验 职位：西弗吉尼亚理工大学计算机科学与信息系统系助理教授 职位：美国科罗拉多州立大学科学、技术、工程和数学学院人工智能与数据科学客座助理教授 美国科罗拉多州普韦布洛 职位：芬兰阿尔托大学工程学院博士后研究员 职位：芬兰赫尔辛基劳雷亚应用科学大学教员 职位：马来西亚国立大学 IR4.0 研究所高级讲师 职位：芬兰赫尔辛基大学计算机科学系博士后研究员 职位：孟加拉美国国际大学计算机科学系高级助理教授 职位：孟加拉美国国际大学计算机科学系助理教授 职位：计算机科学系 AIUB 脑工程研究团队 (ABERT) 研究组负责人
摘要。 Ramli R，Pardi F，Singh HR，Roslani MA，Aziz KNA，Kamaruddin SA。 2024。在L
摘要。Ramli R，Pardi F，Singh HR，Roslani MA，Aziz KNA，Kamaruddin SA。2024。马来西亚兰卡维两个红树林生态系统中有机物的空间变异性。生物多样性25：329-336。有机物是影响红树林结构和物种组成的关键因素。目前的研究旨在评估和比较Kedah Langkawi的Pulau Dayang Bunting和Sungai Kilim红树林的沉积物中的有机物含量。从每个位置的线样带的不同区域的沉积物中测量了有机物含量的空间变化。在普劳·唐·邦廷（Pulau Dayang Bunting）红树林社区中记录的有机物含量的平均值从13.67％到15.74％至15.74％和13.06％至16.57％，至16.57％，属于中等类别。双向ANOVA分析的结果显示，红树林群落之间的有机物含量存在显着差异，而站2中仅有机物含量在下层，中部和上部区域（ANOVA单程，p <0.05）显着差异。只有盐度与研究区域中有机物含量有负相关（R（34）= [-0.41]，p = [0.014]）。由于垂直水混合促进的积累，上层区域表现出更大的有机物浓度。红树林的年龄，植被密度，盐度和沉积物类型也是维持红树林生态系统中有机物含量的关键因素。
K. Nagendra Prasad，Shaik Khamruddin，Sampangi Srinivas，V。Pavan，E。Surendar，Udayakiran，“金属传感器的设计和制造A
该机器人旨在穿越各种地形，检测金属对象，并提供实时视频流，用于远程监视和监视应用程序。全地形机器人配备了坚固的底盘和坚固的车轮，以确保跨不同表面的有效运动，包括粗糙的地形，砾石，沙子，沙子和不均匀的景观。纳入机器人的高扭矩电动机系统使其能够轻松克服障碍物和陡峭的倾斜度，从而确保在具有挑战性的环境中可靠的性能。为了驱动机器人的机能系统中使用的高扭矩电动机，使用了10A拉丝电机驱动器。该电机驱动器提供了必要的功率和控制信号，以有效地驱动电动机，从而确保机器人的精确运动和可操作性。10A刷子驱动器提供了强大的性能和保护功能，从而保护电动机免受过电流或电压异常的影响。为了促进金属检测，机器人配备了专用传感器系统，能够检测其附近的金属物体。此传感器系统利用电磁原理来识别和定位金属目标，提供有关此类物体的存在和大致位置的宝贵信息。金属检测能力通过实现诸如搜索和救援，考古探索和工业检查等应用来提高机器人的多功能性。此外，全地形机器人配备了实时流媒体功能，该功能允许实时视频传输到远程位置。此功能使用户能够远程监视机器人的周围环境和活动，从而在各种情况下提高情境意识并促进决策。通过集成无线通信技术，实现了实时流媒体功能，从而使视频数据通过网络连接无缝传输。