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World File Search System叶蝉
自然叶提取物作为绿色抑制剂的潜力
摘要：使用电二酸溶液中低碳钢腐蚀的Abelmoschus esculentus和柑橘的最大值叶提取物的抑制和热力学行为，使用了预二动力学极化曲线的测量和电化学障碍镜（EIS）技术。傅里叶变换红外光谱（FTIR）用于识别提取物中存在的生物活性成分和官能团。在任何给定的浓度下，Abelmoschus esculentus叶提取物作为0.5 m HCl溶液中低碳钢的腐蚀抑制剂比柑橘糖叶提取物更有效。电位动力学极化曲线表明，这两种叶提取物在0.5 M HCl溶液中充当碳钢的混合型抑制剂。阻抗反应表明腐蚀过程在激活控制下进行。这些植物叶提取物的抑制取决于扫描电子显微镜（SEM）和能量分散X射线光谱法（EDS）证实，提取物的化学成分的吸附。
有效的批处理贝叶斯优化...
摘要 - Bayesian优化是模拟电路合成的有前途的方法。但是，贝叶斯优化框架的顺序性质显着限制了其充分利用现实世界计算资源的能力。在本文中，我们提出了一种通过多目标采集函数集合（MACE）进行有效的可行贝叶斯优化算法，以进一步加速优化过程。通过对改进概率（PI），预期改进（EI）和较低置信（LCB）的帕累托阵线进行抽样查询点，我们结合了最新的艺术习得功能的利益，以实现探索和剥削之间的精致折衷和无限限制的优化问题之间的脆弱交易。基于此批处理设计，我们进一步调整了约束优化问题的算法。通过将优化过程分为两个阶段，并首先关注找到初始可行点，我们设法获得了有关有效区域的更多信息，并可以更好地避免在不可行的区域周围采样。达到了第一个可行点后，我们通过对收购函数集合采用特殊设计的惩罚术语来赞成可行的区域。实验结果定量地表明，与批处理大小为15时，与差分进化（DE）相比，我们提出的算法可以将总体仿真时间减少到74倍（DE）。对于受限的优化问题，与基于加权的基于预期改进的贝叶斯优化（WEIBO）方法相比，我们提出的算法可以将优化过程高达15倍，当批处理大小为15时。
COVID-19 患者的治疗： - Justicia adhatoda 叶......
根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，目前有 200 多种化合物已注册为 COVID-19 药物进行临床试验。但是，到目前为止，寻找针对这种病毒的潜在药物的工作仍在进行中，需要付出更多努力。在目前的研究中，我们根据受影响体内病毒载量的不同阶段和病毒在宿主体内生命周期的不同阶段，为对接测试建模/选择药物/类药物化合物。当然，我们对这种病毒感染机制以及不同蛋白质和酶在其宿主体内完整生命周期中的作用知之甚少。我们根据迄今为止从不同案例研究和科学报告中获得的有限知识制定计划。我们分析了感染者的结构、感染源和方式、感染部位以及观察到的症状影响。由于 COVID-19 病毒感染的详细机制尚不清楚，我们遵循了病毒在生物体内传播的常见方式。不同案例研究的报告 [ 6-8 ] 用于为我们的研究做出潜在的假设。
蓝叶能源可再生能源私人有限公司
蓝叶能源可再生能源私人有限公司（BLERPL）正在印度中央邦的阿加尔马尔瓦区建立一座 200 兆瓦的混合发电厂，其银行信贷评级考虑了 BLERPL 是蓝叶能源亚洲私人有限公司（BLEA）的全资子公司这一强大母公司背景。BLEA 由麦格理资产管理管理基金所有，致力于在亚洲建立陆上可再生能源项目。该评级的优势还在于，该公司与印度最大的电力贸易公司之一签订了全部产能的长期购电协议（PPA）。根据 PPA，无论销售价格如何，BLERPL 都将获得最低电价，如果贸易商销售时的实际电价高于最低电价，则有收益分享机制。除 PPA 外，该公司还与一家全球科技公司签订了长期承购协议，以固定价格出售环境属性。考虑到最低电价和环境属性的销售价格，该项目的最低电价在前 15 年将接近每单位 3.6 卢比。CARE Ratings Limited（CARE Ratings）在其基本情况下预计该公司在前 15 年的实际实现收益约为每单位 4.0 卢比，预计覆盖率指标将很强劲，这反映在平均 DSCR 约为 1.25 倍上。PPA 中的授权条款（例如锁定期、信用证形式的付款保障机制和终止付款）是必要的保障措施。然而，由于项目处于实施阶段，评级因执行风险而受到限制。截至 2024 年 11 月底，该公司已发生预计成本的约 47%。据管理层介绍，该项目预计将于 2025 年 6 月 30 日投入使用。公司是否有能力在不超支的情况下执行该项目，将成为公司信用监测的关键指标。此外，由于该项目拟通过 73.8:26.2 的债务-股权组合融资，预计公司的资本结构将得到充分利用，这可能会导致预计前几年的总债务/EBITDA 超过约 5.6 倍。此外，由于批准贷款的利率本质上是浮动的，因此该项目面临利率波动风险。CARE 评级还将项目现金流暴露于不利的天气条件变化和资产集中风险（因为全部产能都位于一个州）考虑在内。
与贝叶斯（Co-）飞行员的实验计划
在这次演讲中，我将讨论我们最近将贝叶斯ML工具整合到实验实验室工作流程中的一些努力。通过用专家知识增强ML以改善决策来解决数据限制。使用合成化学和共轭有机材料发现的示例，该讨论将强调ML支持基于实验室决策的机会和挑战。
用机器学习模型检测棉叶疾病
本研究旨在使用机器学习（ML）模型将四个棉花叶的数据集准确地分类为感染或健康。细菌疫病，卷曲病毒，叶片和健康叶子被用作研究的数据集。mL是检测棉叶疾病的有用工具，可以最大程度地降低疾病率。问题在于，如果没有机器学习技术，检测疾病的疾病是非常困难的，那么就提出了机器学习模型并测试所提出模型的准确性，使用了混淆矩阵概念。研究人员已经通过使用（ML）模型进行了研究工作来诊断疾病，但其研究的缺点是不同（ML）模型给出的结果不准确。该研究的目标是使用传统技术在早期阶段鉴定影响棉花植物的疾病。但是，利用各种图像处理技术和机器学习算法（包括卷积神经网络）被证明有助于诊断疾病。这种技术方法可以简化发现叶片受损的发现，并最大程度地减少农民在发现这些疾病方面的努力。棉花是一种大规模生产的天然纤维，它在整体农艺土地的2.5％上生长。发现棉花叶疾病对于维持农作物的生产力并为农民提供可靠的收入至关重要。混淆矩阵是n x n矩阵，用于评估分类模型的性能，其中n是目标类的数量。矩阵将实际目标值与机器学习模型预测的目标值进行了比较。该技术具有四个参数，可以测试我的研究工作中给出的结果的准确性。
乙醇叶提取物的驱虫活性评价……
收到日期：2024 年 8 月 17 日；接受日期：2024 年 12 月 9 日 ______________________________________________________________________________ 摘要 蠕虫感染影响着全球近 15 亿人，尤其是在热带和亚热带地区，贫困、住房不足和卫生条件差加剧了其影响。这些感染造成了严重的健康和经济负担，目前驱虫药物的有限效果凸显了对替代治疗方法的需求。龙眼传统上用于各种形式的药物，富含生物活性化合物，如黄酮类化合物、单宁和皂苷，已知它们具有抗寄生虫特性。本研究评估了龙眼乙醇叶提取物对猪肉带绦虫的驱虫潜力，旨在探索其作为治疗蠕虫感染的天然药物的用途。提取物的测试浓度为 25、50、100 和 200 mg/mL。与哌嗪柠檬酸盐 (10 mg/mL) 一起用于从刚屠宰的猪身上获得的成年绦虫。通过记录蠕虫瘫痪和死亡的时间来测量驱虫活性。提取物表现出显着的浓度依赖性作用，较高浓度（100 和 200 mg/mL）显示出与哌嗪柠檬酸盐相当的功效，对绦虫表现出强烈的麻痹作用但较弱的致死作用。研究结果表明，龙眼乙醇叶提取物具有强效驱虫特性，使其成为治疗蠕虫感染的有前途的天然替代品。 关键词：驱虫活性；龙眼；猪肉绦虫；绦虫；哌嗪柠檬酸盐 ______________________________________________________________________________ 介绍
贝叶斯强化学习可靠性分析
提出了一种结合贝叶斯推断的贝叶斯强化学习可靠性方法，以实现故障概率估计和增强学习指导的顺序实验设计。以可靠性为导向的顺序实验设计被构架为有限的马尔可夫决策过程（MDP），其相关的效用函数由对克里格估计的失败概率的认知不确定性度量定义，称为综合的错误分类概率（IPM）。在此Ba-sis上，定义了一个步骤的贝叶斯最佳学习函数，称为错误分类减少的综合概率（IPMR）以及兼容的收敛标准。采取了三种有效的策略来加速IPMR信息的顺序实验设计：（i）IPMR中内部期望的分析推导，将其简化为单个期望。（ii）替换IPMR替换其上限IPMR U，以避免对其集成的元素计算。（iii）IPMR U中正交集合和候选池的合理修剪以减轻计算机内存约束。在两个基准示例和两个数值示例中证明了所提出的APACH的功效。结果表明，与其他现有学习功能相比，IPMR U促进IPM的快速减少，同时所需的计算时间比IPMR本身要少得多。因此，提出的可靠性方法在计算效率和准确性方面都具有很大的优势，尤其是在复杂的动态可靠性问题中。
评估Musa sapientum（香蕉）叶提取物（...
I.引言该香蕉厂据报道起源于东南亚，现在在包括非洲在内的世界其他地区占主导地位（Heuze and Tran，2016年）。它的叶子很大，柔软，具有独特的形状，这使其非常适合各种应用。这些多功能且可用的叶子已在世界上许多文化中用于多个世纪以来。在许多国家，例如印度，泰国，马来西亚和菲律宾，传统上用来烹饪，提供食物和包装各种物品。香蕉叶提取物源自在Musaceae家族中发现的草本香蕉植物的叶子，分为Musa sapientum。他们特别属于Musa，Musella和Ensete属（Probojati et al。，2021）。人类消耗的流行物种是Musa Acuminata和M. Balbisiana，它们产生了各种各样的香蕉，颜色，品味和营养含量不同（Venkataramana等人（Venkataramana等）。香蕉含有丰富的生物活性化合物组成，包括多酚，类黄酮，单宁和其他植物化学物质。这些化合物以其潜在的健康益处而闻名，并以其抗氧化，抗炎，抗菌和抗癌特性进行了研究（Afzal等，2022）。它还富含钾，镁，维生素A，B和C（Oyeyeyinka和Afolayan，2019年）。香蕉叶提取物的显着应用之一是在传统医学中。Musa spp的叶子，茎和花提取物。对健康细胞没有明显的细胞毒性，表明在阿育吠陀（Ayurveda），印度传统医学实践中，据信香蕉叶具有针对糖尿病，高血压，伤口感染，皮肤疾病，消化系统疾病和呼吸道疾病的生物学活动（Kumar等，2012; Jyothirmayi和Rao，2015）。穆萨属的不同植物部分，例如茎汁，花朵和水果，已在各种培养物中用于传统医学中，以治疗腹泻，溃疡和蛇位（Rao等，2014; Kamira等，2015; Panda等，2020）。