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版权所有©2024作者/s这项工作是根据CC的4.0许可（*）许可的，相应的作者对等评论方法：双盲源
摘要：人工智能（AI）正在迅速成为我们日常生活的一部分，毫无疑问，我们所知道的改变了世界。在各个部门提供了重大进步的同时，这一快速发展引起了人们对人权的许多担忧。认识到这些问题后，本文研究了AI技术如何侵犯隐私，永久偏见和破坏知识产权原则。使用定性研究方法，包括对现有文献和政策分析的系统审查，讨论了主要挑战，例如算法歧视，滥用个人数据以及创建有害内容。特别注意教育在减轻这些风险中的作用，因为教育和教育工作者是解决现在使用AI的道德困境的强大力量。关键字：算法歧视；隐私;道德困境；政策分析；人工智能技术；人权;算法偏见
版权所有©2024作者/s这项工作是根据CC的4.0许可（*）许可的，相应的作者对等评论方法：双盲源
摘要：人工智能（AI）正在迅速成为我们日常生活的一部分，毫无疑问，我们所知道的改变了世界。在各个部门提供了重大进步的同时，这一快速发展引起了人们对人权的许多担忧。认识到这些问题后，本文研究了AI技术如何侵犯隐私，永久偏见和破坏知识产权原则。使用定性研究方法，包括对现有文献和政策分析的系统审查，讨论了主要挑战，例如算法歧视，滥用个人数据以及创建有害内容。特别注意教育在减轻这些风险中的作用，因为教育和教育工作者是解决现在使用AI的道德困境的强大力量。关键字：算法歧视；隐私;道德困境；政策分析；人工智能技术；人权;算法偏见
这项研究调查了阿萨姆邦纳甘区的森林砍伐对生物多样性和生态系统服务的影响，并采用了多尺度分析
这项研究通过多尺度分析调查了阿萨姆邦纳甘区的森林砍伐对生物多样性和生态系统服务的影响。通过混合方法方法，将主要数据源和次要数据源结合在一起，该研究全面研究了该地区森林砍伐的程度，驱动因素和后果。使用随机调查和讨论从85位受访者那里收集了主要数据，而次要数据来自各种文献来源和政府数据库。这些发现揭示了森林丧失和破碎的趋势，从而导致物种丰富度，碳固存，水调节和土壤肥力的大幅下降。这些结果强调了针对目标的保护策略和可持续土地管理实践的迫切需求，以减轻森林砍伐的不利影响和维护Nagaon地区的生态完整性。
摘要简介：环皮二苯甲酸（CPA）是一种由各种真菌物种产生的霉菌毒素，例如曲霉（A. flavus）。这项研究
摘要简介：环皮二苯甲酸（CPA）是一种由各种真菌物种产生的霉菌毒素，例如曲霉（A. flavus）。这项研究旨在限制和控制烟草抗污染小麦粉的CPA产生水平。材料和方法：从埃及的各个位置收集小麦粉样品（35个样品）。确定并确定真菌污染。维持曲霉的纯菌落并测试了CPA的生产。不同的程序，例如紫外线处理，热处理，材料吸附和乳酸杆菌的生物吸附。用于控制和降低CPA水平。结果：在24个样本中，14个A.黄素分离株（58.33％）能够产生CPA。酵母蔗糖汤是CPA生产最有利的培养基，产生290.6 µg/100 mL干生物量。紫外线对不同暴露时间的CPA的合成产生了影响，暴露60分钟后降低了45.5％。CPA水平随温度和暴露时间的增加而降低，在100°C下最大减少了71.1％，持续30分钟。木炭是最有效的吸附材料，占CPA的53.3％。嗜酸乳杆菌（L. condophilus）是最有效的生物吸附剂，占CPA的96.0％以上。将嗜酸乳杆菌细胞的接种物增加5×107，将CPA水平降低了82.1％。结论：非生物和生物控制措施的多样性及其有效性可能为控制和降低CPA水平提供了新的希望。关键字：曲霉曲霉，环皮二唑酸，乳酸杆菌属，超紫罗兰色引用：Abdelsalam Ayad Ayad A，Fadelsalam Ayad A，Fadel Alsaffar M，Fadel Alsaffar M，Hamza Merza Z，Farouk Z，Farouk Ghaly M.曲霉中含有小麦粉的酸水平。J Appl Biotechnol Rep。 2024; 11（4）：1439-1 doi：10.30491/jar.2024.478289.1784
建议引用这项工作：AgustínA。Irizarry-Rivera，Marcel J. Castro-Sitiriche，Lionel Orama-Exclusa，Eduardo A. Lugo-Hernández，“分发 div>
尽管需求减少归因于许多因素：能源效率，改变能源需求模式和分布式太阳能光伏发电，但我们发现需求减少与辐照度曲线密切相关。由于减少需求的时间范围很短，我们的分析滚动窗口为一年，我们提出了以下假设：由于加速采用了分布式太阳能光伏系统，我们看到需求减少。但是，仅净计量太阳能光伏系统并不能说明还原的幅度。我们目前正在完善我们的计算，以估计非NET计量分布式太阳能光伏生成。
引用这项研究：Al-Posali，A.，Amyay，M。和El Ouazani Ech-Chahdi，K。（2024）。中部图集 - 摩洛哥湖水表面积的变化
这项研究的主要目的是讨论3D超现实主义的概念，这已成为近年来视觉交流设计领域的重要趋势，以及一些相关的视觉作品。具有唤起潜意识情绪的能力，超现实主义被视为各个领域的主题。但是，在这里，超现实主义的主题仅限于视觉交流设计领域的三维设计和动画示例。文档分析是首选的研究方法。使用Internet上的数字资源对该主题进行了文献综述。此外，还包括3D设计软件中创建的超现实图像和动画的示例。研究得出的结论是，当视觉通信产品使用3D超现实主义时，观众与产品的互动需要更长的时间。元素，例如潜意识元素的可视化，包括在同一组成中具有不同功能的对象，以及真实和虚拟之间的不确定性有效地创造了这种基于时间的差异。
引用这项研究：Jain，R.，Bekele，S.K.，Palaniappan，D.，Parmar，K。，Premavathi，T。，（2025年）。采用深层卷积神经网络来增强
在人工智能中的图像处理和技术方面的进步使计算机可以看到和学习。本文介绍了一项技术，该技术已利用Mobilenetv2深卷积神经网络体系结构来自动识别和诊断图像中的植物疾病。植物疾病的识别和分类现在仅由人类专家 - 杂种延伸代理人和农民，昂贵的劳动力，容易犯错。这项研究依靠数据集收集作为分类和识别植物疾病的技术。这是一个多步骤过程，涉及有关原始集合的预处理数据，叶片的面罩绿色区域，删除绿色部分，转换为灰度，然后获得一些特征，选择并在疾病管理方面进行分类。考虑了两种不同类型的植物，即玉米和马铃薯，以显示拟议模型结果的有效性。混淆矩阵和分类性能报告用于评估系统。土豆和玉米的数据集分别包括6228和6878张叶子的图像。精确，召回和F1得分分别记录为95.15％，94.76％和94.93％，分别记录为马铃薯和玉米数据集的累积性能。这转化为在为这些农作物挑选大多数疾病的抵抗力，使其成为可以在农业疾病检测中信心使用的资源。Mobilenetv2模型在两种农作物中都表现良好，尤其是对于马铃薯早期的疫病和玉米共同生锈。在识别健康的马铃薯叶子方面的性能较低表明，健康和患病的叶子的特征空间可能会重叠。Mobilenetv2模型通常在检测大多数影响马铃薯叶和玉米叶子的疾病时具有强大的能力，但是需要将某些特定区域作为目标以进一步增强。
引用了这项研究：Bayram，A.F。＆Hassanleh Hassan，H（2025）。 Gagade的Hes-Daba区域的矿物学和流体包容性微热计，
这项研究的重点是HES-DABA地区的流体夹杂物。微热测量是在从表面静脉收集的石英上进行的，该石英分为两个阶段：液体和蒸气。平均均质化温度范围为150°C至367°C，冰的熔点范围为-0.05°C至-1.14°C，表明纳入溶液由0.1至1.9等方程组成。wt％NaCl。评估热史和热结构以估计形成温度。通过X射线衍射分析选定的样品，以提供地热储层的直接数据；这是必要的，因为地热流体通过它们的相互作用可以改变岩石的组成和特性。主要改变的矿物是石英，方解石，脂肪，附子，赤铁矿，伊利石，蒙脱石和氯酸盐。因此，粘土构成向高温环境的过渡，这是由高温水热改变矿物（例如石英（> 180°C）和epidote（〜250°C）所证明的。
引用了这项研究：Kaya，E。和Erener，A。（2024）。无人机安装的热相机及其对城市表面纹理的分析。国际引擎杂志
近几十年来，天然纤维增强复合材料（NFRC）已成为传统材料（例如玻璃纤维）的有吸引力的替代品，并吸引了研究人员和学者，尤其是在环境保护的背景下。环境因素及其对可再生材料的基本特性的影响正在成为越来越流行的研究领域，尤其是天然纤维及其复合材料。尽管该研究领域仍在扩展，但天然纤维增强的聚合物复合材料（NFRC）在各种工程环境中发现了广泛使用。natu-ral纤维（NFS），例如菠萝叶（Palf），竹子，屁股，椰子纤维，黄麻，香蕉，亚麻，大麻，剑麻，kenaf和其他人具有许多理想的特性，但是他们的发育和使用了许多具有许多妇女的研究人员。这些纤维由于其各种有利的特性，例如轻度，经济性，生物降解型，出色的特定强度和竞争性机械性能，引起了人们的关注，这使它们成为有希望用作生物材料的候选人。因此，它们可以作为传统复合纤维（例如玻璃，芳香和碳）在各种应用中的替代材料。此外，天然纤维吸引了越来越多的研究人员的兴趣，因为它们在自然界和农业和食品系统的副产品中很容易获得，这有助于改善环境生态系统。本文提供了NFRC的简要概述，研究了它们的化学，物理和机械性能。这种兴趣共同涉及寻找环保材料，以取代建筑，汽车和包装行业中使用的合成纤维。天然纤维的使用不仅是逻辑的，而且是实用的，因为它们的纤维形式可以通过化学，物理或酶促处理很容易提取和强度。它还强调了与NFRC相关的一些重大进展，从经济，环境和可持续性的角度来看。此外，它还简要讨论了他们的各种应用，都重点关注他们对环境的积极影响。
这项工作的引用（美国心理协会第7版）Bertie，L.，Quiroz，J.，Berkovsky，S.，Arendt，K.，Bögels，S.，Coleman，J.，Co
1黑狗研究所，新南威尔士大学，澳大利亚新南威尔士州悉尼； 2，澳大利亚悉尼，联合国教科典而州，心理学学院； 3大数据研究中心，澳大利亚悉尼，澳大利亚悉尼； 4澳大利亚医学，卫生与人类科学学院澳大利亚健康创新研究所，澳大利亚澳大利亚澳大利亚麦格理大学，澳大利亚医学，卫生与人类科学学院； 5心理学系，丹麦AARHUS大学； 6荷兰阿姆斯特丹大学研究所儿童发展与教育； 7精神病学研究所，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院的社会，遗传和发展精神病学中心； 8英国雷丁大学心理与临床语言科学学院； 9英国牛津大学精神病学和实验心理学系； 10荷兰格罗宁根大学医学中心的精神病学系； 11心理学系，挪威奥斯陆大学； 12临床儿童和青少年心理学和心理治疗，德国兰道的科布伦斯 - 兰道大学心理学系； 13瑞士巴塞尔大学心理学研究所； 14英国苏塞克斯大学心理学学院； 15澳大利亚悉尼麦格理大学情绪健康中心心理科学系； 16耶鲁大学，美国康涅狄格州纽黑文市儿童学习中心； 17英国剑桥的MRC认知和Brian Sciences部门； 18德国Ruhr-UniverstätBochum和19