Browse

Abstract

A novel magnetic molecular-imprinted polymer (MMIP) was used to selectively extract folic acid directly from real samples. Folic acid was used as template molecule, Fe₃O₄/SiO₂-3-triethoxysilyl-propyl-acrylamide as functional monomer, azobisisobutyronitrile as initiation, ethylene glycol dimethacrylate as crosslinker agent, and acrylamide as the secondary monomer in a mixed ethanol-water solvent. The effect of different parameters on the extraction efficiency was studied, and the optimum conditions were established as follows: the concentrations of crosslinking and template were fixed at 0.05 and 0.06 g, absorption percentage was 96.5, pH was adjusted to 8, and extraction time was 8 h with a temperature of 25 °C. By examining the effect of pH, we tried to investigate the effect of the amide groups that present in MMIP and its intermolecular hydrogen interaction with folic acid. After optimising the effective parameters in polymer synthesis and adsorption rate, a magnetic imprinting dispersive solid-phase extraction method combined with fluorescence spectrophotometry at λem = 367 nm (MMIP-DSPE-FL) was constructed for sensitive determination of folic acid in tomato samples. The limit of quantification (LOQ) and limit of detection (LOD) values were 30.00 ± 0.01 μg L⁻¹ and 10.00 ± 0.03 μg L⁻¹, respectively, after the MMIP-DSPE preconcentration. Three tomato samples were analysed to give recoveries in the range of 80.2–81.6%, with relative standard deviation values below 0.6% (n = 3). The prepared MMIP-DSPE showed high selectivity toward folic acid, which could be used six times without changing adsorption capacity. The adsorption isotherm of the folic acid-imprinted polymer pursued the Langmuir model (R_L = 0.029), and the kinetics model followed pseudo-first-order (R ² = 0.9974).

Abstract

Reduction of design errors, minimisation of rework and the improvement of the design productivity are key factors in building engineering systems (including structural and architectural solutions, ventilation systems, sewerage systems, water supply and heating systems, power supply systems, and communication networks). These goals can be achieved with a complex approach that prioritises the design of different building engineering systems in the model during the design phase, in order to provide a consistent design for different building engineering systems. The paper presents a novel approach for the application of plugins in building service systems with the elimination of collision in the focus. Collision reduction actions in this methodology are categorised into three levels: the code level, which pertains to plugin developers; the algorithm level, which relates to BIM coordinators; and the user level, which concerns engineers performing the check. This new systematic approach to collision resolution prioritises maintaining the consistency of collision detection across different systems and storing all information about each collision. Collision checking is based on several key factors, such as complying with the sequence of checking systems, excluding irrelevant collisions, and setting tolerances when joining system elements. The aim of our approach is to automate and expedite not only the identification of the intersections but also the subsequent work with it throughout the entire project life cycle. The results are demonstrated by a case study conducted in the frame of a real project.

Abstract

The work was carried out to explore whether the anti-inflammatory effect of n-3 unsaturated fatty acids on patients with rheumatoid arthritis is related to the levels of inflammatory markers CRP and ESR. Studies on the treatment of rheumatoid arthritis with n-3 unsaturated fatty acid diet therapy and the outcome index containing CRP and/or ESR were included, and studies on the subjects suffering from other diseases affecting the outcome index were excluded. PubMed, Web of Science, EMBASE and Google Scholar were systematically searched, and all studies published from the establishment of the library to 2024 were collected. The Cochrane Bias Risk Assessment tool was used to evaluate the quality of the included studies. Data analysis was performed using Stata 16.0 software. Seven studies were included in this analysis. A total of 399 subjects were studied to explore the effect of an n-3 unsaturated fatty acid diet on rheumatoid arthritis. The results showed that there was no significant difference in CRP (Hedges's g = 0.06, 95% CI: −0.48–0.37, P = 0.79) and ESR (Hedges's g = −0.14, 95% CI: −0.61–0.33, P = 0.55) between the intervention and control groups. The results of this study showed that the anti-inflammatory effect of unsaturated fatty acids on rheumatoid arthritis was not correlated with CRP and ESR levels. Due to the small number of included studies, more high-quality studies are still needed to confirm this.

Abstract

The Energy Management System (EMS) is critical for electric vehicle (EV) in order to optimize energy consumption, improve efficiency, and enhance vehicle performance. The EMS provides the optimization of energy distribution among various vehicle components, reduces energy losses and maximizes the vehicle's efficacy. The EMS reduces battery stress to prevent excessive charging and discharging cycles; thereby, decreases the necessity for premature battery replacement which, in turn, contributes to the battery's life time. The goal of this research is to develop robust control technique to maximize the use of energy storage systems, renewable energy sources and the bidirectional power flow associated with EVs. The proposed robust control approach is based on combination of flatness theory with artificial neural network. The controller is responsible for maintaining the voltage DC bus stabilized and enhancing the quality of the power fed to the EV side. The performance of controlled EMS is verified via computer simulation within MATLAB/SIMULINK environment. As compared to classical proportional-integral (PI) control, the computer results show the proposed controller (FEMS-ANN) gives higher power quality of EV, lower overshot level in the DC voltage, faster response to abnormal conditions, and less steady state error.

Abstract

The rise of e-commerce necessitates sustainable practices for a greener future. While the e-commerce boom offers immense economic opportunities, minimizing its environmental impact and upholding ethical business conduct are essential. Current research on e-commerce heavily focuses on information technology (IT) for understanding and improving consumer acceptance. However, a critical gap exists in exploring IT's potential contributions to sustainability, crime prevention, and environmental safety. This study bridges this gap by exploring the role of IT integration in managerial practices to enhance environmental protection, crime prevention, and foster sustainability within Bangladesh's booming e-commerce sector. Focusing on e-commerce managers' perspectives, the research examines effective leadership strategies for IT implementation. Additionally, it utilizes the Technology Acceptance Model (TAM) to analyze the relationships between user perception and its impact on e-commerce performance. Using a structured questionnaire, we collected the data from 418 e-commerce managers. The research design incorporates a robust framework, hypothesis formulation, and methodological rigor grounded in TAM principles. The findings reveal a significant positive contribution of IT to environmental protection, crime prevention, and overall sustainability within the e-commerce sector. Managers' perceptions highlight that effective IT utilization ensures environmental safety, safeguards data against criminal activity, and promotes organizational sustainability. Furthermore, this research provides a roadmap for e-commerce businesses to accelerate their sustainability efforts. It also equips academics with valuable insights to advance knowledge on building a secure and sustainable future in the digital age.

Abstract

Foodborne pathogens' transmission is essential in the spread of antibiotic resistance, and extended-spectrum beta-lactamase-producing Escherichia coli especially threatens public health. E. coli plays an essential role in the resistance to commonly used beta-lactam group antibiotics. Ready-to-eat (RTE) stuffed mussels are among many restaurants and street vendors, presenting potential health risks of food hygiene origin. 200 RTE stuffed mussels were collected from the Asian and European sides of Istanbul and analysed for the presence of E. coli. As a result of PCR analysis, E. coli was detected in 7 (3.5%) samples. An antibiotic susceptibility test was performed using the disc diffusion method to determine ESBL and carbapenem resistance. All isolates were resistant to ampicillin. The double-disk synergy test was performed as an ESBL phenotypic confirmation test, and no phenotypically ESBL-producing E. coli were detected. The bla _TEM gene was detected in one isolate (14.2%) by mPCR, but bla _CTX-M, bla _SHV, and bla _OXA genes were not observed. Meropenem and imipenem were used with the disk diffusion method for carbapenem resistance study, and no resistant isolate was found. Carbapenem resistance genes were investigated by monoplex PCR, and bla _NDM-1, bla _OXA-48, bla _VIM, and bla _IMP resistance genes were not detected. This is the first report on ESBL-producing E. coli in RTE stuffed mussels in Türkiye, which draws attention to a public health risk.

Összefoglalás.

A tanulmány az avatárok új típusát, az absztrakt aggregált avatárokat mutatja be, amelyek a kognitív hűség növelésére összpontosítanak. Ezek az avatárok nem antropomorf formákat használnak, hanem egyszerű, változó formákat és színeket, amelyek lehetővé teszik a rendszer általános állapotának közvetítését. A MaxWhere VR keretrendszert használva a tanulmányban bemutatok egy prototípus implementációt, amely érzelmeket megjelenítő absztrakt megjelenítési módot alkalmaz. Az avatár kifejezőkészségének vizsgálatára egy kísérleti keretrendszert ismertetek, amely lehetővé teszi a felhasználói interakciók és azok hatásának értékelését a virtuális munkakörnyezetben. Ezt követően elemzem az absztrakt aggregált avatárok lehetséges hozzájárulását a VR-alkalmazások informatikai biztonságához. Ezek az avatárok anonimitást biztosítanak, csökkentik az adatexponálást, és előrelépést jelenthetnek az adatgyűjtés és elemzés területén.

Summary.

This study summarizes the concept of ‘abstract aggregated avatars’ as a novel approach to enhance user experience. Visually, these avatars, unlike anthropomorphic or zoomorphic ones, are based on abstract, low-level visual languages using dynamic shapes and colors. Functionally, they can exhibit a collective, aggregated representation of pertinent system data, aggregating user interactions and other significant events within a virtual space that are relevant to the application. They can facilitate a more generalized examination of VR environments, often necessary or more effective than realistic representations.

A prototype implementation of an aggregated avatar is created using the MaxWhere VR framework, an innovative 3D virtual reality platform. This framework allows users to navigate interactive 3D spaces, enhancing user experience and work efficiency. The reference implementation uses ’emotional display’ as visual representation. It can express a range of emotional states through a color-changing sphere and cube-like structure, changing size, color, transparency, and rotation speed. I employ the valence-arousal model as an intermediate representation layer to map emotional states, using data collected from MaxWhere’s virtual space to calculate these values. Data from the virtual environment reflects the recent, aggregated user interactions and virtual space utilization, translating intense and balanced usage into positive emotional values and monotonous or superficial usage into boredom or irritation.

I examine the avatar’s expressiveness through an experimental framework. It uses the same MaxWhere component which manages the look and working logic of aggregated avatar. Logging functions in the component track events and emotional values, allowing for a detailed analysis of the avatar’s effectiveness. We can create video sequences using the logging capabilities of the framework and conduct a survey to measure how correctly participants can match user interactions with avatar behaviors. The result can be used to design expressive aggregated avatars based on quantitative feedback.

Finally, the study addresses how abstract aggregated avatars can contribute to the information security of VR applications. These avatars help protect user identity, reduce public data exposure, minimize the attack surface, aid in detecting abnormal behaviors, and enhance data analysis and security strategies.

I conclude that these avatars offer new, innovative solutions for workplace environments while improving the security of virtual spaces.

Summary.

The extensive use of antibiotics has introduced persistent compounds into environmental systems that pose a threat to living organisms. Many treatment processes exist for purifying drinking water, but cost-effective filtration of contaminated water discharged into the environment is still an unsolved problem. In this research, cost-effective adsorbents have been developed and tested for filtering antibiotics that are frequently detected in environmental systems. Results suggest that it is possible to develop an adsorbent mixture with high purification efficiency and low production costs for a wide range of antibiotics. The adsorbent mixture could be used in wastewater treatment and should be considered for the purification of agricultural water (e.g., irrigation water, groundwater).

Összefoglalás.

A víz, mint alapvető nyersanyag és erőforrás, nélkülözhetetlen feltétele életünknek. A biológiai szükségleteinken túl, szinte minden gyártási folyamatban felhasználásra kerül. A klasszikus három lépcsős tisztítási rendszerek nem alkalmasak egyes perzisztens anyagok (pl. gyógyszerhatóanyagok) teljes eltávolítására, továbbá a természetes tisztító folyamatok, negatív visszacsatolások révén egyre kisebb hatásfokkal csökkentik e szennyezők koncentrációját a természetben. A gyógyszerhatóanyagok ng L^–1 koncentrációban kimutathatók már az ivóvizekben is, ebből adódóan az elmúlt évtizedekben egyre nagyobb figyelmet kapott a vízminőséggel kapcsolatos problémák feltárása, elemzése és megoldása. A szennyező anyagok között kiemelt szerepe van az antibiotikumoknak, mivel antibakteriális hatásuk miatt célzottan befolyásolják a mikrobiális közösségek működését, növelik a rezisztens törzsek kialakulását, ezenkívül magasabb rendű élőlényekre is toxikus hatással lehetnek.

Az ivóvizek mikroszennyezőinek csökkentésére számos nagy hatásfokkal rendelkező tisztító töltetet fejlesztettek ki (pl.: granulált aktív szén, ioncserélő gyanták, szén nanocsövek stb.), viszont előállításuk és üzemeltetésük költséges. Ezek a szűrőrendszerek a tisztított szennyvizek gyógyszerhatóanyag tartalmának csökkentésére nem alkalmasak, mivel a magas tisztítási hatásfokuk miatt gyorsan kimerülnek. A környezeti rendszerek gyógyszerhatóanyag terhelésének csökkentése a mai napig megoldatlan probléma. Kutatásunk során egy olyan többkomponensű szűrőtöltet keveréket fejlesztünk, ami alkalmas lehet tisztított szennyvizek kezelésére, emellett az előállítása, üzemeltetése nem költséges. A tisztítási hatásfok növelése érdekében minimális felületkezelési eljárásokat alkalmaztunk az adszorbens anyagokon, majd három antibiotikum csoport (kilenc vegyület) esetében teszteltük őket. A vizsgált antibiotikumok különböző fizikokémiai paraméterekkel rendelkeztek, annak érdekében, hogy a tisztítási hatásfok a vegyületek széles spektrumát lefedje.

Az eddigi eredmények alapján lehetséges olyan szűrőtöltetet előállítani, mely az antibiotikumok széles spektrumát képes hatékonyan kiszűrni és hosszú távon fixálni. Ez az adszorbens olcsón előállítható, nem szükséges hozzá drága kezelés és a magas porozitása miatt átfolyó rendszerekben is hatékonyan alkalmazható. Az adszorbens alapanyagok közül a vizsgált faszén felületkezelési eljárása megfelelő, a fűrészpor és szalma esetében a vegyületek visszatartását növelni kell, ezért a felületkezelést a faszénnél alkalmazott eljárással bővítjük. Ennek előnye, hogy a felületkezelés egyszerre elvégezhető mindhárom adszorbensen. Az így fejlesztett töltetkeveréket szennyvízkezelés esetében a meglévő lépcsők után lenne érdemes alkalmazni egy újabb szűrési lépésként, és megfontolandó a közvetlen élelmiszertermelési felhasználású (felszíni vagy talaj-) vizek (pl. gyökérzöldségek öntözésére) egy lépésben történő szűrése is.

Summary.

Stone fruits play a significant role in fruit breeding, gastronomy, and industry, largely due to their beneficial nutritional composition. Ensuring the quality of these seasonal fruits poses a substantial challenge due to intensive customer demand. In this study, through the example of sour cherries, we demonstrate how quality variations can be effectively controlled at specific critical points along the supply chain. Paired with various chemometric methods, near infrared spectroscopy reliably classified fruits based on their harvest maturity, different stages of Monilinia brown rot, and predicted the content of added foreign fruit extracts for functionality enhancement in sour cherry juices. The applied approach supports agricultural digitisation and food safety.

Összefoglalás.

A meggy a csonthéjas gyümölcsök nemesítésének és termelésének egyik legfontosabb alanya. A megnövekedett fogyasztói kereslet a kedvező beltartalmi összetételének tudható be, “szuperélelmiszerként” tartják számon. A viszonylag alacsony cukor-sav aránya miatt a meggyet főként feldolgozott formában fogyasztjuk. A hatékony feldolgozást nagy mértékben befolyásolja a nyersanyag érettségi és fiziológiai állapota. Az előbbi a termék kihozatalra, összetételre és funkcionalitásra, az utóbbi a stabilitásra van kihatással. Az ellátási láncban jelentkező veszteségek jelentős része romlási folyamatok miatt jelentkezik, amelyek közül az egyik legfontosabb a barna rothadást okozó Monilinia spp. Egy másik fontos szempont az élelmiszer eredetiségének biztosítása. A feldolgozásnak kimutatható hatása van a meggyből készült termékek funkcionalitására, aminek jogtalan manipulálása hamisítást feltételez. Az érési, romlási folyamatok és esetleges csalás korrelatív módszerekkel hatékonyan lekövethető. Kutatásunkban meggyek példáján keresztül mutatjuk be, hogy a közeli infravörös (NIR) spektroszkópia milyen eredményességgel alkalmazható gyümölcs érettség, Monilinia fructigena okozta barna rothadás és idegen növényi extraktumok roncsolásmentes kimutatásához gyümölcslevekben. A spektrumok gyűjtése kézi NIR műszerekkel történt a 900–1700 nm hullámhossztartományban gyümölcsök esetében diffúz reflexiós, míg gyümölcslevek esetében transflexiós elrendezésben. Az adatok elemzése a 950–1650 nm tartományban valósult meg spektrum előkezelést követően (pl. simítás, detrending, szóródási korrekciók, deriváltak). Főkomponens elemzést (PCA) alkalmaztunk előzetes feltérképezésként; PCA alapú lineáris diszkriminancia elemzést (LDA) végeztünk betakarítási érettség, korai Monilinia vagy idegen extrakttartalom kimutatásához; részleges legkisebb négyzetek regressziót (PLSR) a gyümölcsök egyes beltartalmi jellemzőinek, illetve idegen növényi extrakttartalom becsléséhez. Az érettségvizsgálati eredmények alapján a NIR spektrumokon alapuló PCA-LDA modellek lehetővé teszik a meggyek nagy pontosságú osztályozását betakarítási érettségük és lehetséges felhasználásuk szerint. A beltartalmi jellemzők becslésénél az összes oldott szárazanyag és az összes antocianin tartalom esetében adott pontos eredményt a PLSR. A Monilinia okozta barna rothadás azoknál a meggyeknél volt korai stádiumban kimutatható, amelyek vágott sebeit nagyságrendileg 100 és/vagy 10 konídium/μL koncentrációjú szuszpenzióval fertőztük és szobahőmérsékleten tároltuk. A NIR technikával eredményesen azonosítottuk a különböző idegen növényi extraktumokat és becsültük azok koncentrációját természetesen nagy színanyagtartalmú meggylevekben. Az alkalmazott roncsolásmentes, többszörösen felhasználható megközelítés támogatja a mezőgazdasági digitalizációt és hozzájárul a biztonságos és fogyasztók által elvárt minőségű élelmiszerek előállításához.

Összefoglalás.

A gépi tanulás a mesterségesintelligencia-kutatások egyik fő pillére, melynek matematikai hátterét a statisztikus tanuláselmélet biztosítja. A gépi tanulási módszerek bizonytalanságának meghatározása esszenciálissá vált számos alkalmazás esetében, többek között a biztonság, a stabilitás és a minőség garantálása érdekében. Ebben a tanulmányban újra-mintavételező eljáráson alapuló konfidenciahalmaz-becsléseket mutatunk be, amelyek eloszlásfüggetlen és véges mintás korlátokat biztosítanak a becslések bizonytalanságára. A konfidenciahalmazokat egzakt és konzisztens rangtesztek segítségével konstruáljuk meg, és számos példán szemléltetjük. A várható értékre és a feltételes várhatóérték-függvényre adunk halmazbecslést felügyelt tanulási feladatok (regresszió és osztályozás) esetében.

Summary.

Machine learning (ML) is one of the fundamental methodologies within artificial intelligence (AI), which is widely used in several fields, such as finance, health care, manufacturing and control. A classical problem in ML is to estimate the unknown parameters of an environment based on noisy observations. In many real-world applications involving safety and stability criterions, it is essential to quantify the uncertainty of these estimates.

Confidence regions are classical tools in uncertainty quantification, often used to assess the quality of an estimate. In this paper we investigate a resampling framework to construct confidence regions and hypothesis tests for several supervised learning problems. First, we present a resampling scheme to build confidence intervals for the expected value of an unknown symmetric distribution. We generate alternative observations based on a candidate parameter, then compare the original sample to the alternative dataset. If the candidate parameter is equal to the true expected value, then the alternative samples have the same distribution as the original sample, otherwise the alternative samples follow a different distribution. This distributional difference can be detected with a rank test. The main ideas of this procedure can be generalized to regression and binary classification problems, in which cases we build confidence regions for the true regression function.

The presented methods are endowed with strong theoretical guarantees. The user-chosen confidence levels of the confidence regions are non-asymptotically exact. The confidence sets are defined via flexible rank tests, while our distributional assumptions are very mild. We usually assume symmetry or exchangeability and therefore the presented algorithms are distribution-free, thus superior to many other methods in practice. We also investigate the asymptotic behaviors of the presented methods and establish several theoretical results regarding the consistency of the confidence regions.