Photonic Crystal Fiber Pollution Sensor Based on the Surface Plasmon Resonance Technology

تم اقتراح الألياف البلورية الضوئية (PCF) بناءً على تأثير رنين البلازمون السطحي (SPR) للكشف عن عينات المياه الملوثة. يتم توضيف خصائص الاستشعار باستخدام طريقة العناصر المحدودة. الفجوة على الجانب الأيمن من قلب PCF مطلية بمادة الذهب المستقرة كيميائيًا لتحقيق عملية الاستشعار. تم فحص معلمات أداء المستشعر المقترح من حيث حساسية الطول الموجي ، وحساسية السعة ، ودقة المستشعر ، والعلاقة الخطية لطول  موجة الرنين مع تغيرفي  معامل الانكسار العينات . في نطاق الاستشعار من 1.33 إلى 1.3624 ، تم تحقيق اقصى حساسية بلغت  1360.2 nm ∕ RIU  و  1184 RIU−مع دقة مستشعر عالية بلغت 7 ×10-5 RIU  و5.4× 10−5  باستخدام طرق التحقيق  كالطول الموجي والسعة على التوالي. يمكن تصنيع المستشعر المقترح لإكتشاف الملوثات في المياه  عن طريق ايجاد معاملات انكسارها  .Photonic Crystal Fiber (PCF) based on the Surface Plasmon Resonance (SPR) effect has been proposed to detect polluted water samples. The sensing characteristics are illustrated using the finite element method. The right hole of the right side of PCF core has been coated with chemically stable gold material to achieve the practical sensing approach. The performance parameter of the proposed sensor is investigated in terms of wavelength sensitivity, amplitude sensitivity, sensor resolution, and linearity of the resonant wavelength with the variation of refractive index of analyte. In the sensing range of 1.33 to 1.3624, maximum sensitivities of 1360.2 nm ∕ RIU and 184 RIU−1 are achieved with the high sensor resolutions of 7 ×10-5 RIU and 5.4× 10−5 RIU using wavelength and amplitude interrogation methods, respectively. The proposed sensor could be established to detect various refractive index (RI) of pollutions in water

A Crime Data Analysis of Prediction Based on Classification Approaches

تعتبر الجرائم نشاطا غير مشروع بجميع أنواعه يعاقب عليه القانون ويؤثر على نوعية حياة المجتمع وتطوره الاقتصادي. مع الارتفاع الكبير في معدلات الجريمة على مستوى العالم، هناك ضرورة لتحليل بيانات الجريمة لخفض معدل الجريمة. وهذا يشجع الشرطة والأفراد على اتخاذ الإجراءات المطلوبة والحد بشكل أكثر فعالية من الجرائم. الغرض من هذا البحث هو تطوير نماذج تنبؤية يمكن أن تساعد في تحليل أنماط الجريمة وبالتالي دعم جهود منع الجريمة في قسم بوسطن. تم اعتماد عامل الموقع الجغرافي في نموذجنا ، ويرجع ذلك إلى كونه عاملاً مؤثرًا في عدة مواقف ، سواء كان السفر إلى منطقة معينة أو العيش فيها لمساعدة الناس في التعرف بين بيئة آمنة وغير آمنة. يمكن أن يكون الموقع الجغرافي، جنبًا إلى جنب مع الأساليب والتقنيات الجديدة، مفيدًا للغاية في التحقيق في الجرائم. يتركز الهدف على الدراسة المقارنة بين ثلاث خوارزميات تعلم تحت الإشراف. حيث يستخدم التعلم مجموعات البيانات للتدريب، واختبارها للحصول على النتائج المرجوة عليها. تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي المختلفة في مجموعة البيانات الخاصة بجرائم مدينة بوسطن، وهي شجرة القرار ونايف بايز والانحدار اللوجستي المصنفات هنا للتنبؤ بنوع الجريمة التي تحدث في المنطقة. تتم مقارنة مخرجات هذه الطرق مع بعضها البعض للعثور على نموذج واحد يناسب هذا النوع من البيانات بأفضل أداء. من النتائج التي تم الحصول عليها، أظهرت شجرة القرار أعلى نتيجة مقارنة بـ نايف بايز والانحدار اللوجستي.Crime is considered as an unlawful activity of all kinds and it is punished by law. Crimes have an impact on a society's quality of life and economic development. With a large rise in crime globally, there is a necessity to analyze crime data to bring down the rate of crime. This encourages the police and people to occupy the required measures and more effectively restricting the crimes. The purpose of this research is to develop predictive models that can aid in crime pattern analysis and thus support the Boston department's crime prevention efforts. The geographical location factor has been adopted in our model, and this is due to its being an influential factor in several situations, whether it is traveling to a specific area or living in it to assist people in recognizing between a secured and an unsecured environment.  Geo-location, combined with new approaches and techniques, can be extremely useful in crime investigation. The aim is focused on comparative study between three supervised learning algorithms. Where learning used data sets to train and test it to get desired results on them. Various machine learning algorithms on the dataset of Boston city crime are Decision Tree, Naïve Bayes and Logistic Regression classifiers have been used here to predict the type of crime that happens in the area. The outputs of these methods are compared to each other to find the one model best fits this type of data with the best performance. From the results obtained, the Decision Tree demonstrated the highest result compared to Naïve Bayes and Logistic Regression

Diagnostic usefulness of immunohistochemical (IHC) assessment of CD1a and CD68 biomarkers for cutaneous leishmaniasis

Cutaneous Leishmaniasis is the only neglected disease that keeps progressing and spreading in many environmental conditions. Approximately two million new cases in various clinical manifestations occur yearly, putting more than 350 million people at risk of developing the disease. It represents one of the endemic diseases in Iraq. This study aims to use immunohistochemistry to investigate the expression of CD1a and CD68 in 15 healthy individuals and 45 leishmaniasis patients treated at different hospitals in a Thi-Qar Governorate method. CD1a1 and CD68 expression was increased significantly in leishmaniasis patients compared to the control group (P=0.0325 &0.0022), respectively. The results suggest that both proteins might encourage the development or aggressiveness of leishmaniasis. A further study is also required to clarify the role of these proteins and determine if they could serve as biomarkers for leishmaniasis