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World File Search System吸脂性
生物吸浆应用指南 - 第 II 卷
图 1-1. 用于 LNAPL 回收的泵送、撇取和生物吸出方法的比较.................................................... 5 图 1-2. 轻质非水相液体释放示例进程...................................................................................... 11 图 1-3. 多孔介质和观察井中空气、碳氢化合物和水的分布......................................................................................... 11 图 1-4. 多孔介质中水和 LNAPL 的假设相对渗透率曲线......................................................................................... 13 图 2-1. 降水测试记录表.................................................................................................................... 25 图 2-2. 监测土壤气的典型设置.................................................................................................... 24 图 3-1. 典型生物吸出井图............................................................................................................. 45 图 3-2. 土壤气监测点和生物吸出井的概念配置............................................................................. 43 图 3-3.典型土壤气体监测点示意图...................................................................................................... 49 图 3-4. 拖车式中试规模 Bioslurper 装置...................................................................................... 53 图 3-5. Bioslurper 中试测试试运行检查表...................................................................................... 57 图 3-6. 配置
DNA核碱基吸附在单层Ti3c2 ...
我们使用van der waals（vdw） - 纠正的密度函数理论和非平衡绿色的功能方法研究了DNA核苷酸酶[腺嘌呤（A），鸟嘌呤（g），胸腺嘧啶（T）和胞嘧啶（C）]与单层Ti 3 C 2 MXEN的相互作用。所有计算均针对石墨烯进行了基准测试。我们表明，取决于Ti 3 C 2表面上方的核碱基的初始垂直高度，可能是两个相互作用机制，即物理吸附和化学吸附。对于石墨烯，与石墨烯片上方核碱基的初始垂直高度无关，DNA核碱始终将物理呈现在石墨烯表面上。石墨烯的PBE + VDW结合能高（0.55-0.74 eV），并遵循G> a> t> C的顺序，吸附高度在3.16–3.22Å的范围内，表明强大的物理学。对于Ti 3 C 2，PBE + VDW结合能相对较弱（0.16-0.20 eV），并遵循A> g = T> C的阶，吸附高度在5.51–5.60Å的范围内，表明弱物理吸收。化学物质的结合能遵循g> a> t> c的顺序，这是相同的物理学顺序。结合能值（5.3-7.5 eV）表示非常强的化学吸附（约为物理吸附结合能的40倍）。此外，我们的频带结构和电子传输分析表明，对于物理吸附，频带结构没有显着变化，也没有调制状态的传输函数和设备密度。相对较弱的物理吸附和强烈的化学吸附表明，Ti 3 C 2可能无法使用物理吸附方法鉴定DNA核碱基。
资本健康计划（CHP）成员的吸奶泵
个人用途，单或双重包括：（2）24毫米乳房屏蔽，（2）28mm乳房盾，2个阀门，2个回流保护器，2瓶，1个电源适配器，2个管子内置可充电电池（大约3小时）每侧具有预设循环水平的独立真空可调性。每个乳房分开电动机。提供更有效和富有成效的泵送会话，超级，LCD触摸屏
聚乙烯乙二醇对DNA吸附和杂交对
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食物中毒细菌在低温下在食物中生长
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊，3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12？ 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
人工智能的多样性与道德危机
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK：论人工智能伦理的道德崩溃，Medium，https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 （2020） [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 （2020） [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多，找出你的大学，《纽约时报》，https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html （ 2017 ） [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度，https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ （2018 年） [Dand 20] Dand，M.：AI 伦理守门人的责任在哪里？, Medium，https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 （2020 年）
将CO2吸收到碳酸钾溶液中的动力学分析
3数据分析19 3.1数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.1.1 PV电源输出数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.2历史天气数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.3数值天气预测数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2数据预处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.1 PV电源数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.2历史天气数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.3反弹NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.4 Meteomatics NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。27 3.2.5数据转换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.3探索性数据分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.1实际与预测的天气参数。。。。。。。28 3.3.2 PV功率与预测辐照度。。。。。。。。。。。30 3.3.3功能工程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32