摘要Kava(Piper Methysticum)是Pepper家族中的一种灌木,它原产于南太平洋岛屿。该根在娱乐和治疗目的传统上被用作饮料,它以镇静,抗焦虑和社交能力的促进者而闻名。它在其特有地区以外的地区广受欢迎,并且已广泛使用。由于不同的药理学作用与Kava的不同品种有关,并且由于可以将品种与组成品的特征链接kavalactone和Flavokavains相关,因此对这些成分的测量可以促进该工厂的安全有效使用。在本申请说明中,提出了一种用于准确预测使用HoribaAqualog®和A-TEEM技术进行的光谱吸光度和荧光测量的Kava根主要成分量的方法。使用一组具有已知化学性质的Kava样品建立了部分最小二乘回归的化学计量模型,并讨论了该模型的改进和适当的应用范围。
作为一种新的污染物,微塑料(MPS)以其对不同生态系统和生物体的负面影响而闻名。MPS因其小体积而被生态系统轻松地以各种或Ganism的形式吸收,并在受影响的生物体中引起免疫,神经和呼吸道疾病。此外,在受影响的环境中,MP可以释放有毒的作用,并充当特定微生物定植和运输的载体和支架,并导致微生物群和生物地球化学和营养素动态的失衡。为了解决控制MPS对微生物群和生态系统污染的担忧,MPS的微生物生物降解可能被视为有效的环境友好方法。提出的论文的目标是提供有关MPS对微生物群的毒理作用的信息,以讨论MPS微生物定植的负面影响,并以MPS的生物降解能力引入微生物。
1计算机科学与工程,1海得拉巴技术与管理学院,印度海得拉巴。 摘要:晶圆,薄的半导体切片对于微电子设备至关重要,尤其是在综合电路(ICS)中,在各种行业(例如计算,太阳能电池和光学)中起着基本作用。 我们创建了一种使用Python,Flask和Pycharm的机器学习模型,以及随机的森林和XG增强分类器,以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。 晶圆故障检测对于半导体产生至关重要,通过识别非功能晶圆来提高制造产量。 数据集包括晶圆名称和590个传感器值列,最后一列指示“好/坏”状态,以批量进行分析。 两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求,从而确保有效识别和预测有故障的晶圆,而不会影响其他资源。 索引项 - 晶圆,集成电路,计算,机器学习模型,故障检测,传感器输入,分类,替换。1计算机科学与工程,1海得拉巴技术与管理学院,印度海得拉巴。摘要:晶圆,薄的半导体切片对于微电子设备至关重要,尤其是在综合电路(ICS)中,在各种行业(例如计算,太阳能电池和光学)中起着基本作用。我们创建了一种使用Python,Flask和Pycharm的机器学习模型,以及随机的森林和XG增强分类器,以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。晶圆故障检测对于半导体产生至关重要,通过识别非功能晶圆来提高制造产量。数据集包括晶圆名称和590个传感器值列,最后一列指示“好/坏”状态,以批量进行分析。两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求,从而确保有效识别和预测有故障的晶圆,而不会影响其他资源。索引项 - 晶圆,集成电路,计算,机器学习模型,故障检测,传感器输入,分类,替换。
弗劳恩霍夫 ENAS 和开姆尼茨大学微技术中心,科技园区 3,09126 开姆尼茨,德国 弗劳恩霍夫 IZM-ASSID,Ringstrasse 12,01468 莫里茨堡,德国 ErzM-Technologies UG,科技园区 1,09126 开姆尼茨,德国
1 乌法国立航空技术大学先进材料物理研究所,450008 乌法,俄罗斯 2 圣彼得堡国立大学创新工程应用先进块体纳米材料力学实验室,198504 彼得霍夫,圣彼得堡,俄罗斯 3 阿尔托大学应用物理系,00076 阿尔托,埃斯波,芬兰 4 NRC 库尔恰托夫研究所理论与实验物理研究所,117218 莫斯科,俄罗斯 5 诺曼底大学,UNIROUEN,鲁昂 INSA,CNRS,材料物理组,76000 鲁昂,法国
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