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2024年美国糖尿病协会有关糖尿病医疗标准的指南：实验室的关键要点
糖尿病的升级患病率提出了重大的健康问题。不受控制的糖尿病会导致多种并发症。需要一项全面的管理计划和指南的持续适应。美国糖尿病协会（ADA）是该领域的指导力量，为临床医生，实验室，研究人员和决策者提供糖尿病护理建议。最新的ADA指南提出了实验室的挑战和机遇。对糖化血红蛋白（HBA1C）进行早期诊断和个性化监测的重视日益强调有望增加测试量，可能导致护理点测试的增加。确保标准化的测试程序对于在实验室之间保持一致和可靠的结果至关重要。此外，实验室可能需要扩展其测试菜单，以适应对个性化医学方法的不断增长的需求，并与医疗保健提供者紧密合作，以支持知情的决策。本评论提供了针对糖尿病实验室评估的2024 ADA指南的重点分析。
购买主导了研究实验室的碳足迹
尽管对高等教育机构的碳足迹的兴趣越来越多，但对与研究活动相关的碳足迹知之甚少。航空旅行和出席会议集中于最新数据和辩论，但购买几乎没有引起关注。在这里，我们开发了一种混合方法来估计与研究购买相关的温室气体排放（GHG）。为此，我们结合了宏观经济数据基础，以研究为中心的公司足迹和生命周期评估来构建用于研究购买的货币排放因素（EF）的公共数据库。我们将其应用于法国一百个研究实验室的排放，属于Labos 1Point5 Network，并从所有学科中收集了20000多名员工。我们发现，购买占主导地位的实验室排放，占排放量的50％以上，中位数为2.7 t CO 2 E/PER，这是旅行，通勤和供暖的单独贡献的3至4倍。在我们的实验室数据集中，使用低碳电力在我们的实验室数据集中，中位电排放量低5倍，但它们对于高碳电力混合物（3.5 T CO 2 E/Pers）而变得占优势。购买排放量在实验室之间是非常异构的，并且与预算有线性相关，平均碳强度为0.31±0.07 kg CO 2 E/€，研究域之间的差异。最后，我们量化了一系列需求驱动的缓解策略的影响，该策略在总排放量中获得了多达-20％的效果（购买排放量为 - 40％），这表明有效地减少了研究活动的碳足迹，要求对系统变化进行碳足迹。
第12章微生物实验室的标准安全实践
生物可能对各种消毒剂具有不同的敏感性。作为表面消毒剂，70％的酒精通常对肠杆菌有效，但其他生物具有更耐药性。然而，70％的酒精并不是溢出溢出的选择的消毒剂。酚类消毒剂虽然昂贵，但通常对许多生物有效。始终阅读用于制造商的稀释和暴露时间的消毒标签，尤其是在使用BSL-3生物（例如结核分枝杆菌）之前。良好的一般消毒剂是对水中的家庭漂白剂的1：100（1％）稀释；在这种稀释下，漂白剂可用于擦拭长凳，引擎盖和其他设备的表面。A 1:10（10％）漂白剂是Corro sive的，并且会凹陷不锈钢，不应常规使用；但是，它可用于清理发生重大污染的培养或浓缩感染材料的泄漏。 次氯酸钠的稀释液应每天从库存溶液中制成。A 1:10（10％）漂白剂是Corro sive的，并且会凹陷不锈钢，不应常规使用；但是，它可用于清理发生重大污染的培养或浓缩感染材料的泄漏。次氯酸钠的稀释液应每天从库存溶液中制成。
Rabit，一种自动驾驶实验室的机器人手臂错误干预工具
1个机器人臂不能进入其门已关闭的设备2个设备门，当机器人在设备内部3个设备内部3机器人臂可以移动到任何不占用的任何位置时，任何对象都可以拿起4个机器人手臂，当它不持有5个操作时，当容器在内部无法执行的操作时，当容器无法执行8个操作时，在容器中无法执行的操作，无法在容器中执行操作，该物质无法转移到一个容器中，一个容器是在容器中转移的7个操作。从填充的容器中转移到一个空的或部分填充的接收容器9给药系统或带门的动作设备应分别开始给药或执行动作，只有在门关闭的情况下，只有在10个剂量系统或动作设备的门上关闭时，应关闭的剂量或动作设备应在其运行的速度或搅拌的速度
建立智能工厂实验室的指南
本文件是在没有正式联合国编辑的情况下生产的。在本文档中使用的名称和材料的介绍并不意味着联合国工业发展组织（UNIDO）的任何意见的表达，即有关任何国家，领土，城市或地区或其当局的法律地位，或与其前沿或边界或其经济系统或其经济系统或其经济体系的划定。诸如“开发”，“工业化”或“开发”之类的名称旨在为了统计方便，不一定表达对特定国家或地区在开发过程中所处的阶段的判断。提及公司名称或商业产品并不构成Unido的认可。
使用基于实验室的高光谱图像和机器学习来区分开花蓝细菌：在环境范围内对有毒物种的验证
蓝细菌是内陆水域藻类开花的主要因素，威胁生态系统功能和用水的用途，尤其是在产生毒素的菌株占主导地位时。在这里，我们检查了140个高光谱（HS）图像，这些代表的五个代表，可能是毒素产生和盛开的属属微囊藻，浮游生物，浮游生物，阿法尼兹瘤，菊花菌，菊花菌和dolichospermum，以确定可见和近距离散布的潜在的（以/nirir的范围）的潜在。培养物在各种光和营养条件下生长，以诱导各种色素和光谱变异性，模仿自然环境中可能发现的变化。重要的是，我们假设了一个简化的方案，其中所有光谱变异性均来自蓝细菌。在整个蓝细菌生命周期中，获得了多个HS图像以及叶绿素A和植物蛋白酶的提取。图像，并使用K-均值算法提取来自感兴趣区域的平均光谱。使用七种方法对光谱数据进行了处理，以随后整合到随机森林模型中，其性能通过训练，验证和测试集的不同指标进行了评估。使用第一或第二个衍生物以及光谱平滑的成功分类率接近90％，并确定VIS和NIR中的重要波长。微囊孢子和Chrysosporum是达到最高精度（> 95％）的属，其次是浮游生物（79％），最后是Dolichospermum和Aphanizomenon（> 50％）。HS图像对
自动驾驶实验室的未来：从人机交互 AI 到游戏化
材料发现自古以来就一直推动着技术的发展，早在 20 世纪 60 年代材料科学正式确立之前就已存在。1 了解材料特性是生物学、化学、物理学和工程学等多个科学领域的交叉点。2 材料发现和优化包括合成和制造与特性测量的协同作用，无论是机械、化学还是电气特性。1,2 传统上，该过程的所有阶段都是由人类科学家构思和实施的，自动化方法仅用于明确定义的简单操作。机器学习 (ML) 的引入引发了科学家们的好奇心浪潮，他们以全新的视角看待科学方法——无论是在理论和计算领域，还是在实际应用中。创造下一个最佳技术突破的竞赛不仅关乎人类的毅力，也关乎人工智能 (AI) 的运用。3,4 几十年来，计算方法
数字 VLSI 实验室的增值课程
VLSI Guru 研讨会为参与者提供了深入探索 VLSI 设计的绝佳机会，强调使用 Synopsys 工具，如 Synplify Pro、VCS 和 Verdi。Synplify Pro 是综合的基础，使参与者能够深入研究将 RTL 描述转换为适合在硅片上实现的优化门级表示的过程。通过实践练习和指导教程，参与者可以熟练地利用 Synplify Pro 的高级功能来实现设计收敛并最大限度地提高性能。作为综合的补充，VCS 通过强大的模拟功能促进了严格的功能验证。研讨会参与者学习如何使用 VCS 创建全面的测试平台、模拟复杂的设计并分析结果，确保其 VLSI 实现的可靠性和正确性。此外，Verdi 已成为调试和可视化的必备工具，使参与者能够浏览复杂的设计层次结构、跟踪信号路径，并有效地识别和纠正潜在问题。除了工具熟练程度之外，研讨会
费米实验室的精密跟踪和量子探测器的开发
– 光罩分为不同设计的芯片：仅带传感器的 ½ 晶圆和带传感器和读出电路的 ½ 晶圆 – 对 MAPS、LGAD 和 SPAD 探测器进行详细表征，并量化其 HEP 性能
深入了解费米实验室的经济影响：
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