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用于含油工业废水的先进嵌段共聚物膜
工业过程（包括石油化工、纺织、皮革和钢铁加工）每天都会产生大量含油废水。这种废水对环境构成了巨大挑战，工业界采用多种方法将水与油分离，包括吸油材料、重力分离、絮凝和凝结。然而，这些方法在分离油滴小于 20 µm 的油水乳剂时无效，并且在加入化学品或使用电场时效果不佳。膜过滤是处理此类乳剂（尤其是表面活性剂稳定的乳剂）的最佳策略之一，因为它们通过简单的过滤过程产生高纯度的水渗透物，并且可以在大型工业规模上多次清洗和重复使用。本次演讲将概述卡塔尔大学与南密西西比大学合作开发和测试的新型聚苯乙烯基共聚物膜。新开发的膜在紧密乳化液中将油与水分离方面表现出显著的增强效果，同时在五次运行中表现出极高的抗污性，而商用膜仅在两次乳化液运行中就会被污染。演讲将概述膜在清洗和重复使用周期后的油去除效率、化学、形态和机械稳定性。最后，使用合成油水和现场样品以及卡塔尔石油和天然气公司的测试方案对膜进行了测试。
ST 段抬高型心肌梗死住院死亡的危险因素
对于STEMI的诊断，我们采用的标准是至少连续2次心电图ST段抬高（胸部心电图≥2mm，肢体心电图≥1mm）或新发左束支传导阻滞、缺血性胸痛持续时间超过30分钟、血清肌钙蛋白水平升高。 10 确定患者的人口统计学特征、冠状动脉疾病危险因素（年龄、家族史、性别、吸烟、高脂血症、糖尿病 (DM)、高血压 (HT) 以及临床特征，包括血流动力学参数、心脏酶和肌钙蛋白水平、心肌梗死时间（ < 6 小时、≥ 6 小时）和梗死部位、血管重建血管、射血分数和多支疾病。除责任病变外，其他冠状动脉狭窄至少 50% 的患者也纳入其中。同时，确定院内并发症和死亡率方面的机械性和非机械性并发症；确定临床心力衰竭以及机械性和非机械性并发症。图 1 显示了按组划分的并发症数量。纳入研究的所有患者均根据指南进行治疗。10
随着气候变化影响的长度和生长季节的变化：人工智能的承诺
当前和预计的气候趋势可深入了解欧洲在内的欧洲温度和降雨的区域波动，包括Türkiye。根据最近的IPCC AR6合成报告，应该预期更加强烈和频繁的天气，而东南欧的水短缺对日常生活和农业有不利影响[1,2]。Anatolia本身可以作为一个实验室，以更大的地理位置进行更广泛的预测，考虑到气候模式的动态变化可以通过不同的农业生态条件来证明。在1961 - 2013年的农业强度地区，温度升高和降水降低对土耳其农业部门的影响很大[3]。虽然最近的极端天气从一个地点导致大火（南部和西部地区），但破坏性的洪水事件同时发生在近距离（北部和东南部地区），而中部的安纳托利亚地区（称为谷物仓库）或多或少是稳定的[4]。，由于气候变化，生长季节受到整个Türkiye的空气温度的影响，包括中部安纳托利亚。
纳米孔传感的长度可触发DNA载体的合成
分子载体代表了纳米孔传感领域中日益普遍的策略，用于使用二级分子选择溶液中靶分析物的存在，从而允许对其他难以检测的小分子（例如小，弱，带电的蛋白质）进行敏感测定。但是，现有的载体设计通常会引入纳米孔实验的缺点，包括更高水平的成本/复杂性和载波孔相互作用，从而导致信号和堵塞率升高。在这项工作中，我们基于粘性的DNA分子提出了一种简单的载体生产方法，该方法强调了易于合成和与纳米孔感应和分析的兼容性。尤其是我们的方法结合了能够灵活地控制生产的DNA载体长度的能力，从而通过可分离的纳米孔信号增强了该载体系统的多路复用电位，它们可以生成不同的目标。还提出了概念验证纳米孔实验，涉及我们的方法产生的载体，该载体具有多个长度，并附着于DNA纳米结构靶标，以验证系统的功能。随着纳米孔的应用的广度不断扩大，此处介绍的工具的可用性将非常重要。
ST 段抬高型心肌病的传导阻滞研究...
STEMI 可导致不同的并发症，例如传导阻滞、心室功能障碍、心源性休克、机械并发症和室性心律失常。2 然而，出现这些并发症的 STEMI 患者的预后非常差。心脏传导阻滞是急性心肌梗死 (MI) 后可能出现的电紊乱。传导延迟或中断可能是由于生理变化而发生的；缺血导致窦房结 (SA) 和房室交界处 (AV) 周围组织发生暂时或永久性结构变化、副交感神经紧张增加通常与下壁心肌梗死有关、细胞外钾增加减慢心脏冲动传导，以及局部释放和形成减慢通过 AV 结的冲动传导。3
段通识教育转移课程（IGETC）2023-2024
IGETC是学生可以使用的课程模式，以满足任何加利福尼亚州立大学（CSU）或加利福尼亚大学（UC）校园的下部通识教育（GE）要求。但是，IGETC的完成不是CSU或UC的录取要求，也不是在转移前满足下部较低分区的唯一途径。学生应与辅导员联系以获取详细信息。外国笔录课程不能在IGETC上使用，除非在6区的特殊情况下；请参阅辅导员以获取详细信息。学生必须请愿入学和记录以完成IGETC完成认证。学生应在与认证请愿书的同时请求索取段通通教育转移（IGETC）的成就证书。有关脚注的说明，请参见第28页。已竭尽全力确保此信息准确；但是，学生应定期咨询LAVC辅导员，以确定是否有任何更改或纠正。
Patrick Munnich*，Stefanie Dederichs，Paula Klein和Carl Bruno Figura语音清晰度：实时监控的横向LISP检测
摘要：在语音中纠正LISP对许多人来说可能会非常困难，因为它们可能没有意识到它们是否正在倾斜。为了帮助受影响的人，我们已经开发了一种简单的算法，以实时识别sigmatismus flashalis在“ s”声音中通过频域中的分析中的语音声音。算法在校准后识别LISP频带内的峰值。已经确定了3000-4000 Hz的频带对于LISP通常是准确的，对于单个男性测试对象，对于lisp而言，对于lisp的频段来说，频段为2500-3000 Hz。将语音记录分为较小的段，并比较了这些段中检测到的LISP和非LISP的数量以分类。从测试中，确定的段长度为0.5 s会产生最佳结果。该算法并未检测到每个LISP部分，但是它不会引起误报。我们在朱莉娅（Julia）的实施，具有多线程的每文件分析能够在高通Snapdragon 860智能手机芯片组上分析5 s至10 s长度之间的20个长度的文件，这意味着分析的速度远远快。提出的算法是一种简单的原型算法，能够在频域中对音频进行实时分析，以识别给定窗口中横向Lisps是否是主导的发音。该方法仅针对单个测试主题进行测试。但是，提出了向新个体调整参数的校准算法。该算法本身应该很容易扩展，以识别其他语音障碍。