研究文章比较研究在油漆废水(PWW)M. Ikenna Ejimofor上使用基于动物的Chito-蛋白和硫酸铝的去除浊度颗粒(TDSP)的比较研究* 1,Matthew Chukwudi Menkiti 2,3,Ifechukwu G. Ezemagu 2 1,3 尼日利亚; OrcID:0000-0001-6486 2化学工程。尼日利亚AWKA的Nnamdi Azikiwe大学系; ORCID:0000-0002-2095-7294 3美国德克萨斯州拉伯克大学水资源中心的民用与环境工程系; ORCID:0000-0003-1311-3031收到:12.02.2020修订:06.06.2020接受:13.06.2020摘要摘要比较参数统计的比较有效去除浊度粒子粒子(TDSP)的参数统计数据(TDSP)与提取的自然凝结剂使用“ cpw”(cp)(cp)(pp)和铝糖含量成功,并已硫酸盐(P.) PWW相对于可放电废水的国家环境调节标准为100mg/L的国家环境调节标准,其中包含2669mg/l。 使用改良的Fernandez-Kin方法从蜗牛壳面粉(SSF)提取 CP。 提取的CP主要含有蛋白质(86%)。 从主要官能团中观察到赖氨酸,缬氨酸,丝氨酸和苯丙氨酸的FTIR分析痕迹(NH 3 )尼日利亚AWKA的Nnamdi Azikiwe大学系; ORCID:0000-0002-2095-7294 3美国德克萨斯州拉伯克大学水资源中心的民用与环境工程系; ORCID:0000-0003-1311-3031收到:12.02.2020修订:06.06.2020接受:13.06.2020摘要摘要比较参数统计的比较有效去除浊度粒子粒子(TDSP)的参数统计数据(TDSP)与提取的自然凝结剂使用“ cpw”(cp)(cp)(pp)和铝糖含量成功,并已硫酸盐(P.)PWW相对于可放电废水的国家环境调节标准为100mg/L的国家环境调节标准,其中包含2669mg/l。CP。提取的CP主要含有蛋白质(86%)。从主要官能团中观察到赖氨酸,缬氨酸,丝氨酸和苯丙氨酸的FTIR分析痕迹(NH 3
主要表现在速度和功耗上。非线性误差 - 积分非线性 (INL) 和差分非线性 (DNL) 是 DAC 的重要指标之一,对医疗领域专用 DAC 的性能影响巨大。INL 和 DNL 的数量取决于架构类型,例如二进制加权、一元加权或分段 DAC。开关类型对 INL 和 DNL 也有很大影响。本文介绍了使用各种开关(如 NMOS、PMOS、传输门和差分开关)的分段 DAC 的设计和实现。与二进制加权 DAC 相比,分段概念在减少毛刺方面具有优势。进行比较后发现,使用差分开关的 DAC 的结果在输出步长均匀方面具有优势。最终产生了更好的 INL 和 DNL。为了模拟设计,使用了采用 180 nm MOS 技术的 cadence virtuoso 工具。
本文对日本和韩国政府为抓住老龄人口增长带来的经济机会所采取的措施进行了比较分析。正如文献综述中所强调的,尽管两国开展了一系列值得注意的活动来挖掘老龄化人口的潜力,但迄今为止尚未制定出制定全球老龄化战略的总体框架。通过采用一套通用标准(参与者和计划、贡献者和因素、行动和内容)来审查这两个东亚国家的战略行动计划和政策,可以评估一种可能的普适方法。分析的结论是,两国政府的措施具有很大的相似性,反映了结构相似的民主国家在相关领域采取干预措施的可能性。最显著的相似之处包括都将中小企业部门作为新兴产业和市场的创新目标、改善研发环境以及评估社会变革以制定战略解决方案。该行业的重点是信息和通信技术解决方案、人工智能和机器人技术,此外还关注健康和医疗保健设备以及促进独立生活和移动的设备。
1。引言人工智能(AI)和机器学习(ML)的整合彻底改变了药物发现和开发领域,利用了计算机科学,数学和物理学的优势。缓慢的营养,巨大的成本和值得注意的失败率Mar传统的药物开发方法。小分子药物的平均开发时间表约为15年,成本超过20亿美元[1]。这些数字已经升级,到2023年开发的新药达到61.6亿美元[2-4]。广泛的反复试验和错误有助于长时间的时间表和高局部负担。AI和ML技术可以显着增强药物发现过程。通过促进虚拟筛查,药物设计和药物靶向相互作用建模,AI可以快速准确地预测生物学能力[5]。ML算法可以分析复杂的生物学数据,包括基因组和蛋白质组学信息,以识别新型的药物靶标和生物标志物[6,7]。这种数据驱动的方法加速了发现过程,改善了治疗的精度和个性化。尽管有这些优势,但AI/ML在药物开发中的应用仍面临与数据质量,算法偏见和模型可解释性有关的挑战[8,9]。ad-
数字技术改变了人类的行为,尤其是产品的特性及其与界面和交互相关的功能。智能手机用户不得不接受触摸屏界面,但没有足够的证据表明这些数字界面比物理模拟界面更有效。此外,智能手机游戏行业推出了带有触摸界面的手机游戏,这些游戏对游戏用户来说可能有效,也可能无效。本研究旨在通过两项可用性测试,为智能手机游戏控制的模拟和数字界面之间的有效性寻找实证证据:(a)一项初步研究,比较六名参与者的直接和间接输入控制之间的数据值;(b)一项主要研究,从初步研究的结果中调查数字和模拟输入控制之间仅点击提供的影响。定性和定量研究方法都用于分析可用性测试。共有 81 名参与者参加了主要研究,并分为两大组,比较单手和双手输入控制。每组九名参与者玩基于不同输入控制任务的智能手机游戏。本研究发现,直接触摸屏交互对于双手输入控制任务更有效,而间接物理输入控制对于单手输入控制任务更有效。
Amazon或Amazon.com是位于西雅图的美国电子商务公司。亚马逊与Apple,Microsoft和Google一起被认为是基于四大技术的大型公司之一。亚马逊是一家专注于电子商务,数字流,云计算和人工智能的公司。亚马逊被认为是世界上最大的互联网公司。1994年,杰弗里.P。bezos最初从在线市场出售书籍开始,在华盛顿创立了亚马逊,但逐渐通过出售电子,视频游戏,食品,玩具,珠宝,珠宝,软件等来扩大其业务。亚马逊是一家技术公司,其业务主要简化了向客户的在线交易。1994年7月5日,Amazon.com由Jeff Bezos创立为在线书店。后来的杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)于1994年以卡达贝拉(Cadabra)的身份成立了该公司,但在1995年将亚马逊的名称更名为网站。今天,亚马逊是电子商务,物流,付款,硬件,
摘要:已经研究了对叶林加叶叶叶和种子的抑制特征的比较研究。均匀的低碳钢优惠券浸入0.5 m和1.0 m的H 2 SO 4和NaOH中,其中包含5 ml,10 ml,15 ml和20 ml的Moringa oleinga oleifera叶片和种子提取物,并允许在168小时以168小时的时间内撤回票据,以进行672小时的票房,以进行672小时的票房。获得的结果显示了钝化金属的正常腐蚀行为,腐蚀速率的初始急剧上升随着暴露时间的增加而降低。在培养基浓度上,观察到腐蚀速率随着培养基的浓度的增加而降低。奇怪的是,在504小时以0.5 m NaOH的种子提取物中注意到了一种异常的行为,在336小时时,在336小时时,这是由于可能的系统搅拌而造成的,这归因于被动膜的崩溃。相对,叶提取物在酸中的腐蚀性势比种子更好,而在底部,种子提取物表现出比叶片更好的抑制效率。总而言之,辣木叶和种子都可以用作名副其实的绿色腐蚀抑制剂。
近年来,人工智能(AI)迅速整合到教育中引发了广泛的论述,即其对传统教学方法和实践的影响[1] [2]。人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,它专注于开发和创建表现出某种人类智能的硬件或软件。人工智能(AI)是指模仿人类智力或机器中的人类行为。它涉及开发各种算法和计算机程序来处理和做出决策。它包括几种方法和包括机器人技术,自然语言处理,深度学习,机器学习和计算机视觉等的技术。AI的目标是开发一个可以处理数据并做出需要人类智能的决策的系统。在当今世界,人工智能(AI)非常重要,因为它可以改变如此多的不同领域。人工智能已经渗透到教育格局的各个方面,重塑了教学过程[3]。人工智能(AI)已经存在了数千年。Alan Turing在1950年发表了他的作品“计算机机械和智能”,最终成为Turing测试,专家用来衡量计算机智能。约翰·麦卡锡(John McCarthy)在达特茅斯(Dartmouth)举行了一个关于“人工智能”的研讨会,这是该词的首次使用,这就是为什么它被视为人工智能(AI)的发源地。与传统AI不同,生成AI是人工智能的一部分,它开发了算法以创建与给定数据集相似的新数据样本。
图3说明了Yolov5分类结果的实现。网络摄像头将捕获鱼类对象的实时图像,并且网络摄像头记录的输出将在Python程序中处理,其中已将ONNX文件作为学习模型合并。随后,系统将在显示器上显示鱼的图像,并配以相机捕获的鱼类。该系统成功地在监视器上成功显示了被检测到的鱼的实时图像,并伴有其各自的物种。此外,我们优化了该模型以提高速度和准确性,评估了性能指标,例如响应时间和准确率。实时鱼类分类系统展示了在渔业监测,环境研究和水产养殖行业中的潜在应用,为准确性和技术整合的持续进步铺平了道路。
1.1 机构和当局的可信度要求 ����������������������������������11 1.1.1 HLEG 要求 ������������������������������������������������������������������������������������������������������12 1.1.1.1 人力和监督 ����������������������������������������������������������������������������������������������12 1.1.1.2 技术稳健性和安全性 ����������������������������������������������������������������������������������������������12 1.1.1.3 隐私和数据治理 ������������������������������������������������������������������������������������������������13 1.1.1.4 透明度 ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������13 1.1.1.5 多样性、非歧视和公平 ������������������������������������������������������������������������������13 1.1.1.6 社会和环境福祉 ��������������������������������������������������������������������������������14 1.1.1.7 问责制 ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������14