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业务流程自动化的下一个演变
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。1259-1269，文章ID：IJRCAIT_08_01_093在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线：2347-5099 Impact因素（2347-5099 Impact因素（2025）（基于Google of Google congook coogne congoogle congoogle congooke congoogle congooke congooke of google）（：1477） doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_093©iaeme Publication
新季节市场和零食品推出恢复NW赠款申请流程
智能农业实践，俄勒冈州波特兰市（2025年1月28日） - 与新季节市场合作，零食品已为其还原西北赠款开放，代表了他们对环境管理的共同承诺，并促进了可持续的食品经济。俄勒冈州和华盛顿农民和牧场主被申请最多25,000美元，其接收者将实施诸如提高水效率，碳排放降低，改善生物多样性，丰富的土壤健康和农业弹性之类的项目。“我们正处于反对气候变化的关键时刻，这比以往任何时候都比以往任何时候都更重要，那就是在创造更可持续的未来的前线方面，敬业的农民和牧场主。“通过Restore NW赠款，我们旨在增强食品系统的这些关键成员的能力，以实施有益于环境并增强其运营的韧性和可持续性的实践。”Restore NW计划为一系列气候智能农业实践提供资金，包括堆肥应用，掩护农作物，托管放牧，树篱种植等，所有这些旨在提高再生农业方法论。“我们很高兴能够与新季节市场合作。通过使资源和共享价值保持一致，还原西北赠款使我们的农业景观中令人难以置信的管家有能力。要申请赠款或有关资格和申请流程的更多信息，请访问https://www.zerofoodprint.org/apply。“零足迹致力于扩展对环境产生切实积极影响的解决方案，我们认为这笔赠款将促进这一目标的重大进展。”新季节市场的一部分合作伙伴品牌销售是一个“有目的的专用标签”，为合作伙伴基金提供了贡献，该基金为杂货商在Restore NW Grant中的投资提供融资。这项倡议不仅反映了新季节的市场和零足迹对环境和社会责任的承诺，而且还反映了他们对当地行动推动重大变化的力量的信念。有兴趣和符合条件的申请人必须在2025年2月19日之前提交建议。大约零食物
在职学生：CI/CD 流程改进（女/男/副学士）
英飞凌正在通过打造清洁、安全和智能的 ATV 部门汽车来塑造移动出行的未来。其产品和解决方案为车辆的脱碳和数字化提供了动力。通过推动向混合动力和纯电动汽车的过渡，ATV 为清洁道路做出了宝贵贡献。随着自动驾驶进入更高水平的连接性、安全性和安全性的新阶段，ATV 还越来越多地数字化驾驶舱、信息娱乐、舒适性和照明应用。ATV 产品组合集成了传感器、微控制器、用于特定应用的高性能存储器、基于硅和碳化硅的功率半导体以及用于人机交互和车辆连接的组件。英飞凌是汽车半导体领域的全球领导者。
肠杆菌科细菌鉴定流程图
H2S + K/A 可能的生物 变形杆菌、爱德华氏菌、沙门氏菌、弗氏柠檬酸杆菌 你对这些知识了解多少？ 2-4 进行并解释吲哚、MR-VP、柠檬酸盐、尿素酶、运动性和蔗糖发酵试验。陈述这些试验的目的和原理，并根据结果识别肠杆菌科的成员。描述细菌和病毒的繁殖和增殖方式。利用无菌技术安全处理微生物。应用各种实验室技术识别微生物的类型。识别主要微生物群的结构特征，比较原核细胞和真核细胞，对比各种微生物群的生理和生物化学。培养基：蔗糖发酵液、胰蛋白胨肉汤、MR-VP 肉汤、柠檬酸盐斜面、尿素斜面、运动琼脂。设备：接种线和接种环、原种培养物（产气克雷伯菌、大肠杆菌、奇异变形杆菌、肺炎克雷伯菌）。试剂：Kovac 试剂、甲基红、Barritt 试剂 A 和 B。肠杆菌科的革兰氏阴性杆菌在临床微生物实验室中很常见。这些细菌通常被称为“肠道菌”，是正常肠道微生物群的一部分。由于它们具有相似的革兰氏染色结果和细胞形态，因此需要进行生化测试以进行识别。编码在细菌基因组中的生化酶为每种菌种形成独特的“指纹”。从历史上看，IMViC 测试用于识别肠道菌。该首字母缩略词代表吲哚、甲基红、Voges-Proskauer 和柠檬酸盐测试。大肠杆菌曾被用作食物和水源中粪便污染的指标。虽然肠杆菌与大肠杆菌相似，但它在土壤和草丛中广泛存在，因此它是一种不太可靠的指标。大肠杆菌、克雷伯氏菌、肠杆菌和变形杆菌通常是正常肠道微生物群的一部分，但在不同情况下会导致疾病。真正的肠道病原体包括沙门氏菌，它因“食物中毒”而导致伤寒和胃肠炎，以及志贺氏菌，它因“食物中毒”而导致细菌性痢疾。市面上有 Enterotube 和 API20E 等商业试剂盒系统可用于识别肠杆菌科。此练习需要微型细菌分析练习小组工作。小组中的每个人都将使用一种彩色点培养物。有四种蔗糖发酵液测试可供选择。1. 获取蔗糖发酵液，其中含有糖和 pH 指示剂。2. 使用便签创建标签，上面写有您的姓名、指定的生物和培养基类型。 3. 从琼脂平板上取少量细菌，加入到每个发酵管中。 4. 培养发酵管直至下一次实验。培养后，观察每个蔗糖发酵管的外观： - 黄色发酵液：阳性（发酵蔗糖） - 红色发酵液：阴性（不发酵蔗糖） 将发酵管丢弃在实验室后面的废弃架中。 尿素酶测试 获取尿素琼脂斜面并贴上您的姓名、指定生物和培养基类型标签。 使用无菌环将细菌添加到整个斜面中。 孵育直到下一次实验课。 孵育后，观察尿素培养基的颜色变化： - 热粉色肉汤：阳性（产生尿素酶） - 淡鲑鱼肉汤：阴性（不产生尿素酶） 将尿素斜面丢弃在实验室后面的废弃架中。 吲哚测试 获取胰蛋白胨肉汤并贴上您的姓名、指定生物和培养基类型标签。 使用无菌环向每种培养物中添加少量细菌。 孵育直到下一次实验课。孵育后，向每种培养物中加入 10 滴 Kovac 试剂： - 红色环：阳性（产生吲哚） - 无红色环：阴性（不产生吲哚） 将胰蛋白胨管丢弃在通风橱中。MR-VPP 测试 获得一个 MRVP 肉汤管并贴上标签，写上您的名称、指定生物和培养基类型。使用无菌环向每种培养物中添加细菌。孵育至下一次实验课。孵育后，观察 MRVP 肉汤的外观： - 红色环：阳性（通过混合酸途径发酵葡萄糖） - 无红色环：阴性（不通过混合酸途径发酵葡萄糖） 1. 首先准备用于细菌分析的测试培养基。这涉及使用无菌接种环获取少量细菌并接种 MR-VP 肉汤。 2. 将接种管孵育至下一次实验课，之后将进行几项测试以分析细菌特性。 3. **MR 测试**：培养后，使用移液管将接种的肉汤分离到标有“MR”和“VP”的两个管中。将甲基红试剂添加到“MR”管中，并记录任何反应或结果。琼脂样品被丢弃在实验室的废弃架上。测试结果表明：大肠杆菌和奇异变形杆菌的运动性呈阳性，而肺炎克雷伯氏菌和沙门氏菌呈阴性。由于缺乏供应，未对志贺氏菌进行测试。大多数菌株的蔗糖发酵呈阴性，但奇异变形杆菌除外，其发酵呈阳性。不同细菌的脲酶活性各不相同，奇异变形杆菌呈阳性。不同物种的吲哚生成也不同，肺炎克雷伯氏菌和大肠杆菌的测试结果呈阳性。在 1940 年代的研究中，Baruj Benacerraf 博士对免疫学做出了重大贡献。他发现了主要组织相容性复合体基因，这些基因对于区分自身和非自身至关重要。他的工作还阐明了巨噬细胞的吞噬活性并描述了 IgG 亚类的功能。Fc 受体由 Benacerraf 发现，同时还发现了 T 细胞和 B 细胞识别抗原并合作产生抗体反应的独特方式。尿素酶测试 获取尿素琼脂斜面并贴上您的名称、指定生物和培养基类型标签。用无菌环将细菌添加到整个斜面中。孵育至下次实验课。孵育后，观察尿素培养基的颜色变化： - 热粉色肉汤：阳性（产生尿素酶） - 淡鲑鱼色肉汤：阴性（不产生尿素酶） 将尿素斜面丢弃在实验室后面的废弃架中。吲哚测试 获取胰蛋白胨肉汤并贴上您的名称、指定生物和培养基类型标签。用无菌环向每种培养物中添加少量细菌。孵育至下次实验课。孵育后，向每种培养物中加入 10 滴 Kovac 试剂： - 红色环：阳性（产生吲哚） - 无红色环：阴性（不产生吲哚） 将胰蛋白胨管丢弃在通风橱中。 MR-VPP 测试 准备一个 MRVP 肉汤管，并在上面贴上您的姓名、指定生物和培养基类型标签。使用无菌环将细菌添加到每个培养物中。孵育至下一次实验。孵育后，观察 MRVP 肉汤的外观： - 红色环：阳性（通过混合酸途径发酵葡萄糖） - 无红色环：阴性（不通过混合酸途径发酵葡萄糖） 1. 首先准备用于细菌分析的测试培养基。这涉及使用无菌接种环获取少量细菌并接种 MR-VP 肉汤。 2. 孵育接种管直至下一次实验，之后将进行几项测试以分析细菌特性。 3. **MR 测试**：孵育后，使用转移吸量管将接种的肉汤分成两个标记为“MR”和“VP”的管。将甲基红试剂添加到“MR”管中，并记录任何反应或结果。琼脂样本被丢弃在实验室的废弃架上。检测结果表明：大肠杆菌和奇异变形杆菌运动性呈阳性，而肺炎克雷伯菌和沙门氏菌呈阴性。由于缺乏志贺氏菌，未进行检测。大多数菌株的蔗糖发酵呈阴性，但奇异变形杆菌除外，其发酵呈阳性。不同细菌的脲酶活性各不相同，奇异变形杆菌呈阳性。不同物种的吲哚生成也不同，肺炎克雷伯菌和大肠杆菌的检测呈阳性。在 1940 年代的研究中，Baruj Benacerraf 博士对免疫学做出了重大贡献。他确定了主要组织相容性复合体基因，该基因对于区分自身和非自身至关重要。他的工作还阐明了巨噬细胞的吞噬活性并描述了 IgG 亚类的功能。 Fc 受体以及 T 细胞和 B 细胞识别抗原和协作产生抗体反应的独特方式都是由 Benacerraf 发现的。尿素酶测试 获取尿素琼脂斜面并贴上您的名称、指定生物和培养基类型标签。用无菌环将细菌添加到整个斜面中。孵育至下次实验课。孵育后，观察尿素培养基的颜色变化： - 热粉色肉汤：阳性（产生尿素酶） - 淡鲑鱼色肉汤：阴性（不产生尿素酶） 将尿素斜面丢弃在实验室后面的废弃架中。吲哚测试 获取胰蛋白胨肉汤并贴上您的名称、指定生物和培养基类型标签。用无菌环向每种培养物中添加少量细菌。孵育至下次实验课。孵育后，向每种培养物中加入 10 滴 Kovac 试剂： - 红色环：阳性（产生吲哚） - 无红色环：阴性（不产生吲哚） 将胰蛋白胨管丢弃在通风橱中。 MR-VPP 测试 准备一个 MRVP 肉汤管，并在上面贴上您的姓名、指定生物和培养基类型标签。使用无菌环将细菌添加到每个培养物中。孵育至下一次实验。孵育后，观察 MRVP 肉汤的外观： - 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热粉色肉汤：阳性（产生尿素酶） - 淡鲑鱼肉汤：阴性（不产生尿素酶） 将尿素斜面丢弃在实验室后面的废弃架中。吲哚测试 获取胰蛋白胨肉汤并贴上您的名称、指定生物和培养基类型标签。使用无菌环向每种培养物中添加少量细菌。孵育至下一次实验课。孵育后，向每种培养物中添加 10 滴 Kovac 试剂： - 红环：阳性（产生吲哚） - 无红环：阴性（不产生吲哚） 将胰蛋白胨管丢弃在通风橱中。MR-VPP 测试 获取 MRVP 肉汤管并贴上您的名称、指定生物和培养基类型标签。使用无菌环向每种培养物中添加细菌。孵育至下一次实验课。培养后，观察 MRVP 肉汤的外观： - 红环：阳性（通过混合酸途径发酵葡萄糖） - 无红环：阴性（不通过混合酸途径发酵葡萄糖） 1. 首先准备用于细菌分析的测试培养基。这涉及使用无菌接种环获取少量细菌并接种 MR-VP 肉汤。 2. 将接种管培养至下一个实验环节，之后将进行几项测试以分析细菌特性。 3. **MR 测试**：培养后，使用移液器将接种的肉汤分离到标有“MR”和“VP”的两个管中。将甲基红试剂添加到“MR”管中，并记录任何反应或结果。琼脂样品被丢弃在实验室的废弃架中。测试结果表明：大肠杆菌和奇异变形杆菌具有阳性运动能力，而肺炎克雷伯菌和沙门氏菌则呈阴性。由于缺乏供应，未对志贺氏菌进行测试。大多数菌株的蔗糖发酵呈阴性，但奇异变形杆菌除外，其发酵呈阳性。不同细菌的尿素酶活性各不相同，奇异变形杆菌呈阳性。不同物种的吲哚生成也不同，肺炎克雷伯菌和大肠杆菌的检测结果呈阳性。在 1940 年代的研究中，Baruj Benacerraf 博士对免疫学做出了重大贡献。他确定了主要组织相容性复合体基因，该基因对于区分自身和非自身至关重要。他的工作还阐明了巨噬细胞的吞噬活性并描述了 IgG 亚类的功能。Benacerraf 发现了 Fc 受体，以及 T 细胞和 B 细胞识别抗原并协作产生抗体反应的独特方式。向每种培养物中加入 10 滴 Kovac 试剂： - 红色环：阳性（产生吲哚） - 无红色环：阴性（不产生吲哚） 将胰蛋白胨管丢弃在通风橱中。MR-VPP 测试 获得一个 MRVP 肉汤管并贴上标签，写上您的名称、指定生物和培养基类型。使用无菌环向每种培养物中添加细菌。孵育至下一次实验课。孵育后，观察 MRVP 肉汤的外观： - 红色环：阳性（通过混合酸途径发酵葡萄糖） - 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基于业务流程的竞争情报系统设计及信息传输标准分析
摘要：本文研究一套基于业务流程的竞争情报系统，旨在通过高效的数据采集、处理和分析，帮助企业在激烈的市场环境中获取有价值的战略信息。随着互联网的快速发展，企业面临的信息量急剧增加，如何筛选出具有实用价值的信息成为一大难题。为此，本文深入分析企业的具体需求，提出了系统架构的三个模块：情报采集、情报处理和情报服务。情报采集通过关键字搜索、URL抓取实现初步的信息收集，并结合文本处理技术对数据进行清洗、结构化，提高数据的准确性。在此基础上，本文提出了信息转换标准，并采用机器学习中的SVM分类算法和K-means聚类算法对文本数据进行精细分类和非监督聚类，从而优化信息管理和分发。该系统能有效提高信息收集利用效率，帮助管理者在复杂的市场环境中做出更准确的决策，具有重要的应用价值。
达拉斯警察局长搜寻流程和时间表概述
达拉斯充满活力的氛围与地道的德克萨斯风情相结合，为您带来世界一流的体验。作为美国第九大城市和德克萨斯州第三大城市，达拉斯拥有 130 多万居民。达拉斯-沃斯堡-阿灵顿大都会区（通常称为 DFW 大都会区）涵盖 200 个城市，人口超过 810 万，是德克萨斯州排名第一的游客和休闲目的地。
开放报价请求流程
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大型语言模型如何解释用户所感知的业务流程？ ⋆
大型语言模型（LLM）接受了大量文本培训，以解释和生成类似人类的文本内容。他们正在成为实现自动企业愿景的重要工具，如今组织积极采用LLM来自动化其运营的许多方面。llms可能在未来的A-AVEN-AFMENT ADMENT业务流程管理系统（ABPMS）餐饮功能中发挥着重要作用。这样一个系统的功能是情况感知的解释性（SAX），它与生成因果关系且人性化解释的解释有关，这些解释考虑了发生的过程上下文。在本文中，我们介绍了为生成SAX解释而开发的SAX4BPM框架。SAX4BPM套件由一组服务和一个中央知识存储库组成。这些服务的功能是引起萨克斯解释的各种知识成分。这些成分之间的关键创新组件是因果关系执行视图。在这项工作中，我们将框架与LLM集成在一起，以利用其功能来合成各种输入成分，以改善SAX的解释。由于将LLM用于SAX，还伴随着一定程度的疑问，与其充分实现SAX的能力以及其幻觉的趋势以及缺乏固有的推理能力有关，我们对生成解释的感知质量进行方法论评估。为了实现这一目标，我们开发了指定的量表并进行了严格的用户研究。我们的发现表明，呈现给LLMS的输入有助于其性能的后卫，从而产生了萨克斯的解释，具有更好的忠诚度。对信任和好奇心的感知来调节这种改进。更重要的是，这种改进是以解释的可解释性为代价。