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World File Search System浪费
巴西街头市场食物浪费的废物量化和碳足迹
简介。当超级流体旋转时，形成了圆旋的晶格。涡旋晶格的振荡，所谓的Tkachenko模式[1-3]（有关最近的评论，请参见参考文献。[4]），具有许多独特的属性。与固体中的普通声波不同，在低动量时，tkachenko波具有二次分散关系ω〜 Q 2，只有一个po降低[5-7]。tkachenko模式是自发对称性破坏的相当复杂的结果：超级流体涡流晶格中有许多对称性，但只有一个Nambu-Goldstone Boson（NGB）[8，9]。Tkachenko模式应存在于旋转的超流体4 HE中，但是在超电原子的旋转Bose-Einstein冷凝物中，最终观察到了这一点[10]。在更大的长度尺度上，Tkachenko模式被认为是螃蟹脉冲星的振荡模式的来源[11]。作为tkachenko模式是唯一的低能自由度，人们期望它可以通过涉及单个场地的有效领域理论（EFT）来描述。然而，到目前为止，对这种理论的结构的完全理解尚未实现。在二次级别上，效率拉格朗日[8]与Lifshitz标量[12]相吻合，但是Lagrangian中相互作用项的形式以及它们如何受到对称性的约束。需要这些相互作用项来计算Tkachenko模式的衰减率[13]。在这封信中，我们表明了非交易性领域理论（例如，参见参考文献。[14，15]）提供了一个方便的框架，用于构建Tkachenko模式的有效领域理论。非交换性场理论（NCFT）可能与该问题相关是可以直观地理解的 - 旋转非同性主义系统正式等同于放置
更正 VIM 疫苗批次交易以进行退货和浪费报告
这些交易会填充一份废弃物报告 行动 原因 何时使用 调整 破损 疫苗掉落、被患者踢出手或因其他原因破损。 已抽取 未使用 疫苗已抽取，但由于某种原因未使用，并且以后无法使用（务必检查并再次检查是否需要剂量，切勿提前抽取剂量）。 无法找到 平衡库存时无法找到疫苗。请在使用此交易前咨询您的 LHD。应尽一切努力找到剂量，包括确保在使用此交易前所有记录/注射都已输入 MCIR。 自然灾害 由于真正的自然灾害（洪水、龙卷风、地震等）无法找到疫苗。很少使用此交易。 未退回已打开的 MDV
表1：氨基酸疾病 推广者（A）或社区卫生工作者（CHW）培训和... 如何审查免疫记录和德克萨斯州学校疫苗要求 表8：血红蛋白病 TVFC/ASN重新注册 负责您的健康 Texasaim Osud教师BIOS 记录疾病的历史：水痘（水痘） 新的novavax covid-19疫苗可用于订购 TVFC/ASN疫苗损失 - 报告浪费或过期... 疫苗分配和订购系统（VAO） 您可能对狂犬病不了解的8件事，但应 表1：德克萨斯州心血管疾病和中风会员的出席会议于2024年5月6日星期一举行。 unidos contra la糖尿病 负责您的健康 hep b妈妈 咨询委员会名称
可能的PKU，良性的热丙氨酸血症，辅因子生物合成或辅因子再生中生物蛋白缺损中的生物蛋白缺损。苯丙氨酸略有升高； phe/tyr抬高。在24小时内建议血浆定量氨基酸，并立即与儿科代谢专家进行电话咨询。
使用智能传感与食物浪费的可生物降解包装中的高级技术
传统包装在证明准确和实时食品到期日期的局限性导致食物浪费和食物传播疾病。通过智能包装进行实时食品质量监测可能是减少食物浪费和食物传播疾病的有效解决方案。本评论的重点是将最新的技术进步纳入食品包装中，以监测食品变质，重点是基于纸张的传感器及其与智能手机的结合。本评论论文对可生物降解包装中的先进的大分子技术进行了全面探索，对基于纸张的探针的一般概述及其将其掺入食品包装中，并融合到食物包装中，以及用于监测食物新鲜度的智能传感机制。鉴于围绕食物浪费的全球问题不断提高，我们的手稿是一种关键的资源，巩固了当前的研究发现，并突出了这些Inno vantic包装解决方案的变革潜力。我们还强调了当前的智能纸质食品新鲜传感器及其各种优势和局限性。提出了实施基于纸张的传感器/探针以进行食物储存及其准确性的示例。最后，我们研究了如何智能包装是减少食物浪费的替代方法。这里讨论的几种技术具有良好的潜力，可以用于食品包装进行实时食品监测，尤其是在与智能手机诊断结合使用时。
EPA工具和资源网络研讨会：食物浪费
最终浪费的食物会导致资源的“浪费”，包括农业土地，水，农药，肥料和能源以及环境影响的产生 - 包括温室气体的排放和气候变化，消费和淡淡的淡水资源，生物多样性和生物多样性和生态系统服务的损失和污染土壤和土壤质量和空中优质和空中质量和降级。
马耳他 LDES 充分利用太阳能为电网提供全天候供电，绝不会浪费任何机会
1 Aniti, Lori 和 Smith, Susanna。2023 年 10 月 30 日。加州的太阳能和风能发电量削减正在增加。美国能源信息署。https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=60822 2 Gill, Liz、Gutierrez, Aleecia 和 Weeks, Terra。2021 年。2021 年 SB 100 联合机构报告，在加州实现 100% 清洁电力：初步评估。加州能源委员会。https://www.en- ergy.ca.gov/publications/2021/2021-sb-100-joint-agency-report-achieving-100-percent-clean-electricity 3 加州能源委员会。2023 年 10 月 24 日。加州能源存储实现前所未有的增长，这是该州清洁能源转型的关键组成部分。https://www.energy.ca.gov/news/2023-10/california-sees- impossible-growth-energy-storage-key-component-states-clean
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
菲律宾的粮食损失和浪费：文献评论
营养不良一直是世界面临的重大挑战之一，粮食不安全是主要的驱动力。但是，随着策略着重于增加更安全的食品系统的产量，随着食物被转移到每个供应链播放器甚至消费期间，食物损失和浪费（FLW）存在。这项研究旨在提供有关菲律宾粮食损失和废物现状的信息。flw更有害，因为每个步骤输入都会为食品增加价值。在菲律宾，每种谷物都至关重要，介绍了《减少食物浪费法》。该法律旨在通过捐赠和回收食物作为肥料或堆肥来减少食物浪费。除主米外，其他垃圾的其他农产品还包括香蕉，白菜，卡拉曼西，茄子，芒果，红薯和番茄。食品行业在减少废物方面也起着至关重要的作用，一些确定的建议正在创建每周菜单，以避免购买过多，正确地存储食物，并严格练习首先要进行首次限制，以最大程度地减少宠坏，促进食品保存处理，以促进利用和延长季节性果实和蔬菜和蔬菜的货币和降低服务量。其他浪费食物浪费的贡献者是人畜共患病的激增，例如非洲猪发烧（ASF）和自然灾害。现在是FLW的焦点是遏制穷人之间无法持续获得食物的机会。考虑到所有参与者和贡献者，FLW确实是多方面的，并且要减少IT，并保证各个机构的协作努力，以不断发起宣传运动，实施较少的使用或无需概念以避免剩余的剩余和改善食物的方法，并开发FLW测量协议，以设置和flw的目标设置和FLW。
糖尿病，高血压和肥胖与Covid-19死亡率的关联：系统评价和荟萃分析 整合计划生育和营养的观点 挑战糖的税收政策 支持消除风湿性心脏病 平衡知识产权与后Covid- 19 ... covid-19疫苗在疫苗不平等中浪费：原因，类型和实际步骤
摘要引入尽管对与糖尿病，高血压和肥胖相关的严重共vid-19的风险进行了越来越多的学术研究，但仍需要对合并风险估计进行估计，并调整混杂效应。我们进行了系统的审查和荟萃分析，以估算糖尿病，高血压和肥胖症的综合调整后的风险比率。我们搜索了16个文献数据库，以在2019年12月1日至2020年12月31日之间发表的原始研究。我们使用改编的纽卡斯尔 - 奥塔瓦量表来评估偏见的风险。基于调整后效应大小估算了汇总的风险比率。我们应用随机效应荟萃分析来解释残余异质性的不确定性。我们使用轮廓孔图和Egger的测试来评估可能的出版偏见。结果我们审查了34 830个文献搜索中确定的记录，其中145项原始研究包括在荟萃分析中。合并的调整风险比率为1.43（95％CI 1.32至1.54），1.19（95％CI 1.09至1.30）和1.39（95％CI 1.27至1.52），用于糖尿病，高血压和肥胖症（体重指数≥30kg/m 2）的糖尿病，相应地相应地分别为19。与同行相比，在2020年4月之前，西太平洋地区，低收入国家和全球卫生安全指数得分较低的国家进行的研究中，合并的调整后风险比似乎更强。结论糖尿病，高血压和肥胖与共同死亡率的风险增加有关，而与其他已知危险因素有关，尤其是在低资源环境中。解决这些慢性疾病对于全球大流行的准备和预防死亡率可能很重要。Prospero注册号CRD42021204371。