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基于向日葵残渣的生物精炼厂：循环经济指标
摘要：化石燃料价格上涨、分布不均、焚烧产生的环境问题以及能源安全保障不足是绿色能源发展的主要驱动力。农业废弃物是能源生物加工的丰富资源，有助于改善循环经济的运作。本研究以以下指标为主要指标：可再生能源的份额及其收益、生物质的循环利用系数以及二氧化碳排放量的减少。强调了向日葵废弃物用于能源目的的方式。结果表明，在热电联产厂焚烧向日葵残渣生产沼气可实现最高的综合生态和经济效益。沼气厂发酵后剩余的残渣应用于生物肥料。这样的循环系统不仅可以全面处理所有生物质废弃物，大大减少向日葵种植和加工过程中的二氧化碳排放，还可以将技术过程中使用的可再生能源份额提高至 70%。
利用偏远岛屿的本地 5G 对精炼产品进行人工智能粒度测定……
由于大型工厂的结构具有室内和室外设施，很难建立使用有线或无线局域网的通信环境，并且还存在由于数字化延迟而导致运营效率下降的问题。存在。 Ø 在偏远海岛工厂搭建本地5G环境，通过共享大量数据提高机器巡检工作效率，利用无人机确定原材料数量，利用4K摄像头检测非法入侵者，并自动判断非法入侵者使用人工智能进行精炼产品的粒度演示。 Ø 通过本地制造数字化提高生产力和运营效率。
澳大利亚氧化铝精炼脱碳路线图
市场动态 在撰写本文时，澳大利亚能源市场经历了重大混乱，导致价格波动加剧和政策变化。这种混乱可能会影响路线图的实施时间。例如，2022 年 6 月，西澳政府宣布将在 2029 年前关闭国有燃煤发电厂，这代表着不断变化的动态，可能会影响西澳的氧化铝精炼业务。1 此外，澳大利亚在《巴黎协定》中承诺到 2030 年将排放量减少 43%，这可能会导致工业界采取更大、更紧迫的气候行动。2 应密切监测与产能或负荷减少有关的新市场机制，因为它们可能会影响本路线图报告中讨论的技术和选项的经济性。
在机器学习中处理缺失值以预测患者特定的心脏不良事件风险：来自精炼级的洞察力注册表
通讯作者：Piotr Slomka，博士，Cedars-Sinai Medical Center，8700 Beverly Boulevard，Metro 203，洛杉矶，加利福尼亚州90048，电话：310-423-4348，传真：310-423-01738.兴趣陈述drs的冲突。Berman，Van Kriekinge和Slomka和Kavanagh先生参加了Cedars-Sinai Medical Center的QPS软件特许权使用费。Slomka博士已获得西门子医疗系统的研究赠款支持。drs。Berman，Dorbala，Einstein和Edward Miller曾担任GE Healthcare的顾问。Dorbala博士曾担任Bracco Diagnostics的顾问；她的机构已获得阿斯特拉斯的赠款支持。Di Carli博士已获得Spectrum Dynamics和Sanofi和GE Healthcare的咨询荣誉奖的研究赠款支持。Ruddy博士已获得GE Healthcare和Advanced Accelerator应用程序的研究赠款支持，Einstein博士曾担任W. L. Gore＆Associates的顾问，他的机构已从Toshiba America Medical Systems，Roche Medical Systems，Roche Medical Systems，W。L. Gore＆Associates获得了研究支持。爱德华·米勒（Edward Miller）博士曾担任Bracco Inc的顾问；他和他的机构已获得Bracco Inc.的赠款支持。Berman博士的机构已获得HeartFlow的赠款支持。所有其他作者都报告说，他们与本文内容披露的内容没有关系。
我们高压电池直接材料供应链中的精炼厂
Stellantis 积极履行尽职调查职责，以遵守其整个供应链中的社会标准，更具体地说是遵守与低排放出行（电动和混合动力汽车）相关的风险。因此，我们选择 RCS Global 和 NQC 作为合作伙伴来执行我们的原材料透明度项目。我们正在绘制和审核高压电池供应商的供应链。审核是根据 OECD 尽职调查指南进行的。截至 2022 年 4 月 20 日*) 的关键数据如下：
引用：Evans M，Corden MH，Crehan C等。为低收入国家的新生儿数字平台的临床算法精炼：修改后的DE
抽象目标是确定新生儿专家小组是否可以通过就新生儿数字平台（NEOTREE）达成四种临床决策算法的共识来解决本地和国际新生儿指南中的证据差距。设计两轮修改的Delphi技术。设定和参与者是来自高收入和低收入国家（LIC）的新生儿专家。方法这是一项共识的研究。在第1轮中，专家对四种临床算法（新生儿败血症，低氧缺血性脑病，新生儿的呼吸窘迫，体温过低）进行了评估，并证明了他们的反应是合理的。符合包容性共识的项目（≥80％协议）已纳入算法中。不符合共识的项目被排除在外，包括在修订之后，或者包含基于证据的指南的核心要素。在第2轮中，专家对第1轮的商品进行了评估，这些项目未达成共识。结果14个专家参加了第1轮，第2轮。9个来自高收入国家，五个来自LIC。专家包括具有20年新生儿经验的医师和护士从业人员，在LIC中有12年。两轮后，在84个项目中有43个达成共识（52％）。根据专家的建议，符合本地的项目以及未达成共识的指南，以鼓励前线医疗工作者的一致性。结果，最终算法包括53个项目（62％）。将对这些发现进行修订。结论在新生儿数字平台中，通过共识专家意见审查和完善了四种算法。接下来的步骤包括算法的临床验证。
使用深度卷积精炼自动编码 Alpha GAN 增强 3D 大脑环境的数据
摘要 —基于学习的方法代表了路径规划问题的最新技术水平。然而，它们的性能取决于可用于训练的医学图像的数量。生成对抗网络（GAN）是无监督神经网络，可用于合成逼真的图像，避免对原始数据的依赖。在本文中，我们提出了一种创新类型的 GAN，即深度卷积精炼自编码 Alpha GAN，它能够通过学习数据分布从随机向量成功生成 3D 脑磁共振成像 (MRI) 数据。我们将变分自编码 GAN 与代码鉴别器相结合，解决了共模崩溃问题并降低了图像模糊度。最后，我们在生成器网络中串联了一个精炼器，以平滑图像的形状并生成更逼真的样本。我们使用生成的图像与真实图像之间的定性比较来测试模型的质量。我们还利用多尺度结构相似性度量、最大平均差异和并集交集三个指标进行了定量分析。最终结果表明，我们的模型可以成为解决基于学习的方法所需的医学图像短缺问题的合适解决方案。
氧化铝精炼 4.0：数字化转型是什么样子
生产过程任务 许多工厂正在逐渐取消在剪贴板和纸质表格上手动收集操作数据的常规做法。取而代之的是自动收集数据并以数字方式传输到历史记录和操作员软件等。任何剩余的手动操作都将通过带有软件的平板电脑完成。不再需要用纸质笔记本记录未遂事故、事故、危险和维护需求等。取而代之的是，事故、危险、泄漏和损坏设备的笔记和数码照片通过软件以数字方式记录在平板电脑上，并与相关方共享。跟随经验丰富的员工并不是新手学习如何执行手动任务的唯一方式。现在，现场操作员还可以借助虚拟现实 (VR) 技术，在非常身临其境的 3D 虚拟工厂环境中学习新任务。
石油精炼：迈向第一季度
俄罗斯天然气工业石油公司汉托斯公司在重建南普里奥布斯科耶油田油井期间创下了一项纪录。这口井长 3.6 千米，非常独特——Gazpromneft-Khantos 公司首次成功钻出水平端长度超过 700 米的侧钻井。改造过程中采用了现代技术解决方案，特别是制造了一个尾管，可以使用球技术进行 7 级水力压裂。下放衬管的井筒准备技术也进行了修改：将井划分为套管井的各段；所用钻井液配方经过优化，添加了石墨和球形微粒，增加了滑动性，确保套管畅通下降。