异丙嗪(PHZ)被用作兽医中的镇静剂,其残留物可能威胁到人类的健康。PHz的电化学检测是适合在该领域应用的方法。然而,由于基质干扰,传统的电分析很难直接在肉样品中进行。这项工作将磁性固相提取和差异脉冲伏安法整合,以高度敏感和选择性地确定牛肉和牛肉肝脏中的PHZ。COFE 2 O 4 /用C 18功能化的介孔二氧化硅(mg@msio 2 -c 18)涂有含量的石墨烯,合成为分散的磁吸附剂以提取Phz。用氮掺杂的空心碳微球(HCM)修饰的磁性玻璃碳电极通过PHz吸引Mg@MSIO 2 -C 18,并直接检测PHZ而无需洗脱程序。mg@MSIO 2 -C 18可以分离PHz,以避免杂质在引起检测时的干扰,并在磁电上集中PHZ。此外,使用HCM的电极修饰可以扩增PHz的电化学信号。最后,集成的PHZ测定方法表现出较宽的线性范围从0.08μmol/L到300μmol/L,检测到9.8 nmol/l的低极限。牛肉样品分析提供了出色的恢复,这表明该方案有望在真实肉类样本中快速和现场检测PHZ©2023©2023由Elsevier B.V.代表中国化学学会和中国医学学院的Materia Medica Institute,中国医学科学院出版。
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要:在不断变化的现代商业环境中,有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要,它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外,本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变,强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上,绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而,人工智能技术带来了转变,使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候,人工智能可以处理大量数据,这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程,从而提高准确性、客观性和效率,并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面,传统方法(例如人工智能驱动的流程)促进了持续的数据评估和收集,从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用,从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词:服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时,这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营,为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2],该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面,例如数据收集和处理,从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外,人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别,从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法,从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性,以帮助
玻璃之间的这种二分法是无限可回收,可回收较差的玻璃与可再生能源的关键,并以较大的碳成本制造,这说明了难以实现这种材料的净零零和可持续的未来。由于这些复杂性,比以往任何时候都重要的是,可持续的方法是通过科学家,工程师和企业的十字路口创造的,因为如果过程在财务上不可行,则该过程不是真正可持续的。回收:大多数制造的玻璃是苏打石灰硅酸盐,出于合理的原因。SLS一直是许多产品的基础,因为成分无处不在,便宜且融化相对较好。这些属性的组合使SLS几乎不可能取代和从制造商的角度替代。但是,只要回收利用效率低下,寿命终止SLS的盈余就会继续是一个问题。要解决这个问题,我们必须转向回收和再利用的新方法。典型的玻璃流量分解如下:
𝑡 次三角立方规则是环面上的点集,在这些点集上,总和可重现整个环面上 𝑡 次单项式的积分。它们可以被认为是环面上的 𝑡 -设计。受量子力学的射影结构的启发,我们发展了射影环面上的 𝑡 -设计的概念,令人惊讶的是,它们的结构比整个环面上的对应设计要严格得多。我们提供了这些射影环面设计的各种构造,并证明了它们的大小和结构特征的一些界限。我们将射影环面设计与一系列不同的数学对象联系起来,包括来自加法组合学领域的差集和 Sidon 集、来自量子信息论的对称、信息完备的正算子值测度 (SIC-POVM) 和相互无偏基 (MUB) 的完备集(据推测与有限射影几何有关)以及某些根格的水晶球序列。利用这些联系,我们证明了密集 𝐵 𝑡 mod 𝑚 集的最大大小的界限。我们还使用射影环面设计来构建量子态设计系列。最后,我们讨论了许多关于这些射影环面设计的性质的未解决的问题,以及它们与数论、几何和量子信息中的其他问题的关系。
铀是核能工业的关键原料,预计到2040年的核能产生将增加一倍,以满足不断增长的能源需求,这使得铀供应成为能源安全的问题。此外,铀是一种重金属,既具有趋化性和放射性毒性,又严重危害了人类健康和环境安全。铀资源利用的增长增长了铀向环境的释放。因此,高度需要对铀污染和从非规定方法中回收的铀。微生物具有固定铀的高潜力。本综述总结了微生物将铀从水溶液和废水中固定在微生物物种,性能,富集和修复机制以及适用环境方面的能力。
DNA基础知识正确使用法医DNA分析DNA证据类型DNA证据收集证据包装Codis资格信息AZDPSDNA提交补充剂与DNA Casework Unit
摘要。创新材料和智能控制系统的研究受到提供可持续能源解决方案的愿望的推动,目的是提高能量收集和存储设备的效率和适应性。本研究介绍了一种创新方法来解决这一问题,即结合 SMART(自我监测、分析和报告技术)材料与复杂的智能控制方法。所考虑的系统利用 SMART 材料的固有材料特性,包括压电、热电和形状记忆合金,目的是捕获环境能量并将其转化为可有效利用的电能。为了充分利用 SMART 材料的功能,提出了一种新颖的控制框架,该框架集成了机器学习算法、实时传感器数据和自适应控制程序。智能控制系统通过有效地适应不同的操作情况并优化能量转换和存储过程,提高了能量收集和存储设备的有效性和耐用性。研究结果表明,利用 SMART 材料的能源系统的能源转换效率显著提高,寿命和可靠性也显著提高。此外,控制系统适应各种环境状况和能源的能力使这项研究处于尖端能源技术的前沿。
由于光电中的许多应用,有机材料中的能量转移进行了广泛的研究。分子组件内的电子和振动弛豫可以受到堆叠布置或添加将它们串通的骨架的添加的影响。在这里,我们介绍了二酰亚胺单体的光激发动力学以及面对面堆叠的二聚体和三聚体的计算研究。通过使用非绝热激发态分子动力学模拟,我们表明非辐射弛豫与堆叠分子的数量一起加速。这种效应是由影响其相应非绝热耦合的状态之间的能量分解的差异来解释的。此外,我们对振动动力学的分析表明,通过参与堆叠系统松弛的不同圆锥形交叉点的通道激活了积极的反馈机制。此效果涉及一组狭窄的振动正常模式,该模式通过提高其振动动力学的效率来加速过程。相比之下,由于其参与分子堆叠布置的振动动力学,增加了生物学启发的主链降低了松弛率。我们的结果表明,堆叠布置和常见的骨干是调节基于二酰亚胺的系统和其他分子聚集体的电子和振动松弛效率的策略。简介
在执法遭遇期间备受瞩目的死亡和随后在2020年夏季的公开示威以及2021年9月在南部边境的事件发生后,总统于2022年5月25日签署了一项行政命令,该命令解决了与武力在联邦执法部门中使用有关的问题。2行政命令指出,加强执法人员与他们所服务的社区之间的信任的重要性,并确保刑事司法系统为所有人提供服务并保护所有人。朝向这些目的,行政命令要求联邦执法机构(包括国土安全部)的负责人确保其机构对武力政策的使用反映了估值和维护人类生命的原则,并且等同于或超过司法部(DOJ)(DOJ)对2022年5月20日发布的武力政策的使用。3总体而言,根据司法部政策,执法人员可以使用合理的武力来控制事件,逮捕或保护自己或他人免受伤害。DHS官员
纳米技术取得重大进展的另一个领域是热电能量转换。具有工程化声子和电子传输特性的纳米结构材料能够高效地将废热转化为可用电能。通过操纵纳米材料的尺寸、形状和成分,研究人员正在实现热电效率的空前提高,为从工业过程、车辆甚至人体中收集能量提供了新的可能性。储能是可持续和可靠能源基础设施的关键组成部分。纳米技术正在通过提高电池和超级电容器等储能设备的性能和耐用性来彻底改变这一领域。石墨烯和碳纳米管等纳米材料具有高表面积和出色的电导率,可实现更快的充放电速率和更高的电池能量密度。此外,纳米工程允许设计具有增强离子和电子传输的电极结构,从而延长循环寿命并提高整体性能 [3]。