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分析废水质量的效果...
生态酶代表了一种源自有机材料的发酵的生物溶液，并评估其在工业废水处理中的有效性。这项研究研究了生态酶对改善工业废水质量的有效性，通过分析它们对四种特定液体废物的影响：垃圾填充液液，豆腐废水，蜡染废水和洗衣店。样品以特异性浓度用生态酶处理，并孵育5天，然后进行化学分析。生态酶使垃圾填埋渗滤液中的氨水平降低了57％至8.83 mg/L，尽管COD和BOD值分别上升到18,114.6 mg/L和46,709 mg/L，超过了流出量。在豆腐废水中，COD和BOD中的分别降低了72％和75％，至4,189.68 mg/L和2,395.3 mg/l，但仍高于调节限制。 蜡染废水在大多数参数中显示出增加，COD和BOD达到6,838.85 mg/L和3,193.5 mg/l。 对于洗衣废水，表面活性剂降低了55％至12.97 mg/l，但BOD和TSS增加了。 这些发现表明，虽然生态酶可以减少特定的污染物，例如氨和表面活性剂，但在某些情况下，其应用也可以提高鳕鱼和BOD水平。 需要其他治疗过程，例如曝气或凝结，才能达到废水标准。 尽管有局限性，但与互补技术集成在一起时，Eco-enzyme具有一种环境友好的选择。 环境污染问题，尤其是水污染，已成为越来越紧迫的全球关注点。分别降低了72％和75％，至4,189.68 mg/L和2,395.3 mg/l，但仍高于调节限制。蜡染废水在大多数参数中显示出增加，COD和BOD达到6,838.85 mg/L和3,193.5 mg/l。对于洗衣废水，表面活性剂降低了55％至12.97 mg/l，但BOD和TSS增加了。这些发现表明，虽然生态酶可以减少特定的污染物，例如氨和表面活性剂，但在某些情况下，其应用也可以提高鳕鱼和BOD水平。需要其他治疗过程，例如曝气或凝结，才能达到废水标准。尽管有局限性，但与互补技术集成在一起时，Eco-enzyme具有一种环境友好的选择。环境污染问题，尤其是水污染，已成为越来越紧迫的全球关注点。关键字：生态酶，废水质量，蜡染废物，洗衣废物，豆腐废物引言1印度尼西亚的快速工业发展不可避免地会导致浪费量的增加。垃圾填埋场的工业，家庭，农业废物和渗滤液是水污染的主要因素。在工业领域，洗衣，豆腐和蜡染工业都显着产生 *）通讯作者：电子邮件：hariestyav2@gmail.com收到：2024年12月1日修订：2024年12月29日接受：2024年1月14日接受：2025年1月14日，doi：10.23969/jcbeem.v9i1.20142
预算和立法分析师1390 Market Street，Suite 1150，旧金山，加利福尼亚州94102
139.73中的48.14全职等效（FTE）普通基金支持在2023-24财年新创建的预订1位（约35％）的公报1位置，截至5月中旬2024年中期空缺，而另外7.39 ftes（5.4％）已被删除或已被删除或被删除。81.04 FTE（约59％）普通基金支持了2023-24财年新的预算职位。截至2024年5月中旬，公共卫生数量最多的一般基金职位空缺（新成立于2023-24财年），其空缺26.78，预算薪水的总薪金和福利成本近500万美元在2023-24财年。随后是警察，有8.86个空置的新预算通用基金FTE和约120万美元的预算，人力资源，有3.02个空置FTE和大约60万美元的预算，公共辩护人，空置FTES，预算超过567,000美元。截至2024年5月中旬，空缺的新FTE的工作分类最高，是9209个社区警察服务的助手（从7.90美元的空置FTES中获得1,045,300美元），1824年，主要行政分析师（687,956美元）（687,956美元）（3.16个空置FTES和817名犯罪分子（687,956）） ftes）。在48.14 fte的预算通用基金中，截至5月中旬空缺的职位，在经理或部门的负责人分类中为2.58 FTE（总共三个职位）。所有这些职位均在DPH预算中，包括1.58 FTE 0922经理I职位和1.00 FTE 0961部门负责人职位。该市对基于社区组织提供的合同服务的投资约为2023-24财年15亿美元。这些合同服务的一半是用于公共卫生部，无家可归和支持住房和人类服务局计划的。由于基于社区的组织提供基本的健康，行为健康，无家可归和其他服务，因此该市需要确保足够的财政和计划绩效，包括基于社区的组织的能力提供合同预算中提供的服务水平。
人力资源分析师向：一般...
在事工/部门中解释并应用人力资源管理，程序，规则，法规和相关立法。提供有关HRM政策，程序，规则和法规的应用的建议和指导。执行与部/部门的人员配备职能相关的职责，例如审查人员配备需求，并为招聘和选择，任命，晋升，转会，纪律和休假安排提出建议。对所有员工解释并应用了集体和其他协议以及其他相关劳资关系政策和程序的条款。确定培训需求；准备培训计划，课程和材料；在包括新员工导向在内的相关领域进行培训；评估培训的有效性并根据需要进行修订。评估和分析培训提供者提交的培训建议，以确保适当的和对拟议培训预算的一致性；并确定/建议最合适的员工参加相关会议。对人力资源管理和客户满意度问题进行研究；分析和评估数据，并就HRM策略和程序的应用和/或要进行更改提出建议。
orcaa：一个模拟欧罗巴冷冻ob派任务到阿克尼亚克州朱诺冰菲尔德。 E. Lesage 1（elodie.lesage@jpl.nasa.gov），S。M。Howell 1，S。Campbell2,3，J.
orcaa：一个模拟欧罗巴冷冻ob派任务到阿克尼亚克州朱诺冰菲尔德。E. Lesage 1（Elodie.lesage@jpl.nasa.gov），S。M。Howell 1，S。Campbell2,3，J。Mikucki4，M。Smith1，D。Winebrenner5，T.A.Cwik 1，J。Burnett1，J。Burnett5，B。B。 品牌5，B。Hockman1，M。Pickett5，K。Tighe1，J。Clance4，R。Clavette2，S。Haq1，J。Holmes2,3，J。Shaffer4。 1缅因州2号加利福尼亚理工大学的喷气推进实验室，田纳西大学4朱诺冰菲尔德研究计划3号，诺克斯维尔大学4号，华盛顿大学5号大学应用物理实验室。 简介：对欧罗巴和其他海洋世界的未来探索可能涉及使用自主熔体探针（称为冷冻机器人）的直接原位访问和冰壳和地下液态水的特征[1，2，3]。 海洋世界侦察和天体类似物（ORCAA）项目的侦察和表征是一项多机构的努力，通过NASA的行星科学技术和通过模拟研究（PSTAR）计划资助。 ORCAA旨在通过行星地下探索技术来提高我们对地球上冰圈环境的理解，同时设想为未来的ICY地下访问任务提供科学操作。 我们的整体目标包括陆地冷冻射手通过两个野外活动来展示冰山下湖的通道。 我们计划采样和分析冰川井眼融化和冰川下水，以了解冰冷的宜居环境的演变及其居住的寿命。 1）。E. Lesage 1（Elodie.lesage@jpl.nasa.gov），S。M。Howell 1，S。Campbell2,3，J。Mikucki4，M。Smith1，D。Winebrenner5，T.A.Cwik 1，J。Burnett1，J。Burnett5，B。B。品牌5，B。Hockman1，M。Pickett5，K。Tighe1，J。Clance4，R。Clavette2，S。Haq1，J。Holmes2,3，J。Shaffer4。1缅因州2号加利福尼亚理工大学的喷气推进实验室，田纳西大学4朱诺冰菲尔德研究计划3号，诺克斯维尔大学4号，华盛顿大学5号大学应用物理实验室。简介：对欧罗巴和其他海洋世界的未来探索可能涉及使用自主熔体探针（称为冷冻机器人）的直接原位访问和冰壳和地下液态水的特征[1，2，3]。海洋世界侦察和天体类似物（ORCAA）项目的侦察和表征是一项多机构的努力，通过NASA的行星科学技术和通过模拟研究（PSTAR）计划资助。ORCAA旨在通过行星地下探索技术来提高我们对地球上冰圈环境的理解，同时设想为未来的ICY地下访问任务提供科学操作。我们的整体目标包括陆地冷冻射手通过两个野外活动来展示冰山下湖的通道。我们计划采样和分析冰川井眼融化和冰川下水，以了解冰冷的宜居环境的演变及其居住的寿命。1）。通过这项工作，我们还旨在阐明可以允许营养迁移的水文连通性的重要性，并在行星冰壳中建立宜居或居住的壁ni。统一这些科学和技术演示目标，我们将通过与一个远程行星科学团队在欧罗巴的地下访问科学任务中模拟命令周期来演示科学的操作概念（CONOPS）。虽然没有陆地冰川是欧罗巴的完美物理，化学或生物类似物，但朱诺冰菲尔德提供了多样化的冰川系统，可以在其中研究冰川微生物组，水文和概念操作，围绕熔体探针部署和样品处理（图
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。 K. Heller 1，J。A。McFadden 1，M。S。T
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1，J。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。 1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。 简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。 但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。 这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。在这里，我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序，该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道，从而使未知样本中的SEP轨道更有效，更准确地注释。方法：机器智能程序（“模型”）旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道，包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言，由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段，该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景（LOD）上搜索较轻的曲目，而一种搜索较轻的背景（DOL）上的较暗轨道（DOL）。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能，因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此，将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间，因为训练集和应用的差异减少为更简单，较小的模型提供了空间。此外，这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM（STEM）成像模式：深色场（DF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮，而明亮场（BF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据，分析是按像素度量进行的，而不是与测量相关的
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•IP67•IP66•IK10•CVBS•警报输入 /输出•POE+•POE ++•扬声器声音•可用木炭[向型号＃添加b》] kg = kg = knight Guard（白光），iv / iii a.i.：进入 /出口（通过人 /车辆），面部A.I.，Mtrzd AF =机动自动焦点，AD =主动威慑，LPR =车牌识别。* =非NDAA
牲畜复杂性状的遗传分析
出勤政策 本课程要求积极参与、独立完成活动以及与同学在线讨论。因此，熟练的时间管理和良好的组织能力对于成功至关重要。大学关于课堂出勤和补考、作业和其他工作的政策可以在这里找到。你有责任获取每个模块中提供的信息并确保在截止日期之前完成作业。跟上进度、不落后很重要。从上课第一天开始——观看讲座、按时做作业、在需要时寻求帮助——记住，没有什么可以替代日常准备。 联系老师 老师将随时为学生提供服务。请安排在您方便的时候来访。如果您打电话而我没空，请留下您的姓名和电话号码或电子邮件地址，我们会在收到消息后立即与您联系。联系我的最佳方式是通过电子邮件。
AI简历分析仪的文献综述
摘要AI简历分析仪是一种基于高级人工智能的工具，旨在通过精确评估和分类简历来自动化和增强招聘过程。该工具利用自然语言处理的力量（NLP）对简历进行语义分析，提取和解释关键信息，例如候选技能，资格，工作经验，教育，证书和成就。该系统将这些提取的数据与预定义的职位描述或要求进行比较，评估候选人的各种参数，例如技能匹配，经验多年的经验，教育背景和专业成就。通过此过程，AI简历分析仪会根据其与角色的兼容性对候选人进行排名，从而向招聘人员提供了与所需资格紧密相符的优先级列表。该工具能够处理各种简历格式（例如PDF，DOCX），将非结构化数据标准化为结构化格式，以便于分析。它使用高级过滤技术来识别特定的与工作相关的关键字和上下文信息，从而提供详细的候选资料。通过识别数据的趋势，该系统可以提供有关潜在技能差距的见解，从而为招聘过程的改善领域提出建议。AI简历分析仪可大大减少招聘人员手动筛选大量简历所需的时间和精力，从而提高了招聘管道的速度。它还通过确保根据客观标准对每个简历进行分析，从而促进更具包容性的招聘过程来减少无意识的偏见。此外，AI简历分析仪可以与申请人跟踪系统（ATS）和人力资源管理系统（HRMS）集成，从而可以无缝集成到现有的工作流程中。该系统不断学习和改进招聘人员的反馈和新数据，随着时间的流逝，在为特定角色选择顶级人才方面变得更加有效。通过使用AI驱动的方法，该工具可以提高招聘效率，确保更高的候选人选择准确性，并最终有助于更好地雇用决策，从而提高组织绩效。关键字：人工智能（AI），自然语言处理（NLP），简历解析，语义分析，候选人排名，技能匹配，非结构化数据标准化，偏置缓解，偏见，申请人跟踪系统（ATS），招聘效率，客观标准评估，数据驱动器评估，数据驱动器洞察力，数据型洞察力，适应性学习。
增强飞行中的时间序列分析...
概念验证的目标是将这个神经网络集成到 SDS 采集单元 XMA 中。XMA 是一个模块化采集系统，旨在灵活适应仪表工程师的需求。它有助于从各种来源（模拟、CAN、ARINC、以太网、视频）收集和处理飞行数据。XMA 有一个相当于 OBC 的功能，称为 OBP 模块（机载处理）。这个小模块可以添加到 XMA 堆栈中，允许任何用户嵌入自己的算法。该模块基于 SoC（片上系统）Xilinx Zynq 7020，用户可以访问系统部分 (PS) 来运行用 C 编写的自己的算法。OBP 模块可以与其他模块（如 ANA 模块）通信，以访问从传感器获取的信号，或与 ETH 和 CPE 模块通信，以通过以太网和/或 PCM 流输出数据。使用 OBP 的 CPU 和用户空间相对简单。借助 Safran Data Systems 提供的 SDK，我们可以用 C 语言开发和运行任何程序。但是，我们的模型目前使用 Python 在 PC 上进行推理。