XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAOPS
Onix Renewables Limited (ORL) 2024 年 4 月 3 日
免责声明：Infomerics 评级基于发行人按“现状”提供的信息。Infomerics 信用评级是对发行人/发行人的信用风险的意见，而不是购买、持有或出售证券的建议。Infomerics 保留随时更改或撤销信用评级的权利。Infomerics 评级是基于管理层提供的信息以及从其认为准确可靠的来源获得的信息对财务报表的意见。信用质量评级不是批准、续签、支付或召回相关银行设施或购买、出售或持有任何证券的建议。但是，我们不保证任何信息的准确性、充分性或完整性，我们接受并假定这些信息没有因错误或欺诈而导致的误报。我们对任何错误或遗漏或使用此类信息所获得的结果概不负责。我们对其银行设施/工具进行评级的大多数实体都已根据银行设施/工具的金额和类型支付了信用评级费。对于合伙企业/独资企业/个人协会 (AOP)，Infomerics 给出的评级基于合伙人/业主/ AOP 部署的资本以及公司当前的财务实力。如果合伙人/业主/ AOP 撤资或引入无担保贷款，以及财务业绩和其他相关因素，评级可能会发生变化。
Mitcon 咨询与工程服务有限公司 5 月...
免责声明：Infomerics 评级基于发行人按“现状”提供的信息。Infomerics 信用评级是对发行/发行人信用风险的意见，而不是购买、持有或出售证券的建议。Infomerics 保留随时更改或撤销信用评级的权利。Infomerics 评级是基于管理层提供的信息以及从其认为准确可靠的来源获得的信息对财务报表的意见。信用质量评级不是批准、续签、支付或召回相关银行设施或购买、出售或持有任何证券的建议。但是，我们不保证任何信息的准确性、充分性或完整性，我们接受并假定这些信息没有因错误或欺诈而导致的误报。我们对任何错误或遗漏或使用此类信息所获得的结果概不负责。我们对其银行设施/工具进行评级的大多数实体都已根据银行设施/工具的金额和类型支付了信用评级费。对于合伙企业/独资企业/个人协会 (AOP)，Infomerics 给出的评级基于合伙人/业主/ AOP 部署的资本以及公司当前的财务实力。如果合伙人/业主/ AOP 撤资或引入无担保贷款，以及财务业绩和其他相关因素，评级可能会发生变化。
Onix-Tech Renewable Private Limited (OTRPL) 7 月 2 日......
免责声明：Infomerics 评级基于发行人按“现状”提供的信息。Infomerics 信用评级是对发行/发行人信用风险的意见，而不是购买、持有或出售证券的建议。Infomerics 保留随时更改或撤销信用评级的权利。Infomerics 评级是基于管理层提供的信息以及从其认为准确可靠的来源获得的信息对财务报表的意见。信用质量评级不是批准、续签、支付或召回相关银行设施或购买、出售或持有任何证券的建议。但是，我们不保证任何信息的准确性、充分性或完整性，我们接受并假定这些信息没有因错误或欺诈而导致的误报。我们对任何错误或遗漏或使用此类信息所获得的结果概不负责。我们对其银行设施/工具进行评级的大多数实体都已根据银行设施/工具的金额和类型支付了信用评级费。对于合伙企业/独资企业/个人协会 (AOP)，Infomerics 给出的评级基于合伙人/业主/ AOP 部署的资本以及公司当前的财务实力。如果合伙人/业主/ AOP 撤资或引入无担保贷款，以及财务业绩和其他相关因素，评级可能会发生变化。
Ravi Steel and Renewables Private Limited 12 月 16 日......
免责声明：Infomerics 评级基于发行人按“现状”提供的信息。Infomerics 信用评级是对发行人/发行人的信用风险的意见，而不是购买、持有或出售证券的建议。Infomerics 保留随时更改或撤销信用评级的权利。Infomerics 评级是基于管理层提供的信息以及从其认为准确可靠的来源获得的信息对财务报表的意见。信用质量评级不是批准、续签、支付或召回相关银行设施或购买、出售或持有任何证券的建议。但是，我们不保证任何信息的准确性、充分性或完整性，我们接受并假定这些信息没有因错误或欺诈而导致的误报。我们对任何错误或遗漏或使用此类信息所获得的结果概不负责。大多数由我们评级的银行设施/工具的实体都已根据银行设施/工具的金额和类型支付了信用评级费。对于合伙企业/独资企业/个人协会 (AOP)，Infomerics 给出的评级基于合伙人/业主/ AOP 部署的资本以及公司当前的财务实力。如果合伙人/业主/ AOP 撤资或引入无担保贷款，以及财务业绩和其他相关因素，评级可能会发生变化。
UOS研究概要bio_final.pdf-索尔国立大学行业 - 学术合作小组
我们的实验室通过整合文献和毒性大数据来开发化学物质的不良结果途径（AOP）。通过AOP，我们基于新方法方法来提高AI驱动的毒性预测，并通过下一代风险评估（NGRA）开发智能化学管理系统。我们的重点通过分析基于物理化学特性的毒性机制，扩展到在研发阶段开发更安全的材料的安全性逐态（SSBD）。
利用 - 吸收 - 氧化过程和净过滤 -
粮食生产的快速工业化已经显着影响了各个部门产生的废水的质量和数量。由于其废水废水引起的环境问题引起了环境问题的一个这样的行业是食品行业，尤其是酱油生产行业。酱油是许多亚洲美食中的主食调味品，其生产涉及复杂的发酵过程，通常导致废水高度颜色，化学化，化学复杂且充满了有机污染物。浪费酱油是酱油制造的副产品，以其高化的化学氧需求（鳕鱼），高水平的有机化合物和浓烈的色彩而闻名，所有这些都会有助于环境污染，如果不正确地管理以应对处理浪费酱油的兴趣和越来越多的兴趣，则对先进的氧化物进行了越来越多的兴趣，并且利用了先进的氧化能力，即利用先进的水平（一定的水）。 （NF），以提高废水质量。AOP包括诸如臭氧化，紫外线（UV）轻处理和芬顿试剂之类的过程，在分解复杂的有机污染物，减少鳕鱼和脱色废水方面非常有效。另一方面，纳米过滤是一种基于膜的分离过程，能够从水中去除溶解的盐，有机分子和颗粒物，使其在废水处理的背景下成为有价值的技术[1]。
散布（Bi1àxfex）电子的vo4异质结构
对这两个问题的实质性解决方案。3随着纳米技术的发展，高级氧化过程（AOP）有些克服了这些问题。4,5 AOP是最环保的技术，用于去除由于其化学稳定性而无法通过传统方法处理的顽固有机污染物。6,7水和废水处理的概念主要在1980年发现。8在AOP过程中，产生活性氧（ROS），包括单线氧（O），臭氧（O 3），过氧化氢（H 2 O 2），羟基自由基（OH C）等物种。与其他氧化剂（如O，O 3和H 2 O 2）相比，其中OH C是一种高度氧化剂，具有2.8 eV的高度氧化剂，具有2.8 eV且不稳定，其氧化潜力分别为1.67、2.07和1.77 eV。10个光催化剂是产生强氧化剂的材料，即，o，o 3和oh c。11在AOPS中，Pho-Tocatalysts或半导体材料可以将太阳能直接转换为化学能，这是可再生能源生产和环境补救措施的一种非常便捷的方法。12,13光催化降解近年来引起了很大的关注，因为它具有稳定，清洁和无毒的方向以减少环境污染。14,15普通
电子束处理去除水和废水中的 1,4-二氧六环
清洁产品最终进入废水处理厂的流出物（Tanabe 和 Kawata 2008）。由于它不易被生物降解、吸附或被传统氧化剂氧化，因此很难处理（Otto 和 Nagaraja 2007）。高级氧化工艺（AOP）通常用于去除 1,4-二氧六环（Otto 和 Nagaraja 2007；McElroy 等人 2019）。在这些过程中，会原位生成强氧化羟基自由基（·OH）来降解污染物。这些技术包括紫外高级氧化（UVAOP），其中紫外光用于将过氧化氢（H 2 O 2 ）光解为·OH。同样，紫外氯 AOP 通过光解游离氯生成·OH。臭氧 (O3) 可用作水和废水处理中的氧化剂和消毒剂，通过其自催化分解和与有机物的反应生成·OH，而有机物也可以被 H2O2 催化 (von Sonntag & von Gunten 2012；Stefan 2018)。在这些过程中，通常需要大量的化学药剂。虽然对 AOP 在废水废水中去除 1,4-二氧六环的研究有限，但臭氧通常被认为是废水废水中最好的 AOP。这是因为高含量的溶解有机物可以清除羟基自由基，而且紫外线的透射率低 (Katsoyiannis 等人 2011；Lee 等人 2016；Sgroi 等人 2021)。然而，如果存在溴化物 (Br)，臭氧 (和 UV-Cl 2 ) 可以形成溴酸盐，这是一种受监管的消毒副产物。电子束处理使用加速电子通过水的辐射分解产生大量的氧化和还原自由基，如公式 (1) 所示 ( Cooper 等人 1992 年； Wang 等人 2016 年)：
拟除虫菊酯和发育神经毒性 - 对流行病学研究和支持机械证据的批判性综述
背景：拟除虫菊酯代谢物在包括孕妇和儿童在内的一般人群中广泛检测到尿液中。拟除虫菊酯是神经毒性的，建议的内分泌破坏者。易受伤害的发育时间窗口的暴露可能会对神经发育产生长期影响。目的：评估与产前和儿童期拟除虫菊酯暴露有关的神经发育作用的流行病学证据，并在系统的综述中评估生物学的合理性，以评估机械态证据。方法：我们搜索了截至2021年9月1日，我们搜索了PubMed和Web of Science，其中包括用英语发表的原始研究，其中研究了或估计怀孕期间或儿童期间的拟除虫菊酯暴露，并研究了儿童与神经发育结果的关联。导航指南系统审查方法用于评估流行病学证据。对于机械证据，我们专注于使用经合组织支持的AOP-Wiki平台在不良结果途径（AOP）中建议的相关关键事件（KES）。在Toxcast数据库中执行了将KE与拟除虫菊酯与包括26个个体化合物在内的系统搜索。结果：25个流行病学研究符合纳入标准，17个关于产前暴露的发现，10个关于儿童暴露的发现，两个在两个暴露窗口中都有2个。总体证据体被评为“中等质量”，并具有“足够的证据”，以证明产前拟除虫菊酯暴露和不良神经发育之间的关联。EV IDENCE在干扰甲状腺激素（Th）功能方面最强。在儿童期暴露中，由于横断面研究设计，总体评级为“低质量”，“有限的证据”。关于机械证据，我们发现拟除虫菊酯能够干扰已建立的不良神经发育的AOP中包含的神经发育KE。结论：拟除虫菊酯可能是人类发育性神经毒性，而拟除虫菊酯暴露对神经发育的不利影响可能是普通人群发生的暴露水平。有必要采取预防措施，以减少孕妇和儿童的暴露。
自然语言处理在毒理学中提取机械信息
研究化合物诱导不良影响的方式，毒理学家一直在构建不良结果途径（AOPS）。AOP可以被视为一种务实的工具，可以捕获和可视化任何类型的压力源会影响不同类型的毒性的机制，并描述关键实体之间的相互作用，从而导致多个组织生物学水平的不利结果。AOP的构建或优化是一个劳动密集型过程，目前取决于手动搜索，收集，审查和综合可用科学文献。但是，可以使用自然语言处理（NLP）在很大程度上促进此过程，以从系统，客观和快速的方式中提取科学文献中包含的信息，从而提高准确性和可重复性。这将支持研究人员通过替换NLP提取的数据进行的批判性审查来收集证据收集的时间来投资于AOP的实质性评估。作为案例示例，我们选择了在肝脏中观察到的两个频繁的逆境：即分别表示胆汁和脂质的积累，胆汁淤积和脂肪变性。我们使用深度学习语言模型来识别文本中感兴趣的实体，并在其之间建立因果关系。我们演示了NLP管道如何将命名实体识别和基于规则的关系提取模型组合在一起，有助于筛选文献中与肝脏逆境有关的化合物，同时也提取机械信息，以了解从分子到生物体的分子发展的方式。最后，我们提供了一些最新语言模型的进展以及将来如何使用这些观点。我们提出这项工作带来了两个主要贡献：1）概念证明NLP可以支持从现代毒理学文本中提取信息的信息； 2）模板开源