摘要:本研究的目的是通过文献计量学文献综述,在热解过程后确定聚苯乙烯螺旋霉素微粒的化学化合物含量以及其热解化学反应机制。使用傅立叶变换红外(FTIR)和气相色谱质量光谱(GC-MS)进行分析。通过将30 g的聚苯乙烯颗粒(尺寸为3000 µm)分解为105分钟,在120-190°C的范围内,在没有空气的情况下,进行了105分钟。该过程是在批处理反应器内完成的(长度x宽度x高= 44.5 cm x 35.5 cm x 25 cm),配备了一个连接到三个冷凝器(24°C)的出口。将冷凝器设置为串联,其中冷凝器1直接连接到反应器和连接器2连接的冷凝器1和3。热解会导致第一个冷凝器是一种两相液体,顶层中有褐色黄色的液体,底层中的无色和刺耳的液体。在第二和第三个冷凝器中,获得了无色和辛辣的液体。FTIR的结果表明在样品中检测到不同的化学成分。第一个,第二和第三冷凝器包含芳香族C = C键。第二和第三冷凝器具有相同的官能团,即H 2 O中的氢键,以及具有C -H弯曲烯烃的芳族官能团,这些算力也由FTIR原料所具有。通过GC-MS分析的结果表明,第二和第三个冷凝器含有苯乙烯,甲苯,乙酸甲酯,苄基环丙烷和其他苯乙烯衍生物。通过GC-MS分析的结果显示,在2-丙酮和苯甲胺化合物中发现的氧和氮的混合物。这个热解过程表明发生降解反应,其中聚苯乙烯被降解为小片段,例如苯乙烯和其他衍生物,例如苯,甲苯和甲苯和苯基苯。然而,由于存在氧和氮,热解是不完整的。这项研究对提供有关热解过程的想法和信息产生了有益的影响。这项研究还提供了用于在传统废物处理基础设施难以到达的领域的热解过程中的想法。本研究还旨在支持可持续发展目标(SDG)中的当前问题。
1。玛格丽特癌症中心,大学健康网络,多伦多,加拿大安大略省,M5G 1L7 2。 多伦多大学多伦多大学医学生物物理学系,加拿大安大略省,M5G 1L7 3。 医学肿瘤学和血液学系,医学系,大学卫生网络,多伦多,加拿大安大略省多伦多,M5G 2M9 4。 多伦多大学多伦多大学医学系,加拿大安大略省,M5G 1A1 5。 BARTS癌症研究所,伦敦皇后大学的Barts癌症研究所,英国伦敦伦敦伦敦广场,EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心,英国伦敦,E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系,加拿大安大略省,M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。 同等贡献玛格丽特癌症中心,大学健康网络,多伦多,加拿大安大略省,M5G 1L7 2。多伦多大学多伦多大学医学生物物理学系,加拿大安大略省,M5G 1L7 3。医学肿瘤学和血液学系,医学系,大学卫生网络,多伦多,加拿大安大略省多伦多,M5G 2M9 4。多伦多大学多伦多大学医学系,加拿大安大略省,M5G 1A1 5。 BARTS癌症研究所,伦敦皇后大学的Barts癌症研究所,英国伦敦伦敦伦敦广场,EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心,英国伦敦,E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系,加拿大安大略省,M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。 同等贡献多伦多大学多伦多大学医学系,加拿大安大略省,M5G 1A1 5。BARTS癌症研究所,伦敦皇后大学的Barts癌症研究所,英国伦敦伦敦伦敦广场,EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心,英国伦敦,E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系,加拿大安大略省,M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。 同等贡献BARTS癌症研究所,伦敦皇后大学的Barts癌症研究所,英国伦敦伦敦伦敦广场,EC1M 6BQ 6。伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心,英国伦敦,E1 4NS 7。多伦多大学多伦多分子遗传学系,加拿大安大略省,M5S 1A8 8。安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。 同等贡献安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。同等贡献
Technical Infrastructure • Site investigation - 8500 km2 project area 70% complete • Desal and brine studies • Logistics and import infrastructure • WRG and Solar PV generation and transmission networks • Hydrogen and storage • Pipeline and corridors • Electrolyser selections • Import options • Export options • Geotech • Marine and bathymetry
2022年5月23日至7月7日,对米桑·阿曼镇的627名成年居民进行了基于社区的横断面研究。使用多阶段抽样技术获得646个研究单位。采用了访谈者管理的结构化问卷来收集社会人口统计学和行为数据。获得了人体测量,并从每个参与者中获取血液样本。用数字葡萄糖仪消除血液样本后,在8小时后缝隙后进行了空腹血糖水平。数据被清洗并输入EPI-DATA v 3.1,并导出到SPSSv。26进行分析。双变量分析是为了选择候选变量,并拟合了多变量的逻辑回归模型,以识别无抗糖尿病的独立预测指标。计算了具有95%CI的调整后比值比(AOR),并宣布p值<0.05的变量为未诊断的糖尿病的预测指标。
健康不仅仅是身体和心灵健康。这是一个动态的变化和成长过程,是一种完整的身心福祉的状态。Aman的水疗概念已仔细策划了四个心灵的支柱 - 营养,运动,心理健康和身体工作 - 目的是为每位客人实现整体整体健康。通过将古老的康复实践与现代科学最好的融合在一起,对整个思想,身体和精神进行处理,Aman努力在我们希望的旅程中提供指导,支持和知识,而我们希望远远超出了Aman Spas的物理界限。我们的目标是让客人留下授权和更新,并具有继续他们在家里的健康之旅的工具,以及使他们付诸实践的韧性和重点。
引言:糖尿病 (DM) 是一种严重的非传染性疾病 (NCD),是 21 世纪的主要卫生和发展挑战。在非洲糖尿病高负担国家中,埃塞俄比亚位居榜首。为了解决人口问题,评估糖尿病的患病率并确定与其诊断相关的风险因素至关重要。目的:本研究旨在确定米赞阿曼镇行政区和 Bench Sheko 区域办事处办公室工作人员的糖尿病患病率及其相关因素。方法:2022 年 6 月 5 日至 6 月 30 日,对米赞阿曼镇行政区和区域办事处 559 名随机选择的员工进行了一项基于区域办事处的横断面研究。检测空腹血糖,结果≥126 mg/dL 用于诊断糖尿病。使用 Epi Data 版本 4.0.2 输入数据,并导出到社会科学统计软件包(SPSS 版本 26)进行分析。双变量分析纳入多变量模型,p值<0.25。报告了校正比值比(AOR),置信区间(CI)为95%,显著性水平p值<0.05。结果:糖尿病总体患病率为9.4%,95%CI(7.1,12.1))。参与者中,60.8%为男性,58.2%的工人年龄在40岁及以上,平均年龄为39.7±9.9岁。患有高血压(AOR 3.85, 95% CI(1.7,7.4)、糖尿病家族史(AOR 4.5, 95% CI(1.2, 15.8)、身体活动不足(定义为未能参加工作中的中等强度活动)、每天坐着≥180分钟(AOR = 3.57, 95% CI(1.1, 11.0))和中心性肥胖 AOR:3.25, 95% CI(1.5, 6.7)与糖尿病风险较高独立相关。然而,那些对糖尿病有良好了解(AOR=0.26, 95% CI:(0.10, 0.6))和每周食用水果和蔬菜超过五份(AOR=0.32 95% CI(0.1, 0.7))的人预测糖尿病的几率较低。结论和建议:办公室工作人员中糖尿病的患病率很高,并且与生活方式、家族史、饮食习惯以及糖尿病相关知识都与糖尿病患病率相关。因此,需要在工作场所安排定期筛查项目,并推广健康饮食、运动和提高公众意识,以降低患病率。关键词:糖尿病,办公室工作人员,Mizan-Aman,患病率,埃塞俄比亚
简介:妊娠糖尿病(DMG)是一种从不耐受到妊娠期诊断到不同程度的疾病,到妊娠三个月的疾病。妊娠的特征是几种使糖尿病态的因素,因为胰岛素和碳水化合物代谢的变化是为了使葡萄糖更容易被胎儿进入。目的:根据科学文献,与妊娠糖尿病相关的主要代谢变化。方法论:这是一项定性研究,是指一项综合文献综述,介绍了对完整分析的研究的综合,组织了这些研究,以详细说明有关既定主题的结果,并于2023年8月进行。结果:妊娠糖尿病引起的主要代谢变化是多龙族,在25%的病例中,肾上腺炎和尿液感染,高血压综合征,酮酸综合症,高血糖症,高血糖症以及2型DM的发展风险以及血管造成的视网膜损伤和血管造成的视网膜损伤。这些与高血糖相关的代谢变化可能导致孕妇流产的风险更高。关键字:糖尿病;怀孕;代谢变化结论:因此,由于妊娠期妇女体内的各种变化,有必要与妊娠糖尿病(DMG)的孕妇更加护理,因此多专业团队准备指导和治疗方法,以至于受众需要筛查,从血糖筛查到递送的血糖筛查,避免造成疾病,避免出现严重的代理和更多的定性,并有可能发生变化。
摘要 由于溶剂、个人护理产品和药物化合物中出现了新的污染物,水污染已成为一个全球性问题。膜工艺在水处理中似乎有效且前景广阔。虽然膜工艺可以显著降低污染物水平,但诸如结垢等问题仍不断出现。利用人工智能 (AI) 预测结垢和增强膜特性目前正受到关注。可以采用各种人工智能 (AI) 模型根据输出优化输入参数,这有助于预测膜性能并评估其有效排斥污染物的能力。本文讨论了使用人工智能技术改进膜技术和过滤工艺的可能性。膜结垢会在运行过程中造成严重问题,因为杂质会积聚在膜上,从而降低膜的正常运行能力。人工智能算法可用于预测渗透通量和结垢增长特性。本文的结论是,利用人工智能预测膜污染可以增强工艺的膜选择,通过更好的污染控制系统开发降低成本,并使工艺在工业规模上更具可扩展性。文献表明,存在一些模型,例如神经模糊干扰系统,可以预测正向渗透膜的性能,相关性高达 0.997,均方根误差为 0.04。本文还得出结论,探索更多像 GAN 这样的新型深度学习架构将有助于更好地从废水中回收资源,并更好地预测膜工艺中的污染。关键词:人工智能;新兴污染物;污染;膜工艺;优化。