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微生物的识别镜头清洁镜头清洁
抽象的一个主要风险方面之一是隐形眼镜中微生物污染的存在是低卫生和符合镜头官员的依从性，镜头官员会引起眼睛的感染。该研究的目的是在浸入隐形眼镜清洁液中鉴定微生物。以下类型的研究是使用随机抽样进行分析的描述性研究。使用多达10个样品后，采用隐形眼镜的样本。研究的阶段包括对隐形眼镜清洁液的采样，与MSA和MCA培养基进行细菌菌落分离，在媒体上纯化培养物，以便在MCA和MSA培养基中迭代细菌菌落的斜体和微观观察，继续进行生物化学测试和酶测试。结果表明细菌菌落为茎，革兰氏阴性，红色扩散和革兰氏阳性细菌，圆形或球菌，紫色成群。生化测试描述了乳糖（ - ），葡萄糖（+），麦芽糖（ - ），甘露醇（ - ），H 2 S（+），蔗糖（ - ），MR（+），Indol（+），柠檬酸盐（+），VP（+），VP（ - ），导致了酸性雌激素的生物。酶试验结果包括过氧化氢酶在存在气泡的存在下获得的阳性结果，表明细菌是金黄色葡萄球菌。下一个建议将革兰氏阳性细菌通过凝结酶检测确定更具体，以确定金黄色葡萄球菌细菌与其他葡萄球菌种类的分化。关键字：清洁液，隐形眼镜，微生物
实时的混合二次二次编程，用于车辆决策和运动计划 /作者= Quirynen，Rien； Safaoui，Sleiman； di cairano，Stefano /creationDate = 2024年9月4日 /受试者=控制，动态系统，优化，机器人技术< /div < /div>
摘要我们为自动驾驶的实时可行的基于组合编程的决策（MIP-DM）系统开发。使用线性车辆模型在公路对准的坐标框架中，车道变化限制，避免碰撞和运行规则可以作为混合成分不平等的配方，从而导致混合构成二次统一程序（MIQP）。提出的MIP-DM通过在每个采样瞬间求解MIQP来执行操纵选择和轨迹产生。过去认为实时求解MIQP是棘手的，但我们表明我们最近开发的求解器BB-ASIPM能够实时解决嵌入式硬件的MIP-DM问题。在各种情况下，在仿真中说明了这种方法的性能，包括合并点和交叉点，以及在dspace scalexio和microautobox-iii中的硬件式仿真。最后，我们显示了使用小型车辆的实验。