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生物发光混凝土的文献综述研究使用Arduino
摘要 - 本文提出了一个由Arduino提供动力的智能真空吸尘器，其中包含三个关键特征：自动化，遥控和语音激活。自动化清洁模式利用超声传感器进行障碍物检测和导航，从而使设备可以独立运行。遥控功能使用户能够通过移动应用程序指导真空吸尘器的运动。语音控制集成允许通过简单的口头命令进行免提操作。结合了这些功能，这款基于Arduino的Smart Vacuum Cleaner提供了一种多功能且用户友好的解决方案，可满足现代家庭清洁需求。清洁房屋和周围环境在忙碌的时间表中更加艰巨。当前，有一些真空吸尘器需要人类处理它们。因此，迫切需要实施无人干预的真空吸尘器。在该项目中实施了一种有效清洁所需区域的方法。通过使用这种真空吸尘器，可以清洁危险的地方，从而降低人类的风险。这是通过实现自主系统来实现的。使用了带有真空吸尘器的RC汽车。该系统附着超声波传感器，有助于避免桌子，椅子和墙壁等大障碍。通过通过该传感器测量距离，汽车采取了障碍物和汽车之间距离更大的方向，从而避免了与障碍物的碰撞。整个系统都是使用电池操作的。
EPA有条件批准坦克清洁验证计划
4。目前正在停用的六个坦克（坦克1、13、14、17、18和19）必须经过验证过程，无论其历史清洁和/或检查如何。为了使红山散装燃料箱安全迅速关闭，EPA同意对最近持有燃料的14个储罐的清洁，检查和关闭的优先级，而NCTF-RH则继续评估这6个失败储罐的状况。但是，EPA的期望是，该修订后的储罐清洁验证计划中描述的QV方法也应适用于这六个坦克，除非这样做对检查员的健康和安全构成了重大且无法克服的风险。NCTF-RH将被要求为修改计划的任何请求提供理由，并且必须由EPA批准任何替代验证计划。
UFGS 33 01 50.55 石油储罐清洁
1.1 参考文献 1.2 提交材料 1.3 定义 1.3.1 认证工业卫生师 (CIH) 1.3.2 海洋化学家 1.3.3 危险区域 1.3.4 热工作业 1.3.5 人员监控 1.3.6 生殖危害 1.3.7 易燃液体 1.3.8 可燃液体 1.4 资格 1.5 质量保证 1.5.1 参考文献的修改 1.5.2 标准副本 1.5.3 安全许可证和设备 1.5.4 监管要求 1.5.5 体检 1.5.6 医疗记录 1.5.7 CIH 职责 1.5.8 培训 1.5.9 呼吸保护计划 1.5.10 施工前会议1.5.11 证书 1.5.11.1 海洋化学师资格 1.5.11.2 注册工业卫生师（CIH）资格 1.5.11.3 检测实验室 1.5.11.4 安全计划 1.5.11.5 工作计划 1.5.11.6 危险废物处置计划 1.5.11.7 储罐安全证书
用于清洁沾满油污的海滩鹅卵石的岩石清洗机原型的开发和测试
本研究使用了以下海滩沉积物和碳氢化合物类型：沉积物混合物、砾石、原油卵石、老化原油和乳化原油以及重质燃料油 A，油含量为 0.25% 至 2.0%（按质量计）。这项研究证明了原型有效清理受污染海滩沉积物的能力。清理过的海滩沉积物中含有 0.00% 到 0.02% 的碳氢化合物。除重质燃料油 A 外，冷水清洗适用于大多数碳氢化合物/沉积物组合。重质燃料油 A/沉积物组合需要热水清洗，并且通常需要第二次经过岩石清洗机。该原型的产品流速已超过 16 吨/小时。
RelSen：一种基于优化的框架，用于同时进行传感器可靠性监控和数据清理
物联网 (IoT) 技术的最新进展导致传感应用的普及度激增。因此，人们越来越依赖从传感器获得的信息来做出日常生活中的决策。不幸的是，在大多数传感应用中，传感器都容易出错，并且它们的测量值可能会在任何意想不到的时间产生误导。因此，为了提高传感应用的可靠性，除了感兴趣的物理现象/过程之外，我们认为在对传感器进行分析之前监控传感器的可靠性和清理传感器数据也非常重要。现有研究通常将传感器可靠性监控和传感器数据清理视为单独的问题。在这项工作中，我们提出了 RelSen，这是一种基于优化的新型框架，可通过利用它们之间的相互依赖性同时解决这两个问题。此外，RelSen 不是特定于应用程序的，因为它的实现假设对监控下的过程动态有最低限度的先验知识。这大大提高了它在实践中的通用性和适用性。在我们的实验中，我们将 RelSen 应用于室外空气污染监测系统和水泥回转窑状态监测系统。实验结果表明，我们的框架可以及时识别不可靠的传感器并消除由三类最常见的传感器故障引起的传感器测量误差。
用于清洁沾油海滩鹅卵石的原型岩石清洗机的开发和测试
本研究使用以下海滩沉积物和石油类型：沉积物混合物、砾石、原油浸油卵石、老化原油和乳化原油以及重油 A，油含量为 0.25% 至 2.0%（按质量计） 。这项研究证明了原型能够有效清洁受污染的海滩沉积物。清理后的海滩沉积物含有 0.00% 至 0.02% 的碳氢化合物。对于大多数油/沉积物组合来说，冷水清洗就足够了！含有重质燃油 A 的除外 重质燃油 A/沉积物组合需要热水清洗，并且通常需要第二次通过洗石机。该原型的产品流量已超过 16 吨/小时。
基于角蛋白酶处理的可食用鸟巢的质量
可食用的鸟巢（EBN）是豪华食品之一，由于其营养价值和治疗益处，被广泛用作健康食品。传统的EBN洗涤过程会导致体重和养分含量的减少，并且由于使用过氧化氢而增加了污染物。使用基于角蛋白分解酶的洗涤溶液在洗涤前后，使用一种探索性观察方法来检查Fuciphaga Colocalia fuciphaga的EB质量。EB清洁有四个阶段，即通过自来水，乙醇溶液，室温下的酶溶液和50 o C进行清洁，在40 o C下干燥42小时。使用AOAC方法分析了总共60个EBN（不干净，n = 30）和清洁，n = 30）。使用原子吸收分光光度计（AAS）的Ca，Fe，K和Mg的矿物质含量，除了通过分光光度计测量P。使用碳水化合物估计试剂盒测量糖蛋白含量，并使用HPLC方法确定氨基酸含量。对清洁度的评估是使用半训练的小组成员进行的评分系统进行的。获得的结果表明，干净的EBN颜色略淡黄色，清洁前后EB的清洁度从2.35增加到3.84。清洁EBN蛋白质含量降低了7.2％，而总氨基酸从38.51％降至32.71％。清洁EBN包含八个必需氨基酸，为17.93％，亮氨酸，缬氨酸，精氨酸和苏氨酸含量高（2.42-2.96％）。EBN的干净灰分含量从3.7％增加到7.8％。清洁EBN中的碳水化合物含量和铁分别为39.19±0.76％和14.35 mg/100 g干物质。高水平的碳水化合物和铁似乎是糖蛋白支持健康的良好来源，并有潜力作为贫血患者的铁的替代来源。可以使用基于角蛋白水解酶的梯田，乙醇和洗涤溶液进行逐步洗涤方法，以减轻体重减轻并改善EBN的质量。
prosip：用于学习边缘机器人清洁的概率表面相互作用
摘要 - 从演示中学习（LFD）已成为一种有希望的方法，使机器人可以直接从人类示范中获取复杂的任务。但是，涉及自由形式3D表面上表面相互作用的任务在建模和执行中带来了独特的挑战，尤其是在演示和机器人执行之间存在几何变化时。本文提出了一个称为概率表面相互作用原始原始原始词（Prosip）的新型框架，该框架从系统地结合了表面路径和局部表面效果。仪器工具允许无缝记录和执行人类示范。通过设计，prosips独立于时间，不变到刚体的位移，并使用带有笛卡尔控制器的任何机器人平台。该框架用于浴室水槽的边缘清洁任务。证明了对各种对象几何形状和显着扭曲对象的概括能力。模拟和具有9度自由机器人平台的实验设置证实了绩效。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
人工智能如何增强临床数据审查和清理流程
先前研究的数据可用于 ML 算法和模型，并可从中学习。每个临床试验都有一定的里程碑要实现，对于每个里程碑，都有特定的标准需要满足，并需要生成相关文档。可以训练 ML 模型来了解试验是否已为某个里程碑做好准备。如果尚未准备好，它可以确定瓶颈，并可以根据历史知识预测达到里程碑需要多长时间。它可以生成里程碑所需的文档，并在提交给 FDA 之前将其发送给人类进行批准。对于未来的临床试验，算法可以回答诸如“我需要多长时间才能招募‘N’个肿瘤学研究受试者？”和“根据试验方案文件需要多长时间才能达到里程碑？”之类的问题。