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有希望的食物去污染技术
摘要：食品工业中微生物控制的需求促进了食品加工技术的研究。臭氧被认为是一种有前途的食物保存技术，并且由于其强大的氧化特性和显着的抗菌效率而引起了极大的兴趣，并且由于其分解量没有留下食物中的残留物。在这项臭氧技术综述中，臭氧的特性和氧化潜力以及影响气体和水性臭氧的微生物灭活效率的固有和外在因素，都解释了食品本机构的臭氧灭菌的机制，以及食品本质上的冰期原理，霉菌，fileforia，fimgi，Fungi，Fungi，Fungi and fungi and fungi and fungi and。本综述着重于有关臭氧在控制微生物增长，保持食物外观和感官有机疗法品质，确保营养含量，增强食品质量以及延长食品架子寿命的影响的最新科学研究上，例如，蔬菜，水果，肉类和谷物和谷物。臭氧在气态和水性形式中的多功能效应促进了其在食品行业中的使用，以满足消费者对健康饮食和即食产品的偏爱，尽管臭氧对高浓度的某些食品对某些食品的物理化学特征产生不良影响。臭氧和其他技术（障碍技术）的综合用途表现出了食品加工方面的促进未来。可以从这篇综述中得出结论，臭氧技术在食品上的应用需要增加研究。特定地，使用治疗条件（例如浓度和湿度）用于食物和表面净化。
解构对氢能枢纽的炒作
然而，能源部有权决定优先资助哪类项目，并应利用其对项目选择的权限确保“清洁氢”的资金只用于能够展示最高气候污染减少和可持续性收益的项目。鉴于气候资金和资源有限，应在更广泛的背景下考虑这一点，即每个提案的碳减排潜力与替代方案相比如何，例如直接投资于并入电网的可再生能源。此外，在资助之前必须考虑枢纽的全生命周期排放，选定的项目必须记录并公开报告枢纽在整个运营过程中的全生命周期排放。对于通过蒸汽甲烷重整（SMR）生产氢气的氢气枢纽，这种分析必须包括上游泄漏，否则这种生产对气候的实际影响将被误传给决策者。
新冠疫苗生产设施净化工程
由于管理机构制定的严格要求，许多制药公司不得不拆除建筑物或拆除生产 β-内酰胺时使用的设备。然而，美国制药行业与 ClorDiSys Solutions, Inc 共同完成的一项研究证实，二氧化氯气体能够灭活 β-内酰胺。测试包括九个灭活周期，其中五个通过了验收标准，即实现 8 种 β-内酰胺 3 个对数级的减少，低于美国食品药品监督管理局 (FDA) 要求的 0.03 ppm 残留检测水平。成功实现所有 8 种 β-内酰胺化合物 3 个对数级减少的灭活周期的累计暴露量均超过 7,240 ppm 小时。这些结果可以得出结论，要实现 β-内酰胺的 3 个对数级减少，需要一个灭活循环，包括在 75% 相对湿度下进行 30 分钟的调节阶段，然后暴露于至少 7,240 ppm-小时的二氧化氯气体中。二氧化氯会破坏 β-内酰胺环并使化合物失活，其方式与青霉素耐药菌的作用方式类似。
采用 ACTIVE Particle ControlTM 技术对电梯轿厢进行净化
在无法保持社交距离的封闭环境中，有效减少污染和气溶胶生物负荷可能会限制疾病传播的风险。与不受控制的电离和氧化装置不同，ACTIVE 粒子控制 TM 以高度受控的方式调节粒子，从而提供有效的空气净化，而不会产生臭氧或其他有毒副产品。本研究的目的是确定 ACTIVE 粒子控制 TM 与标准通风相比对电梯轿厢颗粒负荷的影响。干预试验利用粒子质量工具来确定标准电梯轿厢通风和 ACTIVE 粒子控制 TM 技术之间的粒子清除率差异。在运行的电梯中使用 ACTIVE 粒子控制 TM 技术可显著减少轿厢颗粒污染物。
使用上下文感知的自动编码器
对药物治疗的患者特定反应的准确，可靠的预测对于药物开发和个性化医学至关重要。但是，患者数据通常太稀缺了，无法训练广义的机器学习模型。尽管已经开发了许多方法来利用细胞系数据，但由于数据分布变化和混杂因素，很少有它们可以可靠地预测患者对新药的临床反应。我们开发了一种新颖的上下文感知的反面自动编码器（Code-AE），该自动编码器（Code-AE）可以提取通过上下文特定模式和混杂因素掩盖的常见生物学信号。广泛的研究表明，代码可以有效地减轻模型泛化的分布外问题，显着提高了对最先进方法的准确性和鲁棒性，这两种方法都可以预测患者特异性的体内和体内药物反应纯粹是从体外筛查中，并且是从体外筛查中的，并且是从体外筛查中的，并脱离了本质上的生物学因素。使用Code-AE筛选了9,808例癌症患者的50种药物，并发现了新型的个性化抗癌疗法和药物反应生物标志物。
解构作为机器学习过程
摘要 连续数据流是现代信息处理中常见但具有挑战性的现象。将机器学习技术应用于此设置的传统方法，如离线和在线学习，已显示出几个关键的缺点。为了避免这两种方法的已知缺点，我们建议将它们的互补优势结合在一个称为解构的新型机器学习过程中。与监督学习和无监督学习类似，这种新颖的过程提供了一种模仿人类学习的基本学习功能。此功能集成了对训练数据进行分区、管理学习到的知识表示以及将新获得的知识与以前学习到的知识表示相结合的机制。此概念的先决条件是可以对学习数据进行分区，并且可以通过正式方式访问生成的知识分区。在所提出的方法中，这是通过最近引入的建构主义机器学习框架实现的，该框架允许创建、利用和维护知识库。在这项工作中，我们重点介绍了实施这种解构过程的设计概念。特别是，我们描述了所需的子过程以及如何将它们组合在一起。