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使用纳滤、反渗透和膜电容去离子处理含有四甲基氢氧化铵 (TMAH) 的半导体废水
摘要：随着半导体行业在过去几十年的迅猛发展，其对环境的影响也日益令人担忧，包括淡水的抽取和有害废水的产生。四甲基氢氧化铵 (TMAH) 是半导体废水中不可避免的有毒化合物之一，应在废水排放前去除。然而，很少有经济实惠的技术可以去除半导体废水中的 TMAH。因此，本研究的目的是比较不同的处理方案，如膜电容去离子 (MCDI)、反渗透 (RO) 和纳滤 (NF)，用于处理含有 TMAH 的半导体废水。进行了一系列台式实验装置，以研究 TMAH、TDS 和 TOC 的去除效率。结果证实，MCDI 工艺和 RO 一样表现出很强的去除能力，而 NF 在相同的恢复条件下无法充分去除。 MCDI 对包括 TMA+ 在内的一价离子的去除率高于二价离子。此外，在碱性溶液中，MCDI 对 TMA+ 的去除率高于在中性和酸性条件下的去除率。这些结果首次证明了 MCDI 在处理含有 TMAH 的半导体废水方面具有巨大潜力。
OSR去识别ANSR 通过无细胞DNA测序|非侵入性产前非整倍性筛选|测试概况
未检测到基于PTT的抑制剂。PTT延长，在1：1中与合并的正常血浆混合，并且在孵化的混合研究中没有显示时间依赖性。这种模式通常是由于凝结因子缺乏症。
引用本文：Blaess M，Sommerfeld O，Csuk R，Deigner HP。靶向内溶性酸化和败血症和Sever
败血症和严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）感染及其严重的冠状病毒疾病2019（Covid-19），代表了现代时代的主要医疗挑战。治疗选择是有限的，主要是症状的，部分依赖于抗体和皮质类固醇，而对于SARS-COV-2感染，抗病毒药物remdesivir补充，最近由Molnupivavir，Nirmatrelvir/Ritonavir/Ritonavir/Ritonavir/Ritonavir，Janus kinib和Janus kinib andib andib andib andib andib andibin。败血症和严重的SARS-COV-2感染/COVID-19在病理生理学和促炎性介体的水平上具有许多特征，从而实现了共同的疾病管理策略。成功针对败血症和严重的SARS-COV-2感染/ COVID-19的预后严重程度和死亡率标志物3（PTX3）的新想法；补体（C3/C3A/C3AR和C5/C5A/C5AR轴）;肿瘤坏死因子（TNF）-α，白介素（IL）-1β和IL-6表达； IL-6触发的C5AR受体在血管内皮细胞中的表达；抗炎IL-10的释放仍然缺失。具有溶酶体特征的小分子，例如批准的阿米替林药物，德斯洛拉塔丁，氟氟氧胺，阿塞拉斯汀和ambroxol，已证明了它们在COVID-19的啮齿动物模型或临床试验中的临床益处。但是，它们的确切作用方式仍有待完全阐明。合理的药物重新利用批准的药物或筛查具有实际上溶酶体药理学作用的活性化合物是改善预防和治疗败血症和/或SARS-COV-2感染的主要机会，以及其严重的形式的COVID-19。针对与疾病相关的靶标，例如宿主细胞的病毒感染，脱落类似受体的受体（TLR），促炎性介质的表达，例如TNF-α，IL-1β，IL-1β，IL-6，PTX3，以及补充受体C5AR，强调了与当前的跨性别方法相比的优势。
使用心理健康护理中高度去识别的数据预测患者等待时间：增强型机器学习方法
背景：等待时间会影响患者的满意度、治疗效果以及患者接受的护理效率。心理健康领域的等待时间预测是一项复杂的任务，它受到预测门诊患者所需治疗次数的难度、高失约率以及使用团体治疗的可能性的影响。如果输入数据的效用较低，等待时间分析的任务就会变得更具挑战性，这种情况发生在通过删除直接和准标识符对数据进行高度去识别化时。目标：本研究的第一个目标是开发机器学习模型，利用实时数据预测精神病门诊患者从转诊到第一次预约的等待时间。第二个目标是利用系统知识在输入数据高度去识别化的情况下提高这些预测模型的性能。第三个目标是确定导致长时间等待的因素，第四个目标是建立这些模型，使它们实用且易于实施（因此对护理提供者有吸引力）。方法：我们分析了加拿大安大略海岸精神卫生科学中心 8 家门诊诊所的回顾性高度去识别化管理数据，使用 6 种机器学习方法来预测新门诊患者的首次预约等待时间。我们使用系统知识来缓解数据低效用的问题。数据包括 4187 名患者，他们通过 30,342 次预约接受了治疗。结果：不同类型的精神卫生诊所的平均等待时间差异很大。超过一半的诊所的平均等待时间超过 3 个月。诊所预约的次数和失约率差异很大。尽管存在这些差异，但随机森林方法为 8 家诊所中的 4 家提供了最小均方根误差值，为其他 4 家诊所提供了第二小均方根误差。利用系统知识提高了高度去识别化数据的效用，并提高了模型的预测能力。结论：随机森林方法通过系统知识得到增强，为新门诊患者提供了可靠的等待时间预测，尽管高度去识别的输入数据的效用很低，而且不同诊所和患者类型的等待时间差异很大。优先系统被确定为导致等待时间过长的一个因素，并建议使用快速通道系统作为潜在解决方案。
文章通过人工智能实现业务支持功能的非制度化
摘要：人工智能领域的技术进步为组织提供了巨大的潜力。近年来，组织通过建立新的商业模式或调整其主要活动来利用这种潜力。然而，与此同时，通过这些技术进步提高人力资源管理（HRM）、供应链管理（SCM）或财务管理（FM）等支持职能的效率和效力的潜力也越来越受到认可。我们综合了目前关于人工智能在这些支持职能中的潜力和传播的研究状况。在此基础上，我们评估了人工智能在改变业务支持职能内的组织流程方面的非制度化能力，并得出了在组织中充分利用人工智能潜力的影响。
基于 DT-CWT 和 SVM 分类器的癫痫脑电信号分类 S.Deivasigamani*、G.Narmadha** C.Senthilpari***、Wong Hin Yong*** 和 PKRa
头痛、中风和阿尔茨海默病是人类大脑中的主要问题。在这种疾病中，癫痫是另一种大脑疾病，在人口大国中偶然发生。癫痫是一种影响儿童和成年人的常见神经系统疾病。早期诊断和治疗与降低患病率和死亡率有关。尤其是如果已经确认了癫痫的类型并开始适当的治疗。脑电图仍然是最高质量的诊断方法。脑电图传感器获取的信号是非直接的，其趋势复杂。因此，识别和分离获取的脑电图信号中的瞬间变化是一个非常复杂的过程（Karthik 等人，2020 年）。阴极安装在人头皮上，脑电图信号通过各种通道捕获。从癫痫发作区域捕获的信号称为局灶性脑电图信号，从癫痫发作区域的另一部分捕获的信号称为非局灶性脑电图信号。因此，有必要提出一种自动识别和表征局灶性和非局灶性脑电图信号的系统，以继续癫痫治疗和进一步治疗。癫痫发作会导致大脑区域出现异常功能，这些功能是从大脑中捕获的，局灶性和非局灶性的识别是
人工智能在农业供应链中的机遇与挑战：基于位置的审查视角 Mike Davis 加州州立理工大学，美国加利福尼亚州圣路易斯奥比斯波 Ahmed M. Deif * 加州州立理工大学，美国加利福尼亚州圣路易斯奥比斯波
本文旨在研究人工智能 (AI) 在农业供应链 (AgSC) 中的应用，并从上游-中游-下游位置的角度了解不同的机遇和挑战。通过文献综述的方法，捕捉了农业供应链四个领域（即运营、决策、风险管理和可持续性）中的人工智能应用。对所审查的文献进行了农业供应链位置、技术和业务领域的比较分析。结果捕捉到了人工智能技术如何从上游发展到下游和从下游发展到上游的动态。此外，分析还提出了一些关于如何起草该领域未来研究、投资地图、技能发展计划以及农业供应链可持续发展议程的建议。
去工业化和“撒切尔主义”：道德经济和……
摘要 1979-1983 年，在玛格丽特·撒切尔的保守党政府领导下，英国经历了去工业化进程的异常加速，即工业就业工人比例下降。本文探讨了自 20 世纪 70 年代中期以来对这一趋势的不同理解，以及这与当时的政治有何关系。然后，本文探讨了“撒切尔主义者”对工业的态度，以及这与他们对就业水平决定的道德经济假设有何关系。本文评估了 1979 年后工业岗位大幅减少的原因，以及这些减少与政府的经济信念和行动有何关系。本文的核心论点是，1979 年后快速的去工业化是政府实施的经济政策的意外后果，但随后失业率的大幅上升导致人们试图将那几年的经历纳入“道德经济”框架，将失业的所谓原因转移到工人和工会的行为上。
制定飞机除冰的允许时间...
本报告的内容反映了 APS Aviation Inc. 的观点，不一定代表加拿大交通部交通发展中心的官方观点或意见。交通发展中心不认可产品或制造商。贸易或制造商的名称出现在本报告中只是因为它们对其目标至关重要。文件来源和批准记录 编制人：___________________________________________________ Marco Ruggi，工程师，工商管理硕士日期 项目负责人 审核人：___________________________________________________ John D’Avirro，工程师，PBDM 日期 项目经理 批准人：** ___________________________________________________ Jack Rigley，P. 工程师。日期 通信工程副总裁 ADGA 集团 一份法语报告出现在材料表的前面。