威尔士政府对草案裁决的回应,威尔士政府在其战略优先事项和对水公司的战略转移中阐明了对价格评估24的期望。我们希望这些以及威尔士的立法和威尔士政府政策将成为水公司业务计划背后的推动力,以及在选秀和最终决心中的决定。确定是由Ofwat独立进行的复杂过程,因此,对特定方面的详细评论是不合适的,我们提供了主题反馈。投资我们认识到,需要水公司的投资大幅提高,以改善和维持水质,供应的弹性,绩效承诺并履行法定义务。这既需要对新基础设施的投资和现有基础设施的维护,我们知道客户水费需要增加以资助这项改进计划。在确定账单和水公司投资水平之间,不可避免地会有艰难的权衡。因此,OFWAT允许水公司征收足够的资金很重要,但我们也希望Ofwat会挑战水公司,但也愿意与反馈和有关裁决草案咨询期间提供的反馈和进一步的证据。我欢迎Ofwat参与威尔士价格
广泛的研究表明,医疗工人(HCW)的服装经常被微生物和病原体污染,对感染带来了重大风险(Mitchell等,2015)。类似的设备也利用Arduino微控制器来管理紫外线和消毒过程(Albayyat等,2024)。UV-C辐射在200至270 nm的波长范围内运行,有效地破坏了DNA分子键,使微生物无活性(Buonanno等,2020)。此外,HEPA过滤器在去除空降病原体方面表现出显着的疗效,达到了99.97%以上的病毒捕获率(Ueki等,2022)。医疗服装(AUVISMA)自动紫外线辐照系统通过有效消除医疗制服,从而整合UV-C辐射和HEPA过滤,以增强医疗保健中的卫生标准,从而保护医疗保健工作者和患者。
农业是一个在确保粮食安全和可持续发展方面起着至关重要的作用的部门。然而,传统农业实践面临着诸如无效灌溉方法和缺乏实时监测之类的挑战,导致水浪费和农作物产量降低。几种试图解决这些挑战的系统,例如基于Wi-Fi,蓝牙和3G/4G细胞技术的系统;而且还会遇到困难,例如较低的传输范围,高功耗等。为了解决所有这些问题,本文提出了基于洛拉的智能农业监控和自动灌溉系统。该系统利用Lora技术用于远程线 - 无需通信,用于实时数据可视化和控制的Blynk平台以及用于数据存储,可视化和进一步的分析的ThingsPeak平台。系统包含多个组件,包括用于数据收集的传感器节点,数据传输的网关以及用于灌溉控制的执行器节点。实验结果表明,所提出的系统有效地监视了收集的数据,例如土壤水分水平,实时可视化数据,并根据传感器数据和用户命令自动控制灌溉。本研究中提出的系统为可持续农业实践提供了一种具有成本效益,有效的解决方案。关键字
本系统综述研究了有关沙特人群中易激综合症(IBS)的流行病学和危险因素的可用文献。进行了对PubMed,Scopus,Science Direct,Cochrane图书馆和Web Science的全面电子搜索,遵循针对系统评价和荟萃分析的首选报告项目2020指南,以识别评估沙特阿拉伯中IBS普遍存在和风险因素的研究。共有22项涉及20,755名参与者的研究符合纳入标准。大多数研究(21/22)使用罗马IV标准进行IBS诊断,而一项研究使用了自我管理的问卷。报告的IBS的患病率在2.7%至83.3%之间,总体患病率为26.3%(5461例)。IBS的重大危险因素包括抑郁症,焦虑,IBS的家族史,女性性别,学生地位和中年,而IBS患者更有可能表现出更高水平的焦虑,抑郁和恐惧症。饮食习惯也发挥了作用,非IBS组消耗更多的纤维和烟酸,而IBS组则消耗了更多的能量和碳水化合物。这项系统评价的发现突出了IBS在沙特阿拉伯的重大负担,并强调了饮食模式,社会心理因素和遗传倾向在其发作和严重性中的重要性。鉴于这些见解,公共卫生计划应专注于患者教育和文化量身定制的干预措施,以有效地管理IBS。
了解环境溶解的有机物(DOM)依赖于能够导航其固有复杂性的方法的发展。尽管分析技术一直在不断提高,从而改善了散装和分级DOM的见解,但单个化合物类别的命运几乎不可能通过当前技术跟踪。以前,我们报道了羧酸盐富含甲基分子(CRAM)化合物的合成,该化合物与以前可用的标准相比,与DOM共享更相似的分析特征。在这里,我们采用我们的合成式烤箱化合物并将它们与选择的一组策划的一组购买的分子以及选择的生物学或化学相关性的附加策划的一组购买的分子一起,采用我们的合成的CRAM化合物,将常规使用DOM用作批量材料。辐照实验通常表明,在饱和碳主链上仅携带羧酸和/或酒精的化合物对光化学降解具有最具耐药性,但在DOM的存在下,某些具有CRAM样式和化学功能的化合物也更稳定。在微生物孵化中,在各种水生环境中8个月后,我们的所有合成cram均完全稳定。这些实验集为环境中提议的CRAM的稳定性提供了支持,并提供了一个平台,可以使用该平台,可以使用多种多样的分子来帮助探测DOM的稳定性。
摘要。人类活动识别在包括医疗保健和智能家居在内的各个领域都起着至关重要的作用。随着配备环境传感器的智能房屋的越来越多,人们对利用人工智能技术的兴趣越来越兴趣,以理解和认识到这些环境中的人类活动。但是,环境传感器收集的数据的规则和嘈杂性质提出了独特的挑战。为了应对这些挑战,我们建议使用接受传感器激活序列训练的预训练的嵌入式嵌入,通常是基于类似于GPT的架构的算法,以证明在智能家庭中日常生活的分类表现。此外,我们利用从一个环境中获得的知识来增强另一个环境的活动识别,研究转移学习的概念。结果表明,GPT变压器解码器的方法在多个数据集的精度和平衡精度方面优于其他算法。这些发现还突出了转移学习的潜力,从干净且大的数据集中,GPT跨解码器预先训练的嵌入在各种情况下显示出令人鼓舞的结果。
摘要:近年来,在环境问题和对可再生能源的研究中,光伏(PV)系统纳入全球能源景观。对温度和太阳辐照度的准确预测对于优化PV系统的性能和网格整合至关重要。机器学习(ML)已成为提高这些预测准确性的有效工具。这项全面的综述探讨了基于ML的温度和太阳辐照度的PV系统的先驱技术和方法。本文介绍了各种算法和通常用于温度和太阳辐射预测的技术之间的比较研究。这些包括回归模型,例如决策树,随机森林,XGBOOST和支持向量机(SVM)。本文的开头强调了准确的天气预报对PV系统运行以及与传统气象模型相关的挑战的重要性。接下来,探索了机器学习的基本概念,突出了提高准确性的好处,以估算电网集成的PV发电。
引言。不可逆性从时间对称物理定律中产生是当代物理学的核心问题。事实上,物理学中存在几种解决不可逆性的方法:统计力学方法[1-3];信息论对逻辑上不可逆任务的描述[4-6];经典和量子热力学第二定律[2,7-9]。在所有这些情况下,描述不可逆现象的定律和微观动力学的时间反演对称性之间都会产生矛盾。在本文中,我们将不可逆性表达为这样一种要求:一种转变是可能的(即,它可以被一个循环运行的系统无限好地实现),而它的逆转变则不能。考虑到焦耳的实验[2],可以直观地理解这种不可逆性的起源:虽然只能通过机械方式将一定体积的水加热,但不可能通过相同的方式将其冷却。更一般地,如果一个变换可以通过一个循环工作的机器任意地实现,那么对于逆变换,情况可能就不一样了,即使在
大气中子辐照谱仪(ANIS)是中国散裂中子源(CSNS)的一条新光束线,主要用于现代微电子的加速测试。它具有类似大气的中子谱,具有准直束斑和泛光束斑。ANIS 总长 40 米,配备中子快门、飞行管、中子扩展器、通量控制器、准直器、清除磁铁、中子滤波器以及光束线屏蔽。ANIS 后端设有控制室、操作室和储藏室。设计、组装、检查测试和初始调试测试于 2022 年成功完成。ANIS 目前处于科学调试的高级阶段,用于测量不同配置下的中子谱、通量和剖面。使用裂变电离室 (FIC)、位置灵敏气体电子倍增器 (GEM)、活化箔和单晶金刚石探测器测量了中子束特性。在这项工作中,我们介绍了 ANIS 的测量光束规格和光束评估,这对于即将启动的 ANIS 用户计划很有希望。还介绍了早期操作和用户实验。
