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为悉尼市和……提供牛奶供应
表决结果第 34 号。1922 年 9 月 19 日，星期二。4. 悉尼市和大都会区各市镇的牛奶供应：—— 已宣读了关于斯托普福德博士动议的恢复延期辩论的议事日程，——（1）任命专门委员会调查并报告：——（a）悉尼市和大都会区所有其他市镇的牛奶供应的纯度和清洁度；（c）应采取哪些措施确保牛奶的纯度、清洁度和质量；（c）牛奶的分配，以及应采取哪些进一步措施确保牛奶的清洁分配。 (2.) 该委员会由贝内特先生、斯科特·费尔先生、弗兰克·伯克先生、巴德利先生、麦凯尔先生、亚瑟博士、法伦博士、克罗马蒂先生、奥克斯先生和提议人组成。问题再次提出后，众议院恢复了上述休会辩论。问题提出并通过。
骆驼奶加工机会：回顾
骆驼奶为居住在撒哈拉以南非洲和亚洲沙漠半干旱和干旱地区的人们提供营养和粮食安全。它具有独特的化学特性和内在的功能特性，与其他牲畜的奶不同。（Muthukumaran 等人，2023 年）。虽然骆驼奶中的关键营养成分（如水、蛋白质、乳糖和脂肪）的化学成分与牛奶非常相似，但微量营养素存在显着差异。这些包括免疫球蛋白 (IgG、IgA)、维生素 (A、C) 以及矿物盐的变化 (Hammam，2019 年；Mullaicharam，2014 年)。此外，骆驼奶中主要成分的分子结构与牛奶不同，这对乳制品行业将骆驼奶转化为有价值的乳制品提出了重大挑战 (Baig 等人，2022 年)。骆驼奶的胡萝卜素和短链脂肪酸浓度较低，但长链脂肪酸含量较高
Aavin牛奶收集和
本研究调查了哥印拜陀市Aavin牛奶收集和分销网络中的供应链优化。Aavin是泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）的著名乳制品合作品牌，在泰米尔纳德邦合作牛奶生产商联合会下经营。它在包括哥印拜陀在内的全州牛奶采购，加工和分布中起着至关重要的作用。Aavin的主要目标是通过为牛奶提供稳定的市场并确保为消费者提供可靠的优质乳制品，以支持农村奶农。合作结构允许小型和大规模的牛奶生产商为Aavin的供应链做出贡献，从而为牛奶收集提供了有组织的平台。主要目的是优化哥印拜陀市Aavin牛奶收集和分销网络中的供应链，而次要目标包括识别和分析Coimbatore City的Aavin牛奶收集和分配供应链中的效率低下，并确定最佳牛奶收集和分配路线以降低运输成本。采用了描述性研究设计，并使用非概率方法通过问卷收集100位受访者的主要数据。使用统计工具（例如ANOVA，Chi-Square，简单百分比分析）对发现进行了分析。这项研究的局限性包括燃料价格和天气影响结果等外部因素。技术基础设施限制，尤其是在农村地区。实施新策略的高财务成本。
幼猫奶 - 兽医诊所门户 - Royal Canin
本资源经过精心制作，并结合了最新的科学信息和研究成果。我们建议您将我们的包装作为产品信息的主要参考，因为这些信息可能会随着时间而变化。考虑到狗和猫临床病例的多样性和复杂性，重要的是要注意，本资源中关于进一步测试和治疗方案的建议不可能详尽无遗。在任何情况下，此处建议的治疗和饮食解决方案都不能取代兽医的检查。出版商和作者对本资源中提出的任何治疗或营养解决方案的失败不承担任何责任。不得在加拿大和美国使用。虽然这些信息在发布之日（2023 年 6 月）被视为真实和正确，但发布后情况的变化可能会影响信息的准确性。请参阅 vetportal.royalcanin.co.uk 上在线提供的数字副本以获取最新的产品数据。
MILKI-PSY Cloud：通过可解释的人工智能和区块链促进多模式学习分析
摘要。现代基于云的大数据工程方法（如机器学习和区块链）能够从多种不同模态来源（如视频源、传感器数据等）收集学习者数据，从而实现多模态学习分析 (MMLA) 和对学习过程的反思。特别是，跳舞或操作复杂机器等复杂的心理运动技能正从 MMLA 中获益。然而，教师、学习者和其他机构利益相关者可能一方面对应用于学习数据的机器学习过程的可追溯性和透明度存在问题，另一方面对隐私、数据保护和安全性存在问题。我们提出了一种使用机器学习和区块链作为服务来获取、存储、处理和呈现多模态学习分析数据的方法，以实现可解释的人工智能 (AI) 和经过认证的学习数据处理可追溯性。此外，我们通过参与式设计和以社区为导向的 MMLA 流程监控来扩展已建立的开源软件 DevOps 流程，从而促进最终用户参与整个开发周期。MILKI-PSY 云 (MPC) 架构正在扩展现有的 MMLA 方法和基于 Kubernetes 的学习分析基础设施部署自动化，这些自动化来自许多研究项目。MPC 将促进该领域的进一步研究和开发。
参考：DSHB3077技术数据表产品：板数脱脂牛奶琼脂
*根据需要进行调整和 /或补充，以满足性能标准方向，将20克粉末悬挂在1升蒸馏水中，然后浸泡。煮沸，不断搅拌。分配到合适的容器中，并在121°C的高压釜中对15分钟进行消毒。描述这种含有牛奶的媒介比其他标准媒体更丰富营养。但是，介质的乳白色使早期观察有时很难。由于其较低的琼脂浓度，它可用于浇注板法或扩散板法。技术准备了样品的10倍连续稀释液，并从每个稀释液中以重复的等分试样服用1 mL，并将其放入无菌培养皿中。倒大约每个板中的无菌冷却培养基（约45°C）。通过在图8中旋转板轻轻混合。将不受干扰的板留在倒置的位置。孵育时间和温度取决于正在研究的微生物的类型。通常进行有氧计数，在30°C下孵育3天。在24、48和72小时检查板。APHA提出的板数方法由倒板法组成，即将熔融琼脂倒在50°C的板上，这些平板上包含稀释的样品。在32-35°C下孵育48小时后进行最终计数。对于具有其他温度需求的微生物，已经提出了以下温育：在30±1°C，在45°C下为2-3天，在55°C下为2天，在20°C，在5-7°C下为20°C，7-10天，3-5天。质量控制样品稀释液用1/4林格的溶液，缓冲肽水或最大恢复稀释剂根据其性质制备。倒板计数方法比表面接种方法更优选，因为它给出了更高的计数，尽管后者有助于菌落的隔离和恢复。
