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得梅因市议会 2025 年 1 月 13 日例会摘要
续展申请 (B) 300 CRAFT & ROOFTOP 300 W MLK JR PKWY C 类酒类 (C) ALBA RESTAURANT 519 DES MOINES ST C 类酒类 (D) CASEYS GENERAL STORE #2322 4331 PARK AVE B 类零售 (E) CASEYS GENERAL STORE #2641 2849 E EUCLID AVE B 类零售 (F) E 25TH ST PUB & GRUB 509 E 25TH ST C 类酒类 (G) FAREWAY STORES INC #183 4313 FLEUR DR E 类酒类 (H) FAST MART 1621 UNIVERSITY AVE E 类酒类 (I) FUZZYS TACO SHOP 300 W MLK JR PKWY C 类酒类 (J) GIT N GO STORE #24 1142 42ND ST B 类零售 (K) GIT N GO STORE #27 1240 KEOSAUQUA WAY B 类零售 (L) GIT N GO STORE #29 4900 URBANDALE AVE B 类零售 (M) GIT N GO STORE #32 2911 DOUGLAS AVE B 类零售 (N) HOLIDAY INN EXPRESS 333 SW 11TH ST B 类零售 (O) HOMEGROWN CRESCENT 555 17TH ST #102 C 类酒类 (P) HY VEE FOOD STORE #1 3330 MLK JR PKWY E 类酒类 (Q) JK AFRICAN STORE 2312 UNIVERSITY AVE B 类零售 (R) KUM & GO #573 5830 SE 14TH ST E 类酒类 (S) MAD MEATBALL PIZZERIA 210 SW 11TH ST C 级酒类 (T) MARVS MUSIC 506 E 6TH ST #200 特殊 C 级酒类 (U) MLK LIQUOR LLC 3424 MLK JR PKWY E 级酒类 (V) MORTYS PLACE 2117 E UNIVERSITY AVE C 级酒类 (W) PRIMOS TEX MEX BAR & GRILL 1140 E ARMY POST RD C 级酒类 (X) SHOP N SAVE #2 1372 E 14TH ST E 级酒类 (Y) TARGET STORE T-2041 5901 DOUGLAS AVE E 级酒类 (Z) TRIPLE CROWN SPORTS BAR 1500 SE 1ST ST C 级酒类
得梅因市议会 2025 年 1 月 13 日例会议程
(H) FAST MART 1621 UNIVERSITY AVE E 类酒类 (I) FUZZYS TACO SHOP 300 W MLK JR PKWY C 类酒类 (J) GIT N GO STORE #24 1142 42ND ST B 类零售 (K) GIT N GO STORE #27 1240 KEOSAUQUA WAY B 类零售 (L) GIT N GO STORE #29 4900 URBANDALE AVE B 类零售 (M) GIT N GO STORE #32 2911 DOUGLAS AVE B 类零售 (N) HOLIDAY INN EXPRESS 333 SW 11TH ST B 类零售 (O) HOMEGROWN CRESCENT 555 17TH ST #102 C 类酒类 (P) HY VEE FOOD STORE #1 3330 MLK JR PKWY E 类酒类(Q) JK AFRICAN STORE 2312 UNIVERSITY AVE B 类零售 (R) KUM & GO #573 5830 SE 14TH ST E 类酒类 (S) MAD MEATBALL PIZZERIA 210 SW 11TH ST C 类酒类 (T) MARVS MUSIC 506 E 6TH ST #200 特殊 C 类 (U) MLK LIQUOR LLC 3424 MLK JR PKWY E 类酒类 (V) MORTYS PLACE 2117 E UNIVERSITY AVE C 类酒类 (W) PRIMOS TEX MEX BAR & GRILL 1140 E ARMY POST RD C 类酒类 (X) SHOP N SAVE #2 1372 E 14TH ST E 类酒类 (Y) TARGET STORE T-2041 5901 DOUGLAS AVE E 类酒类 (Z) TRIPLE CROWN SPORTS BAR 1500 SE 1ST ST C 级酒类
参议院研究法案1112-介绍
背景本报告是根据爱荷华州代码455B.104编写的，它要求爱荷华州自然资源部（DNR）在上一年估算温室气体（GHG）排放量以及排放量的预测趋势。该报告必须在每年12月31日之前提交州长和爱荷华州大会，并且是有益的，因为它提供了一个评估爱荷华州特定的温室气体排放趋势的机会，比民族努力更详细，更准确，并且可以用来建立在爱荷华州追踪减少发射进展的基线。本报告重点介绍2023年温室气体排放的日历年，包括六种温室气体的排放：二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4），一氧化二氮（N 2 O），全氟甲苯（PFC），氢氟氟甲苯（HFC）（HFC），和Sulfur hexafluoride（sffc）（HFC）（HFC）（HFC）（hfc）（s.axafluoride）。排放基于以下各个部门的全州活动数据：
得梅因地区社区大学设施总体规划
通过学术计划，DMACC承诺提供质量，负担得起和以学生为中心的教育，以改善未来五年的学生和社区的生活。 它采用了社区学院研究中心的指导途径基本实践，优先考虑以学生为中心的方法，并通过精心的计划设计进行平稳过渡到就业和进一步的教育。 特别关注准备好的学生，包括在门户课程中有针对性的帮助以及对英语学习者（ELL），高中或等效性测试（HISET）（HISET）的支持，以及对信用转换计划的非信用。 该计划强调与高中的合作，对计划进度的积极监控，战略课程计划以及对成功标准的计划学习成果的一致性。 它促进了积极的学习活动，并以记录学生学习，对教育实践的持续评估以及对常规计划审查的相关性和任务进步的承诺进行结论。通过学术计划，DMACC承诺提供质量，负担得起和以学生为中心的教育，以改善未来五年的学生和社区的生活。它采用了社区学院研究中心的指导途径基本实践，优先考虑以学生为中心的方法，并通过精心的计划设计进行平稳过渡到就业和进一步的教育。特别关注准备好的学生，包括在门户课程中有针对性的帮助以及对英语学习者（ELL），高中或等效性测试（HISET）（HISET）的支持，以及对信用转换计划的非信用。该计划强调与高中的合作，对计划进度的积极监控，战略课程计划以及对成功标准的计划学习成果的一致性。它促进了积极的学习活动，并以记录学生学习，对教育实践的持续评估以及对常规计划审查的相关性和任务进步的承诺进行结论。
达特茅斯数字共享引用 达特茅斯数字共享引用 Nasir-Moin, Mustafa；Suriawinata, Arief A.；Ren, Bing；Liu, Xiaoying；Robertson, Douglas J.；Bagchi, Srishti；Tomita, Naofumi；Wei, Jason W.；Mackenzie, Todd A.；Rees, Judy R.； Hassanpour, Saeed，“人工智能增强数字系统对结直肠息肉组织学分类的评估”（2021 年）。达特茅斯奖学金。4174。https://digitalcommons.dartmouth.edu/facoa/4174
作者单位：新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院生物医学数据科学系（Nasir-Moin、Bagchi、Wei、MacKenzie、Hassanpour）；新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院计算机科学系（Nasir-Moin、Bagchi、Tomita、Wei、Hassanpour）；新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯-希区柯克医学中心病理学和实验室医学系（Suriawinata、Ren、Liu）；新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯卫生政策和临床实践研究所（Robertson、MacKenzie）；新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院医学系（Robertson、MacKenzie）；佛蒙特州怀特河交界处退伍军人事务医疗中心胃肠病学科（Robertson）；新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院社区和家庭医学系（Rees）；新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院流行病学系（Rees，Hassanpour）。
人工智能在膜过程和污垢预测中的应用，以实现更好的资源回收 Hisham Kazim 1、Moin Sabri 1、Aman
摘要 由于溶剂、个人护理产品和药物化合物中出现了新的污染物，水污染已成为一个全球性问题。膜工艺在水处理中似乎有效且前景广阔。虽然膜工艺可以显著降低污染物水平，但诸如结垢等问题仍不断出现。利用人工智能 (AI) 预测结垢和增强膜特性目前正受到关注。可以采用各种人工智能 (AI) 模型根据输出优化输入参数，这有助于预测膜性能并评估其有效排斥污染物的能力。本文讨论了使用人工智能技术改进膜技术和过滤工艺的可能性。膜结垢会在运行过程中造成严重问题，因为杂质会积聚在膜上，从而降低膜的正常运行能力。人工智能算法可用于预测渗透通量和结垢增长特性。本文的结论是，利用人工智能预测膜污染可以增强工艺的膜选择，通过更好的污染控制系统开发降低成本，并使工艺在工业规模上更具可扩展性。文献表明，存在一些模型，例如神经模糊干扰系统，可以预测正向渗透膜的性能，相关性高达 0.997，均方根误差为 0.04。本文还得出结论，探索更多像 GAN 这样的新型深度学习架构将有助于更好地从废水中回收资源，并更好地预测膜工艺中的污染。关键词：人工智能；新兴污染物；污染；膜工艺；优化。
Dr. Moinuddin Mohammed Quazi - ftkma ump
Moin Quazi 博士是马来西亚彭亨大学 (UMP) 的一名高级讲师。加入该大学之前，他是 UMP 连接、焊接和激光加工实验室的博士后研究员。他毕业于卡拉奇 NED 工程技术大学，获得机械工程学士学位，并在石油化工和水泥行业拥有 2 年的工作经验。他以优异的成绩获得了马来亚大学 (UM) 制造工程硕士学位。MM Quazi 博士于 2017 年获得 UM 激光表面工程领域的博士学位。他拥有超过 25 篇科学网络 SCIE 索引出版物，累计影响因子超过 70。他曾参加过英国、韩国、印度尼西亚、德国和马来西亚的会议，并发表演讲、海报和论文集。MM Quazi 博士还是著名的 WOS SCIE 和 SCOPUS 期刊的公认杰出审稿人。