纳米材料具有独特的性质,例如高表面积、增强的反应性以及可调的物理和化学特性,并且在重金属检测方面显示出巨大的潜力。特定功能化的量子点可与特定分析物结合。特定的结合能力会引起电子特性的变化,从而引起传感器基质的化学电阻响应。从这个角度来看,开发了一种与汞离子结合的传感器基质。然后将该传感器基质印刷在条带上,以便能够测量条带暴露于分析物(甲基汞)时电阻率的变化。可以使用掌上设备测量电阻率的变化,该设备显示水样中的汞污染水平。在掺有甲基汞的真实水样以及鱼血样本中测试了污染水平。
● 限制单一计算的(非附件 IX)中间作物不计入 RES-T 目标,例如将其纳入食品和饲料上限(第 2.3 节) ● 要求经济运营者提供更多有关遵守生物燃料可持续性标准的信息,并披露每个燃料供应商的信息以提高透明度(第 1.1 节) ● 将先进生物燃料的子目标保持在 3.5%,将 RFNBO 的子目标提高到 2%(第 3.2 节) ● 限制或排除有问题的附件 IX 原料,如中间作物、在严重退化的土地上种植的作物、林业残留物等,不计入子目标或可再生能源目标(第 3.2 节) ● 将动物脂肪类别 3、棕榈脂肪酸馏出物(PFAD)、糖蜜和皂脚及其衍生物、以及 UCO 和动物脂肪类别 1 和 2 的进口排除在运输可再生能源目标之外 ● 确定国内先进和废弃生物燃料的供应,特别关注废弃物分级、级联原则、生物多样性和生态系统服务(第 3.2 节)● 通过全面审查生物燃料认证体系打击欺诈行为(第 3.2 节)● 直接电气化和专门的信用机制(包括私人充电)用于奖励交通运输中使用可再生电力应成为道路部门脱碳的优先事项。对于较难电气化的行业,如航空和长途运输,应进一步推广氢基燃料。(第 3.1 节)
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术,但有时可能会很困难,并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病,如胆囊炎或胆结石性胰腺炎,是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测,但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络,从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度(3 级)的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好(准确率 74%)。可以对胆囊炎进行分类,准确率为 91%,对简单病例进行分类,准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
由 SURESH KUMAR YADAV、PO-VII、项目官员 -VII、新再生能源部和 HAREDA 于 2024 年 11 月 21 日上午 9:46 从 eOffice 生成
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