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生物乙醇是一种可再生能源的形式，可以用燃料或能源作物产生。乙醇是由农业饲料量和农作物残留物中存在的糖的发酵产生的。这项研究调查了使用花生壳等农业废物作为乙醇生产的使用。最初，将花生壳洗涤，干燥并研磨成粉末。然后使用酵母对其进行乙醇的产生。孵育20天后，使用二色酸钾法估计乙醇。使用1％酵母时，获得了最大乙醇产量（1.55％）。为了提高乙醇产生的效率，从牛粪倾倒土壤部位分离出纤维素分解细菌。筛选10个细菌分离株以产生纤维素酶。其中一个细菌显示出偶像的最大脱色化，该杂交受到营养汤的酶产生。生物体显示出558.12 U/mL的最大酶活性。使用16S rDNA测序将分离的纤维素分解细菌鉴定为炭疽芽孢杆菌。从花生壳中产生的乙醇产生再次使用从细菌中分离出的各种粗纤维素酶。估计结果显示乙醇的3.8％作为最大值。然后，使用旋转蒸发剂将乙醇凝结，并在估计时显示7.3％的乙醇。最后，通过碘型测试证实了乙醇的存在。因此，花生壳可以有效地用于生产乙醇，将来可以用作高潜在的运输燃料来源。
用椰子壳液体烟雾超声的紫鸭的物理化学和感觉质量，并存储在不同的时期
摘要：这项研究旨在确定在室温和真空包装下添加超声的椰子贝壳液体烟雾在北京鸭干的效果。地鸭干由浸泡在椰子壳液体烟雾（CSL）中的紫鸭肉（Anas Platyrhynchos fimderus）制成，该烟雾（CSL）被超声处理20分钟，并用大蒜，galangal，galangal，coriander，coriander，coriander，tamarind，tamarind，盐，盐和椰子糖调味。使用完全随机的设计（CRD）进行了实验室实验（对照：0天存储期，T1：7天，T2：14天，T3：21天，T4：28天）和4个复制。结果表明，添加超声的CSL对北皮地面鸭的保质期有所不同，对pH，质地，颜色L，a*，a*，a*，a*，a，aw，水含量，水含量，脂肪，脂肪，碳水化合物，硫代巴比妥酸（tba）和iodine数字具有显着影响（p <0.01）。对灰分含量具有显着影响（p <0.05），对水的容量（WHC），蛋白质含量和有机摄影的质量没有显着影响。可以得出结论，在室温下储存地鸭干14天，真空包装并未显示出对pH，水活动，水含量，脂肪，蛋白质，蛋白质，TBA和碘的损害，并且没有发生疾病。
人工智能安全问题概述
在许多应用中，机器学习模型使用敏感信息作为训练数据或做出影响关键领域（如自动驾驶、癌症检测和生物特征认证）人员的决策。随着机器学习在关键应用中的应用越来越多，攻击的潜在影响也随之增加。旨在从模型中提取数据或操纵其决策的攻击是需要在风险评估期间考虑的威胁。使用预先训练的模型或来自外部来源的公开数据集可以降低开发 AI 系统所需的资源，但也可能引发各种攻击。数据集或模型可能会被恶意准备以在部署期间诱导特定行为，而 AI 开发人员对此并不知情。此外，过度拟合（即模型记住了训练数据但不能很好地推广到以前未见过的数据的状态）会增加从模型中提取私人信息的机会或促进更有效的规避攻击。
印度法律重磅炸弹：麦吉尔特诉俄克拉荷马州
摘要 2020 年 7 月 9 日，美国最高法院以五比四的投票结果裁定，1866 年俄克拉荷马州克里克族保留地的边界保持完整。这一决定如一颗重磅炸弹。一夜之间，克里克族保留地得到重申，并被认定为 325 万英亩。整个地区再次被认定为联邦法律定义的“印第安人保留地”。一百万俄克拉荷马人发现他们现在居住在印第安人保留地，其中包括塔尔萨市的 40 万人。美国、俄克拉荷马州和俄克拉荷马州人民现在将不得不处理众多而复杂的问题，涉及克里克族对比之前假设的更大面积的土地和人口的管辖权。此案具有至关重要的意义，将涉及克里克族、俄克拉荷马州的其他部落以及全国各地的部落，他们将参与未来的谈判、诉讼，甚至立法努力，以解决即将出现的问题。麦吉尔特诉俄克拉荷马州可能是 100 多年来最重要的印第安人法律案件。在本文中，我们将深入研究麦吉尔特案，然后将注意力集中在它对克里克族、联邦印第安人法律、美国、俄克拉荷马州的印第安人民族、俄克拉荷马州以及全国各地的印第安人民族和人民的未来影响。
重新审视 SHELL：数字化驾驶舱自动化的认知负荷和影响
摘要。承认 SHELL 人为因素模型，作者检查组件之间的接口并评估当该模型与现代数字化驾驶舱系统保持一致时产生的问题。评估了自满和对自动化系统的过度依赖，并检查了认知负荷和情境意识下降的可能性。作者展示了 SHELL 覆盖图，展示了特定数字化功能和操作对操作员提出的挑战以及在高度复杂的驾驶舱系统中显著影响有效的 SHELL 交互的地方。检查了导致韩亚航空 214 航班事故的人为因素，并通过 SHELL 分析确定了相关性。提出了对高级机组资源管理的影响，并提出了以人为本的系统培训应用来应对工作量挑战。研究了对工作和前瞻性记忆功能的影响，以及伴随的偏见。自适应自动化技术的潜力总结了 SHELL 叠加分析，有可能减少数字化驾驶舱环境中的认知超负荷。
