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górnyrl，gołofit-szymczak M，Pawlak a，olawniczekekekekekekekzyk A，Cyprowski M，Stobnicka-Kupiec A，PłocińskaM，Kowalska M，Kowalska J.
抽象的简介和目标。UV-C带中的紫外线被称为杀菌辐射，广泛用于灭菌设备和无菌环境的创造。该研究的目的是评估在UV-C辐射消毒设备上沉积在具有各种纹理上的微生物中失活的有效性。材料和方法。在金属，塑料和玻璃表面上沉积的五种微生物（3种细菌，病毒和真菌），并通过低压汞灯和紫外线发射二极管（LED）（LED）发射的UV-C光照射，从0.5 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，可在20米的敞口上均可使用20米。结果和结论。两个测试的UV-C源均在微生物的失活中有效。但是，LED发射极在这方面比汞灯更有效。微生物的存活率取决于UV-C剂量，其条件是与UV-C源的距离为0.5 m最高，最低为1.5 m。对于测试的微生物，在玻璃和塑料表面上通常可见UV-C照射后的最高存活率。应在所有材料类型（从中制造技术设备的要素并可能被特定活动污染的材料类型）中考虑此观察结果对于保持适当水平的卫生水平并避免微生物污染的不必要和不受控制的传播至关重要。
Szczyrba A，Buczkowska M，GórskiM，RozentrytP。考虑到存储条件，牛奶所选类型的组胺浓度。 MED O
抽象的简介和目标。牛奶，除营养外，还可能包含不良物质，包括生物胺，例如组胺，可能导致严重中毒。考虑到消费者的安全，重要的是要了解组胺的浓度不仅是市场上牛奶中的牛奶，而且还在储存的牛奶中。这项研究的目的是在牛奶的储存过程中分析组胺浓度。uht（n = 21）和巴氏杀菌（n = 20）的奶。组胺浓度由ELISA确定。在打开奶的当天以及24h，48h和7天的冷藏储存之后测量浓度。将确定的组胺浓度与该单胺的MLP值进行了比较。计算了牛奶来源的组胺的EDI和NOAEL和LOAEL值中EDI的百分比。结果。组胺浓度变化，但不超过MLP值。这种生物胺的浓度较高与热处理（UHT），脂肪含量（≤1.5％）和储存时间（开放后7天）有关。牛奶的蛋白质含量仅在储存7天后才显着影响组胺浓度 - ≥3.3g蛋白/100 mL的奶中的组胺浓度最高。在整个存储期间，EDI/NOAEL和LOAEL的百分比均不超过100％，而不管暴露情况如何。敏感个体记录了最高的EDI/NOAEL值：1.8％（第0天） - 2.2％（第7天）。结论。在UHT羊奶中，组胺浓度明显高于巴氏杀菌奶，脂肪含量为≤1.5％的奶中的含量比2％且≥3.0％的奶油含量≤1.5％。牛奶中组胺的浓度随时间的变化而增加。在任何存储阶段，检查的牛奶可以被认为是组胺含量的安全。
推荐引用 推荐引用 Szakonyi, Annamaria；Chellasamy, Harshini；和 Dawson, Maurice，“俄罗斯利用人工智能政策和投资提高全球经济竞争力的战略”（2024 年）。MWAIS 2024 会议论文集。12。https://aisel.aisnet.org/mwais2024/12
本文探讨了人工智能 (AI) 投资对经济地位的关键作用，并评估了俄罗斯的人工智能战略并强调了需要改进的地方。通过文献综述和大型语言模型 (LLM)，我们对俄罗斯的人工智能政策和投资进行了全面分析，将这些发现与全球趋势相结合，以衡量俄罗斯在全球格局中的地位。研究表明，虽然俄罗斯加大了利用人工智能技术的力度，但与领先国家相比仍然存在巨大差距。研究结果包括教育在培养人工智能人才方面的重要性、平衡的公私投资在促进创新方面的重要性以及全球合作在促进技术进步方面的重要性。尽管俄罗斯为弥合这些差距做出了一致努力，但仍需要采取更有针对性、更全面和更持续的方法来实现全球领导地位并成功将自己定位为人工智能强国。
Krzysztof Szkop博士，博士学位
熟悉MTOR途径在调节自闭症谱系障碍（ASD）中的mRNA翻译方面的新兴作用，并与抑郁症和其他精神疾病有关。了解ASD中mRNA翻译的选择性如何受到mRNA未翻译区域内的特征的影响，因此了解研究精神疾病翻译变化的重要性。认识到将同工型级mRNA翻译定位与单细胞转录组/蛋白质组学相结合的潜力，以识别新的药理学靶标和精神疾病的生物标志物。
Matthew Szedlock -Stanford Technology Ventures计划
专业经验研究人员，充满活力的材料|斯坦福大学 - 加利福尼亚州斯坦福大学； 10/2023目前•Z能量实验室中的研究人员致力于改善固体燃料的可燃性和机械稳定性以及通过超快热反应的锂离子电池的可回收性以及lco Thermite反应的可回收性•表征超快的热量热点在LCO电池中，使用炸弹量和开发的新型dsc/dsconions inter-infortion•inter-tga/def inf tak/def Recation•inter-def反应•使用XRF，XRD和ICP-OE来自点火阴极材料的产品，以确保存在金属钴的存在，并开发出水平透明的过程，以有效地浸出钴，可用于NMC Cathode材料，可用于涉及涉及IGNITION和FLOM ENTICE的实验•在固体过程中进行实验•在固体过程中进行启示•和其他实验室中的合作者
ieee Xplore活动SZCZECIN海事技术大学
引用排名通过期刊影响因素：*电气和电子工程学上的前20个期刊中的15个电信中十大期刊中的10个期刊中的10个是自动化和控制系统的前5个期刊中的3个计算机科学，人工智能中前10个期刊的前5个期刊中的5个期刊中的5个期刊的计算机科学和计算机科学界的前5个期刊的3台期刊计算机科学和架构的前5名。控制论计算机科学排名前5个期刊的3个，信息系统计算机科学前5个期刊的2个，软件工程成像科学和摄影技术的前5名期刊的3个期刊
Majewski，Tomasz，WaldemarA.Trzciński和Leszekezemańczyk。 2024。“研究含石墨烯
摘要。本文介绍了以下研究项目框架内进行的研究结果：“在形状电荷衬里的材料中使用石墨烯和新的多层爆炸技术”（波兰国家研发中心：项目编号：DOB-BI08/03/03/01/2016）。这项研究是由由以下实体组成的一个财团进行的：军事技术学院和Mototechnika Company（波兰）。进行的实验的主要目标是测试使用含铜粉和石墨烯涂层铜粉的混合物，使用粉末冶金方法生产的形状电荷衬里的有效性。后者的含量分别等于0％，1％，5％和10％。用X射线技术的帮助记录了使用由测试的粉末混合物制成的衬里产生的形状的电荷喷头。 对钢壁屏障进行了发射测试，并确定了穿透深度。 获得的结果表明，与使用没有这种添加剂的烧结的衬里相比，与纯铜粉的添加实际上不会增加形状电荷射流的渗透深度。 关键字：粉末冶金，形状衬里，石墨烯形状的电荷喷头。发射测试，并确定了穿透深度。获得的结果表明，与使用没有这种添加剂的烧结的衬里相比，与纯铜粉的添加实际上不会增加形状电荷射流的渗透深度。关键字：粉末冶金，形状衬里，石墨烯
另类现实的政治经济学 - Adam Szeidl
* 电子邮件：szeidla@ceu.edu，ferenc.szucs@su.se。我们感谢 Nageeb Ali、Ruben Enikolopov、Matthew Gentzkow、Sergei Guriev、Helios Herrera、Botond Koszegi、Kristof Madarasz、Maria Petrova、Giacomo Ponzetto、Jesse Shapiro、David Stromberg、Ekaterina Zhuravskaya 以及会议和研讨会听众的评论和讨论。2020 年研究与创新计划资助协议编号 724501 提供资金。
本文：Szilcz的日子，Jonas W. Wastesson，Lusas Morin，Amaia Calder-Larrañaga，Mats Lambe＆Crist Johnell（2022）
抽象背景：质量指标经常用于衡量生命尽头的护理质量。在生命结束时，是否可以可靠地应用于常规收集的数据时，是否可以可靠地应用了潜在的过度处理的质量指标（即，当风险大于福利时）是否尚不确定。本研究旨在确定出版文献生命尽头过度治疗的质量指标，并在死于固体癌症的老年人中投入暂定的患病率。材料和方法：回顾性队列研究，包括所有老年人（65岁）在2013年1月1日至2015年12月31日在瑞典（N¼54,177）之间死于固体癌症的死者（65岁）。来自国家死亡原因的个人数据与总人口登记册，国家患者登记册和瑞典处方药登记册的数据有关。质量指标用于生命的最后一个和三个月。结果：从文献中确定的总共有145个质量指标中，有82（57％）在瑞典的常规行政和医疗保健数据中可能可操作。无法识别的程序和医院药物治疗是52％的被排除指标的原因。在82个可操作的指标中，有67个重叠概念。基于其余15个独特的指标，我们暂时估计，总体而言，约有三分之一的死者接受了至少一种治疗方法或程序，指示他们在生命的最后一个月中“潜在过度治疗”。结论：由于缺乏捕获护理程序的手段，瑞典的常规行政和医疗保健数据中，几乎一半的过度治疗指标无法衡量。我们的初步估计表明，潜在的过度治疗可能会影响死亡附近的癌症欺骗的三分之一。但是，应开发和验证常规收集数据的特定用途的潜在过度治疗的质量指标。
Leonard、Szekely 和 Wang：2023 年 ACS 可持续化学与工程讲座奖获奖者
(1) Seuferling, T.；Larson, T.；Barforoush, J.；Leonard, KC 用于高电流密度下电化学分解水的碳酸盐衍生多金属催化剂。ACS Sustainable Chem. Eng. 2021 ，9 ，16678 − 16686。 (2) Stalcup, MA；Nilles, CK；Lee, H.-J.；Subramaniam, B.；Blakemore, JD；Leonard, KC 在 CO 2 膨胀电解质中进行有机电合成：实现选择性苯乙酮羧化生成阿卓酸。ACS Sustainable Chem. Eng. 2021 ，9 ，10431 − 10436。 (3) Farris, BR；Niang-Trost, T.；Branicky, MS； Leonard，KC 使用人工策划的数据集评估电化学 CO 2 还原的机器学习模型。ACS 可持续化学工程。2022，10，10934 − 10944。 (4) Park，S.-H.；Yang，C.；Ayaril，N.；Szekely，G. 来自生物质衍生构建块的耐溶剂薄膜复合膜：壳聚糖和 2,5-呋喃二甲醛。ACS 可持续化学工程。2022，10，998 − 1007。 (5) Voros，V.；Drioli，E.；Fonte，C.；Szekely，G. 通过连续和同时分离抗氧化剂进行工艺强化：一种橄榄叶废料的升级回收方法。ACS 可持续化学工程。 2019, 7, 18444 – 18452。 (6) Didaskalou, C.;库派，J.；切里，L.；巴拉巴斯，J.；瓦斯，E.；霍尔茨尔，T.； Szekely, G. 用于集成合成-分离平台的膜接枝不对称有机催化剂。 ACS目录。 2018, 8, 7430 – 7438. (7) 李杰;特雷奇科，M.；尹，J.；朱，Y。李，G。宋，S。杨，H。李，J。吴，J。卢，J。 Wang, X. 分子成像中的机器视觉自动手性分子检测和分类。 J. Am.化学。苏克。 2021 ，143 ，10177 − 10188。 (8) Zheng, Y.；Wang, X.；Wu, Z. 间歇结晶过程的机器学习建模和预测控制。Ind. Eng. Chem. Res. 2022 ，61 ，5578 − 5592。 (9) Zhu, X.；Ho, C.-H.；Wang, X. 生命周期评估和机器学习在绿色化学替代品高通量筛选中的应用。ACS Sustainable Chem. Eng. 2020 ，8 ，11141 − 11151。