如今,为了实现可持续发展目标,人们对稳健灵活的能源解决方案的需求日益增加。可再生能源载体,如氢和甲烷,可以在可持续转型中发挥关键作用。虽然同时生物生产这些成分很有前景,但在扩大规模开发方面的工作有限。在这项工作的第一部分,通过厌氧微生物,在两阶段工艺中从富含糖的工艺水中生产甲烷和氢气。在实验室规模上对纯菌株和混合培养物进行了氢气生产评估。预处理后使用混合厌氧培养物生产氢气,然后将流出物用作总体积为 10 L 和 60 L 的中试反应器中甲烷生产的底物。中试系统以连续和半自动化模式运行 69 天,温度为 65 o C(氢气)和 40 o C(甲烷)。获得的氢气和甲烷的最高产量分别为 1.57 L/L r /d 和 0.91 L/L r /d。在 0.91 L/L r /d 甲烷产量中,约 0.7 L/L r /d 是在氢反应器中产生的,而 0.21 L/L r /d 是在甲烷反应器中产生的。厌氧过程。与单级沼气生产相比,该过程可提高甲烷生产效率,并降低消化液中的沼气排放量。
在迅速发展的技术,机器人技术和人工智能(AI)中,已成为变革力量,塑造行业,生活方式和工作的未来。机器人技术不仅仅是一个主题。它是通往未来的门户,使学生能够成为技术不断发展的技术领域的创新者,问题解决者和领导者。认识到它们的重要性,G.K。古鲁库尔(Gurukul)通过引入机器人技术作为所有学生的强制性主题,采取了突破性的一步。为了确保成功实施该主题,我们的学校与技术教育领域的领先组织Omotec合作。他们的持续支持,资源和指导在丰富学习体验中起着至关重要的作用。Omotec还可以帮助我们展示学生在展览和比赛中的才能。
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2025 年 1 月 30 日 致:潜在顾问 我们邀请您提交对 RFS #25-700 专业工程顾问服务的回复,该服务用于 Monkhouse Drive 改进和美化设计。附件是一份完整的资格声明申请包,供您准备回复时使用。 请复印一份单面复印件,复印件可在网上获取:http://www.gsa.gov/portal/getFormFormatPortalData?mediaId=33261 在复印件中,请注明所有分包商的名称以及要实现的公平份额/DBE 目标的估计值。将这些文件与任何其他文件一起提交,并在第 2 页 (2) 所示的日期/时间或之前返回一份 (1) 份明确标识的原件和十一 (11) 份副本(共十二 (12) 份文件)。在您提交的每份文件(12 份文件)中,附上一份电子版(CD 或 USB 驱动器)作为附件(非散装)口袋文件。您有责任确保使用此包裹中显示的信封格式将所有要求的信息返回给我们。费用和可报销费用将根据第三页(3)列出的信息进行限制。
纳米医学的应用范围正在不断扩大,靶向治疗有望保证纳米粒子的设计,以便将药物直接输送到患病细胞,从而减少副作用。纳米医学还彻底改变了疾病的早期诊断方法,因此重点是设计纳米粒子,以便在更早的阶段检测病理,从而实现更有效的干预。
纽约州的家庭和社区更新立法报告关于住房资本计划亲爱的同事,附带的是纽约州房屋和社区续签(HCR)的年度报告,总结了根据州立大学的住房计划中提供的资金提供的活动所从事的活动,2016- 2017-2017-2017-18,2017,2018,2018,2019,201,21,2022,2020,2020年,2020年。迄今为止,住房计划已承诺拨款不到24亿美元。报告中概述的项目代表上述特定的州资本基金,这是该机构雄心勃勃的五年住房计划的重要子集。总五年住房计划还包括其他州资本资源以及州和联邦税收抵免。,旨在在全州生产100,000套经济适用房。此总数是我们和我们在州和地方政府在同一时期通过帝国州支持住房计划(ESSHI)产生的6,000个支持住房单位的补充。在今年的报告中,HCR提供了有关229个支持性和负担得起的多户住房项目(包括获得小型建筑PLP资金的项目),这些项目是由HCR授予或资助的2016-17、2017-17、2018-19、2019、2019-2019-20-20、2020、2020-21和2021-22的229个。这些项目代表了纽约州各地的支持性和负担得起的住房的111亿美元投资,这是该州致力于为其公民提供安全,高质量的负担得起住房的重要一步。此外,通过通过社区续签办公室(OCR)管理的计划向非营利组织和地方政府颁发了41个奖项,并用400万美元用于协助房主,作为我们社区振兴计划的一部分。
摘要 — 癫痫是一种以反复发作、无诱因癫痫发作为特征的神经系统疾病,早期诊断对于有效的管理和治疗至关重要。然而,由于癫痫发作的微妙性质和大脑活动模式的复杂性,癫痫的诊断,特别是在早期阶段,仍然具有挑战性。在本研究中,我们引入了医学信息视觉转换器 (MIVT),这是一种深度学习架构,专门设计用于从多模态神经影像数据中改善早期癫痫诊断。我们的模型整合了医学知识和最先进的视觉转换器 (ViT) 的见解,以提高癫痫发作检测和定位的准确性和可解释性。MIVT 利用脑电图 (EEG) 丰富的空间和时间特征,使系统能够学习与早期癫痫发作前兆和生物标志物相对应的判别特征。我们在大型多模态癫痫数据集上证明了 MIVT 的有效性,其性能优于传统深度学习模型,即 Inception V3、ResNet-50、VGG-16 和 AlexNet,优势高达 17%。我们的结果表明,MIVT 模型的表现优于现有技术,诊断准确率为 93.55%,特异性为 88.89%,AUC 为 98.72%,精确率为 86.67%,召回率为 100%。它显示出弥合机器学习模型与临床实践之间差距的潜力。