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Bahan Baku pembuatan生物埃托烷醇丹根元素喂食批处理pada Proses hidrolisis。J. Tek。 Kim。 ling，5（2）：128 - 144。 [5] J. M. park。，B。R. 哦，J。W。Seo。 2013。 使用苏糖酵母同时进行肉糖化和发酵，从空棕榈果束纤维中有效产生乙醇。 应用生物化学和生物技术，170（8）：1807 - 1814年。 [6] Tesfaw，A.，Assefa，F。2014。 酿酒酵母生产生物乙醇的当前趋势：底物，抑制剂还原生长变量，共培养和固定化。 国际学术研究通知。 1 - 11。 [7] Tobias，I.，Ezejiofor，N.，Enebaku，U.E.，Ogueke，C.2014。 使用生物技术从农业食品加工废物中恢复财富价值回收：评论。 英国生物技术杂志，4（4）：418 - 481。 [8] Iram，A.，Ozcan，A.，Turhan，I.，Demirci，A。 2023。 通过微生物发酵生产增值产品作为食品成分。 过程，11（1715）：1 - 27。 [9] Mishra，A.，Gosh S.2019。 生物乙醇产生各种木质纤维素J. Tek。Kim。 ling，5（2）：128 - 144。 [5] J. M. park。，B。R. 哦，J。W。Seo。 2013。 使用苏糖酵母同时进行肉糖化和发酵，从空棕榈果束纤维中有效产生乙醇。 应用生物化学和生物技术，170（8）：1807 - 1814年。 [6] Tesfaw，A.，Assefa，F。2014。 酿酒酵母生产生物乙醇的当前趋势：底物，抑制剂还原生长变量，共培养和固定化。 国际学术研究通知。 1 - 11。 [7] Tobias，I.，Ezejiofor，N.，Enebaku，U.E.，Ogueke，C.2014。 使用生物技术从农业食品加工废物中恢复财富价值回收：评论。 英国生物技术杂志，4（4）：418 - 481。 [8] Iram，A.，Ozcan，A.，Turhan，I.，Demirci，A。 2023。 通过微生物发酵生产增值产品作为食品成分。 过程，11（1715）：1 - 27。 [9] Mishra，A.，Gosh S.2019。 生物乙醇产生各种木质纤维素Kim。ling，5（2）：128 - 144。[5] J. M.park。，B。R.哦，J。W。Seo。2013。使用苏糖酵母同时进行肉糖化和发酵，从空棕榈果束纤维中有效产生乙醇。应用生物化学和生物技术，170（8）：1807 - 1814年。[6] Tesfaw，A.，Assefa，F。2014。酿酒酵母生产生物乙醇的当前趋势：底物，抑制剂还原生长变量，共培养和固定化。国际学术研究通知。1 - 11。[7] Tobias，I.，Ezejiofor，N.，Enebaku，U.E.，Ogueke，C.2014。使用生物技术从农业食品加工废物中恢复财富价值回收：评论。英国生物技术杂志，4（4）：418 - 481。[8] Iram，A.，Ozcan，A.，Turhan，I.，Demirci，A。2023。通过微生物发酵生产增值产品作为食品成分。过程，11（1715）：1 - 27。[9] Mishra，A.，Gosh S.2019。生物乙醇产生各种木质纤维素
含有旋转微生物的磁流体力学卡罗液体传热传质的数值处理
摘要。在本研究中，研究了磁流体力学 Carreau 纳米流体在加热旋转板上旋转微生物的精确近似。板以恒定均匀的倾斜速度移动。通过使用某些物理假设作为具有极限条件的不完全微分条件来获得控制条件。利用束相似性变换将这些非线性条件转换为耦合的标准微分条件。使用最佳同伦研究方法最佳同伦渐近法 (OHAM) 来获取流场因素的图形结果和均匀性质。研究并阐明了旋转微生物的速度、温度、固定和密度的图形表示。发现无量纲微生物的固定随着微生物的生物对流 Lewis 数和浓度差异变量而增加。还发现，由于吸引力和 Carreau 流体边界，无量纲速度会降低。给出了邻近运动边界（如皮肤摩擦系数、努塞尔特数、舍伍德数和运动微生物的厚度数）的轮廓图和数学结果。
通过数字光对完全基于纤维素的水凝胶印刷...
我们报告了用于数字光处理的天然基于天然的复合水凝胶油墨（DLP）3D打印，完全由基于纤维素的材料组成。dlp可以通过光聚合化来生产复杂的构建体，已经被认为是一种环保的生产方法，但它仍然基于化石化学物质，这可能是将来的限制。相反，鉴于更环保的生产，天然墨水的发展将代表其广泛采用的进一步步骤。此处通过添加源自原始和功能化的油棕榈空果实束的生物装配纤维素纳米晶体（NC）来加强丙烯酸化羧甲基纤维素（MCMC）水凝胶，从而产生混合聚合物网络。证明，这种填充剂的添加不会影响制剂的光关节性能，同时通过改善机械性能，即使水的含量高（97wt％），也不会影响其可打印性。此外，可打印的水凝胶具有有趣的特征，例如受控肿胀和pH敏感性。使用具有设计特性和复杂几何形状的全天然衍生材料可以在许多领域（例如传感器，生物医学和软机器人）开放进一步的观点。
讲座1.统计光学的基本概念。
讲座 1. 统计光学的基本概念。量子光学主题及其与其他学科的关系。与统计光学、非线性光学、量子信息的链接。应用：量子信息、计量学。统计光学的基本概念。随机信号、平稳和遍历过程。解析信号、光谱密度、相关函数。维纳-辛钦定理。1. 量子光学简介。HBT 实验。传统上，人们认为量子光学始于 Hanbury Brown-Twiss (HBT) 实验 (1956)。在这个实验中，或者更确切地说是一系列实验中，Robert Hanbury Brown 和 Richard Twiss 观察到了汞灯和一些明亮恒星辐射的强度相关性。在分束器（汞灯的情况下）之后或在两个空间上分离（但不是太远）的点处，两个探测器测得的强度在波动，并且这些波动是相关的。这些实验立即用光子（“光由光子组成”）来解释：在恒星和气体放电灯等热源的辐射中，光子看起来像是“一束”。事实上，这些实验有完全经典的解释，没有任何光子：人们只需知道强度随时间波动，具有一定的概率分布。特别是，对于热源（大多数源都是热源），分布是负指数的，
MHSOAC种族平等计划2024
Mara Madrigal-Weiss；委员会主席，学生健康和学校文化，圣地亚哥县教育办公室Mayra E. Alvarez的学生服务与计划部；委员会副主席，总裁，儿童伙伴关系马克·邦特拉格（Mark Bontrager）；加利福尼亚州约翰·博伊德（John Boyd）的合作伙伴健康计划监管事务总监 ;医院分部罗杰斯行为健康状况比尔·布朗（Bill Brown）首席执行官；圣塔芭芭拉·凯恩德里亚县县警长，博士；洛杉矶县心理健康部紧急外展局临床心理学家史蒂夫·卡内维尔（Steve Carnevale）；索格拉斯·温迪·卡里略（Sawgrass Wendy Carrillo）执行董事长；加利福尼亚州议员，第51区Rayshell Chambers；联合执行董事兼首席运营官彩绘了脑乳钟；创新溢出的IOVC Dave Cortese的普通合伙人；加利福尼亚州参议员，第15区Itai Danovitch，医学博士 ; Cedars-Sinai医疗中心戴维·戈登（David Gordon）精神病学和行为神经科学系主任；萨克拉曼多县教育办公室校长格拉迪斯·米切尔（Gladys Mitchell）；加利福尼亚州卫生保健服务部和加利福尼亚酒精和药物计划部（退休）Alfred Rowlett的工作人员服务经理； Turning Point社区计划Khatera Tamplen首席执行官； Consumer Empowerment Manager, Alameda County Behavioral Health Care Services _____________________________________________________________________Mara Madrigal-Weiss；委员会主席，学生健康和学校文化，圣地亚哥县教育办公室Mayra E. Alvarez的学生服务与计划部；委员会副主席，总裁，儿童伙伴关系马克·邦特拉格（Mark Bontrager）；加利福尼亚州约翰·博伊德（John Boyd）的合作伙伴健康计划监管事务总监;医院分部罗杰斯行为健康状况比尔·布朗（Bill Brown）首席执行官；圣塔芭芭拉·凯恩德里亚县县警长，博士；洛杉矶县心理健康部紧急外展局临床心理学家史蒂夫·卡内维尔（Steve Carnevale）；索格拉斯·温迪·卡里略（Sawgrass Wendy Carrillo）执行董事长；加利福尼亚州议员，第51区Rayshell Chambers；联合执行董事兼首席运营官彩绘了脑乳钟；创新溢出的IOVC Dave Cortese的普通合伙人；加利福尼亚州参议员，第15区Itai Danovitch，医学博士; Cedars-Sinai医疗中心戴维·戈登（David Gordon）精神病学和行为神经科学系主任；萨克拉曼多县教育办公室校长格拉迪斯·米切尔（Gladys Mitchell）；加利福尼亚州卫生保健服务部和加利福尼亚酒精和药物计划部（退休）Alfred Rowlett的工作人员服务经理； Turning Point社区计划Khatera Tamplen首席执行官； Consumer Empowerment Manager, Alameda County Behavioral Health Care Services _____________________________________________________________________
维格纳利经典 (PDF)
应本书出版商的要求，我开始研究这种出版物的意义，并意识到它可以成为更好地理解平面设计中排版的有用工具。这本小书揭示了我们的指导方针——我们为自己设定的指导方针。在几次教学中，我注意到年轻设计师缺乏一些基本的排版原则。我认为将我的一些专业知识传授给他们可能会很有用，希望能够提高他们的设计技能。创造力需要知识的支持才能发挥出最佳水平。这本小书的目的不是扼杀创造力或将其简化为一堆规则。阻碍良好设计的不是公式，而是缺乏对设计专业复杂性的了解。使用适当的公式来实现预期结果取决于大脑。我很高兴回顾所有我在排版方面学到新东西的时刻，无论是从大师那里，还是从同行那里。我从瑞士同事那里学到了严谨的设计，从美国同事那里学到了留白，从德国同事那里学到了字体的强大影响力，从英国同事那里学到了机智，然后从世界各地的同事那里学到了更多。新发现、新方法比以前做得更好，带来了一种充实的美妙感觉。我希望这本书能提供这种感觉，或者无论如何确认和重申我们设计师喜欢为自己设定的那些指导方针。
人工智能营销画布TM
机器学习与传统计算相比有何独特之处和不同之处？在传统的计算机程序中，当您想要执行计算时，您会在代码中编写一个算法，该算法提供从输入获取所需输出的指令。执行算法时，您提供输入，即算法，并要求机器计算输出或结果。换句话说，您的指令是明确的。但是，如果您没有所需的所有输入，或者您甚至不知道算法，会发生什么？对于数据科学领域的复杂问题，您通常会有一堆输入数据和相关输出。您知道它们之间存在相关性，但数据集太复杂，无法自行解决。进入机器学习 (ML)。ML 是人工智能 (AI) 的一个子领域，专注于指示机器在仅给定一组输入和输出的情况下推断特定问题的算法。您不是显式地提供输入和输出，而是提供隐式输入和输出，并要求机器计算两者之间的最佳相关性。此活动称为训练。训练结束后，当你提供机器尚未见过的新输入时，你会要求它给出输出。这称为推理，因为机器不是基于算法来推断结果，而是基于它自己对数据集之间相关性的内部度量。借助 ML，你可以训练一个可以接受任何未知 x 的模型，并根据模型从上述输入数据中学到的内容推断出相应的 y 值。
项目通知
对于我们许多铁石心肠的加拿大人来说，现代寒冷气候下的空气源热泵简直就是魔法。冬天我们需要热量，而且是大量的热量。燃烧东西不是获取热量的最好方式吗？不，并不是！热泵没有什么魔法，只是许多令人惊叹的工程。即使室外温度为 -20 度，空气中实际上仍然有很多能量。我们这些热血动物感觉不到这一点。想象一下，如果我们有一堆 -20 度的空气，我们想让它变为 -25 度。要做到这一点，我们必须从空气中去除能量。如果我们能把这些能量放进房子里，里面就会更暖和（代价是外面更冷）。这就是魔法！但这些都不是新鲜事，因为我们大多数人家里已经至少有两个热泵。一个是冰箱，另一个是空调。这两个热泵的作用是去除热量（冰箱将热量送入厨房空气中，空调将热量送出室外）。新技术使热泵能够在寒冷的气候下真正发挥作用。十五年前，它们只能提供低至 0 度的热量，这当然不适合我们寒冷的冬天。因此，燃烧东西或直接用电加热是我们唯一的取暖选择。新制冷剂、复合制冷剂和热泵
使用Yolov4和RGB-D
摘要。松散的棕榈果（LPF）是一种油棕果，已从其堆中成熟并掉落，含有高油脂含量。LPF的每个损失都会影响石油提取率并导致财务损失。现有的LPF收集方法不是很有效，因为它们需要人类的控制和监督。常规方法，例如机械和滚筒型LPF收集器，由于LPF散布在广泛的人工林上，因此效率低下。因此，必须使用自主LPF检测系统。但是，基于图像的检测系统通常受到诸如亮度和草的环境因素的干扰，而LPF位置随机器人和摄像头的位置而变化。这项研究的一般目标是开发一种基于图像的LPF检测算法。这需要基于深度学习的实时应用的有效检测算法。另外，使用图像深度（RGB-D）准确地确定LPF位置是必不可少的。该项目采用高效率和准确性的Yolov4对象检测器来实现实时LPF检测。使用深度图像和Intel Realsense D435i相机的视野，LPF位置是通过LPF边界框的中心坐标与相机之间的距离确定的。该系统已集成到机器人操作系统（ROS）中，以确保机器人的可用性。该系统达到了98.74％的平均准确性（MAP@IOU 0.5），平均损失为0.124，检测时间为5.14ms。对于LPF位置确定，算法的计算位置和手动测量之间的差异仅为X坐标的3.82厘米，而Y坐标的差异仅为1.80厘米。
![arxiv：2110.13470v1 [cs.cv] 2021年10月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8c0fbd9c733984fddffae4a33c915bd778444b9d.webp)
arxiv：2110.13470v1 [cs.cv] 2021年10月26日
摘要。本文着重于基于脑电图的视觉识别，旨在预测受试者根据其脑电图信号观察到的视觉对象类别。主要挑战之一是不同受试者的信号之间的巨大变化。它限制了识别系统仅适用于模型培训所涉及的主题，这对于经常添加新主题的现实场景是不可能的。可以通过为每个新用户收集大量数据来缓解此限制，但有时是昂贵的，有时是不可行的。为了使任务更加实用，我们引入了一个新颖的问题设置，即基于自适应EEG的视觉识别。在此设置中，可以使用大量现有用户的预录用数据（源），而仅提供了新用户（目标）的少量培训数据。在推理时，仅根据目标用户的信号评估模型。此设置具有挑战性，尤其是因为在评估来自目标主题的数据的模型时，来自源主题的培训样本可能无济于事。为了解决新问题，我们设计了一个简单而有效的基线，该基线可最大程度地减少不同受试者的特征分布之间的差异，这使模型可以提取主题无关的特征。因此，我们的模型可以学习在受试者之间共享的常识，从而显着提高了目标主题的识别绩效。在实验中，我们在各种设置下证明了我们方法的效果。我们的代码可在此处获得1。