XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsols
浪费和回收利用的生物杂质2023年10月1日
许多自然发生的微生物（细菌，霉菌，真菌）会导致健康不良。常规和反复接触高浓度的生物溶质可能会导致呼吸道疾病的发展，包括哮喘，炎症和气道刺激，眼睛的刺激和胃肠道疾病。表1下面详细介绍了暴露于暴露的一般健康状况（这些状况并非特定于浪费和回收利用）。在一系列行业（包括废物和回收，尤其是堆肥）中，与Bioaerosol暴露相关的健康问题众所周知。虽然没有阈值限制以高于事实证明健康影响的阈值限制，但可能存在剂量反应关系，这意味着产生最高暴露的过程更有可能导致健康状况不佳。表1。总结报告了暴露于暴露的健康状况
棉花收获期间棉田空气中真菌、细菌和抗生素耐药基因的暴露水平以及 N95 口罩对这些生物气溶胶的评估
1 佐治亚南方大学建平许公共卫生学院生物统计学、流行病学与环境健康科学系，美国佐治亚州斯泰茨伯勒 30460；tjthornton65@gmail.com (TT)；ca13007@georgiasouthern.edu (CA) 2 伊利诺伊大学香槟分校农业、消费者与环境科学学院食品科学与人类营养系，美国伊利诺伊州厄巴纳 61801；pratik@illinois.edu 3 田纳西大学教育、健康与人文科学学院公共卫生系，美国田纳西州诺克斯维尔 37996；dhiggin6@utk.edu 4 佐治亚南方大学建平许公共卫生学院卫生政策与社区健康系，美国佐治亚州斯泰茨伯勒 30460； ss35449@georgiasouthern.edu * 通讯地址：aadhikari@georgiasouthern.edu；电话：+1-912-478-2289
选择Solstice®N71（R-471A）
尽管霍尼韦尔国际公司（Honeywell International Inc.）认为，此处包含的信息是准确且可靠的，但它在没有任何形式的保证或责任的情况下提出，并且不构成表示或暗示的Honeywell International Inc.的任何代表或保证。许多因素可能会影响与用户材料结合使用的任何产品的性能，例如其他原材料，应用，配方，环境因素和制造条件，以及所有这些产品，所有这些都必须由用户考虑到生产或使用产品。用户不应假设本文中包含所有适当评估这些产品的必要数据。本文提供的信息并不能使用户免除进行自己的测试和实验的责任，并且用户假设所有风险和负债（包括但不限于与结果有关的风险，专利侵权，适合法规的健康，安全和环境）与产品和/或信息有关的信息相关。
繁殖手术对生物溶质和抗生素抗性基因的发射的贡献
摘要：从农场动物传播的肥料可以释放抗生素耐药菌（ARB），这些细菌（ARB）携带抗菌抗性基因（ARGS）进入空气中，由于在牲畜行业中强烈使用抗生素，对人类和动物的健康构成了潜在的威胁。这项研究分析了不同肥料类型和扩散方法对在受控环境中空气中的细菌排放和抗生素耐药基因的影响。牛，家禽粪便和猪浆液使用两种类型的撒布机（飞溅板和运球杆）在共同的环境中散布，并在使用高量的空气采样器偶联到粒子柜台之前，期间和之后收集所得的排放。通过qPCR进一步量化了总细菌，粪便指标和总共38个不同的ARGS亚型。扩散的家禽肥料导致总细菌的排放率最高（10 11 16s基因拷贝/kg肥料蔓延），古细菌（10 6 16s基因拷贝/kg肥料），肠球菌，肠球菌（10 5 16S基因拷贝/kg肥料）和E. coli and coli and coli and Copies/kg Manure and Cowry Copies and cow Manure and cow Munure and cow Manure the Cowry and cow Manure and cow Munure and cow Manure and cow Manure and cow Manure）运球吧。肥料扩散与牛和家禽的机载氨基糖苷基因（10 6基因拷贝/kg肥料）有关，其次是猪浆（10 4基因拷贝/kg肥料）。这项研究表明，肥料和扩散设备的类型会影响空气传播细菌的排放率，并且会影响ARG。
一种快速定量筛选方法，用于评估加热的电子液体和电子烟中存在的化学物质
和编辑。：本杰明·穆林斯（Benjamin Mullins）：概念化，方法论，资源，写作 - 审查和编辑，资金获取。：亚历山大·拉科姆（Alexander Larcombe）：概念化，方法论，项目管理，资源，监督，可视化，写作 - 审核和编辑，资金获取。：塞巴斯蒂安·阿拉德（Sebastien Allard）：数据策划，正式分析，调查，方法，资源，监督，写作，审核和编辑，验证，可视化305
潜在的冰核生物溶质质量来源
从森林区域传输的空气中微生物可以通过形成冰核来影响云形成。然而，尚不清楚空气传播微生物在森林地区的垂直运输。在夏季，秋季和冬季，我们在三个高度上收集了三个高度的气溶胶，[地面（2 m），冠层顶部（20 m）和高于树冠（500 m）]，以分析垂直分布在森林上的机载微生物群落。在夏季和秋季，微生物颗粒在森林区域（顶部和地面）保持相似的浓度，并降低到上面顶篷区域的微生物浓度的1/10。冬季的颗粒浓度表示有效的垂直混合在500 m以下。高通量DNA测序表明，空气中的微生物群落由与衰减植物垃圾降解相关的陆地和浮游物种组成。无论三个季节如何，上面的树冠都由门静脉细菌和富公司的耐大气应激细菌主导。与细菌不同，琼脂菌的蘑菇型真菌成员的相对丰度超过了冠层，主要是在整个夏季和冬季，而霉菌型真菌dothideymosycetes物种经常在秋天的所有三个高度上发现。从三个高度的空气样品中获得的镰刀菌，假单胞菌和芽孢杆菌分离物，表明水滴冷冻中的冰成核的高活性
垂直SOC分布和芳香碳含有数百年的旧木炭富技术
热源性碳（PYC）是一个广泛定义的术语，指的是降解连续体，从轻度烧焦（相对易于降解）到高度凝结的芳香族芳和顽固的碳化合物（Bird等人，2015年，2015年）。持续的烦恼指出了将PYC定量方法应用于土壤样本和解释其结果的困难，其中各种研究报告了PYC浓度的可变性在应用不同的方法时，同一土壤样品的数量级最高阶，例如，应用不同的方法时（例如，Hammes等，2007;Kerré，2007;Kerré等，2006;kerré等人。 ）。在发现和描述的最新进步和早期工业木炭富技术溶胶中，它们有可能用作研究土壤中充气碳/生物炭的长期影响的模型系统（Borchard等，2014; Burgeon等人，2020; Criscuoli et al。，2014年）。这些技术溶胶是在以前直立的炉膛（遗物木炭炉膛，RCHS，有时也称为木炭窑）的历史木炭生产的遗迹中发现的，这些木炭主要在北半球潮湿的中纬度Ecozone森林中发现。这些微浮雕位点是圆形高程（在平坦的地形上）或圆形至椭圆形的平台（在倾斜的地形上），平均直径约为10米（Hirsch等人，2020年）。美国东北部和中欧的RCH上的土壤具有特征性的特征性修饰，土壤物理和化学
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
审查用于表征紧凑空间中生物溶质的现场抽样技术
使用政府图纸，规格或本文档中包含的其他数据出于政府采购以外的任何目的，都不会对美国政府有任何强制。政府制定或提供图纸，规格或其他数据的事实未许可持有人，任何其他人或公司，或传达任何可能与他们相关的专利发明的任何权利或许可。合格的请求者可以从国防技术信息中心（DTIC）（http://www.dtic.mil）获得本报告的副本。AFRL-SA-WP-TR-2020-0048已审查，并根据分配的分发声明获得批准出版。//SIGNATURE// //SIGNATURE// __________________________________ ______________________________________ TAMERA G. BORCHARDT, Lt Col, NC GUY R. MAJKOWSKI, Col, BSC Branch Chief, Biomedical Impact of Flight Division Chief, Warfighter Medical Optimization This report is published in the interest of scientific and technical information exchange, and its publication does not constitute the Government's approval or disapproval of它的想法或发现。
下一代 solstice® zd 制冷剂
尽管霍尼韦尔国际公司认为本文所含信息准确可靠，但本文不提供任何形式的担保或责任，也不构成霍尼韦尔国际公司的任何明示或暗示的陈述或保证。许多因素可能会影响与用户材料一起使用的任何产品的性能，例如其他原材料、应用、配方、环境因素和制造条件等，用户在生产或使用产品时必须考虑所有这些因素。用户不应认为本文包含了正确评估这些产品所需的所有数据。本文提供的信息并不免除用户自行进行测试和实验的责任，用户承担与使用本文所含产品和/或信息相关的所有风险和责任（包括但不限于与结果、专利侵权、法规遵从性以及健康、安全和环境有关的风险）。