1. 符合 ANSI/NSF 标准 46-2010a《废水处理系统中使用的组件和设备评估》,保持 ANSI 认可的第三方认证机构的最新产品列表,并带有列表标记; 2. 可防止大于八分之一 (1/8) 英寸的固体通过; 3. 入口和出口的直径至少为四 (4) 英寸; 4. 在正常使用和清洁或更换过程中,无需绕过未过滤的污水、污泥或浮渣; 5. 由设计用于污水应用的非腐蚀性材料制成; 6. 保持结构完整性,不会在设备的整个使用寿命期间因撕裂或扭曲而导致其在正常运行期间无法运行; 7. 具有可拆卸的出口滤芯; 8. 配有气体偏转挡板; 9. 有一个出口过滤器外壳,该外壳提供最小五 (5) 英寸的浮渣空间,并延伸到液位以下至少十 (10) 英寸,但不超过罐体液体深度的百分之四十 (40%)。
EGLE 在管理任何计划或活动时,不会因种族、性别、宗教、年龄、国籍、肤色、婚姻状况、残疾、政治信仰、身高、体重、基因信息或性取向而歧视任何人,并禁止恐吓和报复,这是适用法律和法规的要求。如有疑问或疑虑,请联系非歧视合规协调员,邮箱地址为 EGLE-NondiscriminationCC@Michigan.gov,电话为 517-249-0906。
o 100 feet from all water wells o 100 feet from all water bodies, including intermittent streams o 50 feet from sewer lines to water wells o 25 feet from rock outcrops, drainage swales and areas w/ >25% slopes o 25 feet from stormwater management ( See Well and Septic Minimum Setbacks for ESD Practices ) o 25 feet from an abandoned well o 20 feet from any part of a building with a foundation (15' for the septic tank only) o距离房屋基金会20英尺,被拆除。o < < < < o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)< < < < o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)< < < o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)< < o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)< o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)< o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)o 10英尺,距公用线o 10英尺o 10英尺o 10英尺的地面太阳能电池板O 10英尺,距公共水上屋连接20英尺(或10英尺)(如果袖子袖子,则距离酒店o 5英尺)o 5英尺,距离距车道5英尺(如果是systic o of Systic o a Systic)•dive of Systic•dive)
1。Brown JM,Campbell JP,Beers A等。使用深卷积神经网络在早产性视网膜病变中对疾病的自动诊断。 Jama Ophthalmol。 2018; 136:803–810。 doi:10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。 2。 Gulshan V,Peng L,Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316:2402–2410。 doi:10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS,Swan R,Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3:444–450。 doi:10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P,Irvin J,Zhu K等。 chexnet:放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD,Golan D,Hanna SA,Ramachandran M.人工智能,机器学习和医疗保健的发展:光明的未来还是令人担忧的原因? 骨JT res。 2018; 7:223–225。 doi:10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。使用深卷积神经网络在早产性视网膜病变中对疾病的自动诊断。Jama Ophthalmol。2018; 136:803–810。 doi:10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。 2。 Gulshan V,Peng L,Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316:2402–2410。 doi:10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS,Swan R,Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3:444–450。 doi:10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P,Irvin J,Zhu K等。 chexnet:放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD,Golan D,Hanna SA,Ramachandran M.人工智能,机器学习和医疗保健的发展:光明的未来还是令人担忧的原因? 骨JT res。 2018; 7:223–225。 doi:10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。2018; 136:803–810。doi:10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。2。Gulshan V,Peng L,Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316:2402–2410。 doi:10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS,Swan R,Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3:444–450。 doi:10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P,Irvin J,Zhu K等。 chexnet:放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD,Golan D,Hanna SA,Ramachandran M.人工智能,机器学习和医疗保健的发展:光明的未来还是令人担忧的原因? 骨JT res。 2018; 7:223–225。 doi:10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。Gulshan V,Peng L,Coramm等。在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。JAMA。 2016; 316:2402–2410。 doi:10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS,Swan R,Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3:444–450。 doi:10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P,Irvin J,Zhu K等。 chexnet:放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD,Golan D,Hanna SA,Ramachandran M.人工智能,机器学习和医疗保健的发展:光明的未来还是令人担忧的原因? 骨JT res。 2018; 7:223–225。 doi:10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。JAMA。2016; 316:2402–2410。 doi:10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS,Swan R,Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3:444–450。 doi:10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P,Irvin J,Zhu K等。 chexnet:放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD,Golan D,Hanna SA,Ramachandran M.人工智能,机器学习和医疗保健的发展:光明的未来还是令人担忧的原因? 骨JT res。 2018; 7:223–225。 doi:10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。2016; 316:2402–2410。doi:10。1001/jama.2016.17216。3。Coyner AS,Swan R,Campbell JP等。使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。眼科视网膜。2019; 3:444–450。 doi:10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P,Irvin J,Zhu K等。 chexnet:放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD,Golan D,Hanna SA,Ramachandran M.人工智能,机器学习和医疗保健的发展:光明的未来还是令人担忧的原因? 骨JT res。 2018; 7:223–225。 doi:10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。2019; 3:444–450。doi:10.1016/j.oret.2019.01.015。4。Rajpurkar P,Irvin J,Zhu K等。chexnet:放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。ARXIV171105225 CS Stat。2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。2019年10月23日访问。5。Jones LD,Golan D,Hanna SA,Ramachandran M.人工智能,机器学习和医疗保健的发展:光明的未来还是令人担忧的原因?骨JT res。 2018; 7:223–225。 doi:10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。骨JT res。2018; 7:223–225。 doi:10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。2018; 7:223–225。doi:10。1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。6。de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。de Fauw J,Ledsam JR,Romera-Paredes B等。临床上适用的深度学习,用于视网膜疾病中的诊断和转诊。nat Med。2018; 24:1342–1350。 doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。2018; 24:1342–1350。doi:10.1038/ s41591-018-0107-6。
8cab zwys o eoabseobs` b'sob [s \ b ^zo \ b g] bvs \ a^'sora bvs qzso \ eobs` poqy w \ b] bvs s \ dw`] \ [s \ b bvs q] \ ds` \ ts` \ t \ t \ t`] poqbs`wo ^`sas \ b w \ g] ^`sas \ b w \ ozz q] [ ^] \ s \ s \ s \ ba] 0g q] \ ac [w \ u bvs eoabs bvs [wq`]]
根据第 125 号法案,房主必须将现有的污水池升级为符合环境和公共卫生法规的污水处理技术。将污水池升级为经批准系统的历史成本范围很广,从大约 9,000 美元到 60,000 美元或更多不等,具体取决于污水系统容量(基于卧室数量)、技术以及位置或场地限制。1 假设平均改造成本为 23,000 美元,改造所有 88,000 个污水池的潜在财务负担将超过 20 亿美元。2 在生活成本已经很高的州,污水池改造成本可能会成为许多住宅业主的财务负担。立法机关责成工作组制定一项战略,以帮助筹集污水池升级的资金和融资。
大学的课程、活动和设施向所有人开放,不论种族、肤色、性别、性别认同或表现、性取向、婚姻状况、年龄、国籍、政治派别、身体或精神残疾、宗教、受保护的退伍军人身份、基因信息、个人外貌或任何其他受法律保护的阶层。