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World File Search System塑料瓶
年度甲基苯丙胺实验室总计
12次在堪萨斯州在2021年在堪萨斯州抓住的12次实验室的甲基苯丙胺实验室事件的总数归类为一锅甲基苯丙胺实验室。使用硝酸铵，氢氧化钠，水，石油馏出物和金属矿物质的一锅生产方法将伪麻黄碱转化为甲基苯丙胺。这种制造方法通常在小型塑料瓶中完成，是便携式的，可以很容易地隐藏。在2021年抓住了使用红磷和氢碘酸产生甲基苯丙胺的一个红磷实验室。使用无水氨和锂或金属产生甲基苯丙胺的无水氨实验室。在2021年扣押的四个实验室是未知类型。执法机构向El Paso情报中心（EPIC）报告的信息表明，2021年在美国占领的大多数甲基苯丙胺实验室都是一锅实验室。2021年在堪萨斯州抓住的十二个实验室比2020年（大流行第一年）的历史最低点增加了。美国各地的实验室数量继续下降。基于报告给Epic的数据，国内甲基苯丙胺秘密的数量
碳足迹评估计划和树木在减少排放中的作用
摘要鉴于目前对气候变化和CO 2排放的重视，至关重要的是要确定和减轻碳足迹的特定准则。以下论文旨在估计二氧化碳二氧化碳的碳排放，同等学位与Uniza技术学院的活动以及该树通过光合作用吸收二氧化碳的能力。这项研究的主要目标是确定校园树的排放如何有助于减少整体碳排放。学院采用的方法包括评估设施，分析能源消耗和排放，利用CO 2米进行运输评估，监测空气质量以及跟踪商品和服务以有效地衡量排放。我们还计算了可用于碳固存的校园中的树木数量，以确定树木的环境影响。数据分析的结果表明，在大多数情况下，大学建筑物内的CO 2水平在700 ppm的安全范围内。我们的研究还表明，能源消耗和塑料瓶的使用是碳排放的重要来源。我们将总碳足迹计算为521 TCO 2 -EQ，与全球其他大学相比，它相对较低。这项研究表明需要决定性干预，包括安装实时监控和节能传感器。这些包括确保灯光和
环境，社会和治理（ESG）政策
•在我们所有数据中心中切换到可再生电力。•加速转换到我们办公室的可再生电力。•将大部分备用到我们的汽车舰队到电动汽车。对所有人进行生态驾驶意识/培训，并优先考虑公司汽车受益人。•通过促进低碳运输选项以及使用数字工具进行远程协作，通过我们的全球和地方旅行政策和实践来最大程度地降低商务旅行的环境影响并通过我们的全球和地方旅行政策和实践。•通过最大程度地减少温室气体排放，废物和消费（旅行，住宿，餐饮，糖果等）来减少我们内部事件的环境影响。•测量并报告所有废物，以及从办公室和数据中心产生的电子垃圾。•实施并维护有效的资源和废物管理实践，以促进废物和当地循环经济的减少，再利用和回收，负责硬件和外围设备的负责。•将可持续性嵌入我们的采购政策和采购实践中，以最大程度地减少自然资源的使用。•尽可能多地扩展我们所有IT硬件在办公室和数据中心中的生命周期。•删除我们所有办公室中的一次性塑料。•水：在各处禁止塑料瓶，我们提供的公共服务和优质的可饮用水。•通过与CGI合作伙伴吸引并鼓励环境意识的环境培训来传达我们的环境政策，实践和进步。
2022 年 4 月 5 日 NGT 尊敬的命令的副本。
微塑料（初级和次级）主要通过污水/废水处理厂排放和地表径流污染饮用水源。许多行业将（初级）微塑料用于各种用途，例如医药、化妆品等。使用后，这些初级微塑料会被冲洗掉，成为生活污水的一部分（Singh 等人，2021 年）。由于污水/废水处理厂没有完全去除微塑料的设备，因此这些工厂排放的废水中含有大量微塑料（Amrutha 和 Warrier，2020 年）。当这些废水与淡水源混合时，微塑料成为淡水/饮用水供应链的一部分（Magnusson 和 Noren，2014 年；Novotna 等人，2019 年）。还要注意的是，水处理厂和供水系统的许多组件通常由塑料材料制成，例如高密度聚乙烯、聚氯乙烯、聚丙烯等（Mintenig 等人，2019 年），因此，这些材料进一步促进了它们所输送的水中微塑料的产生。据报道，处理过的瓶装水也含有微塑料（Mason 等人，2018 年；Pivokonsky 等人，2018 年）。然而，据报道，饮用水中最小的微塑料颗粒为 1 微米（WHO，2019 年）。有证据表明，装瓶过程和/或塑料瓶/瓶盖的包装在很大程度上导致了微塑料的产生。
16S rRNA Gen Gen分析塑料破坏细菌，印度尼西亚南部苏门答腊
抽象河流是塑料进入海洋的主要途径，包括穆西河河口。能够通过聚合酶酶降解塑料废物的细菌特征。这项研究的目的是确定细菌分离株降解塑料并确定降解塑料废物的细菌的能力。这项研究使用塑料瓶，尼龙网和小吃包装器作为降解测量的对象。使用通用PCR引物对16S rRNA基因进行鉴定，以向前引物63F（5'-CAG GCC TAA CAC ATG CAA GTC-3'）和反向引物1387R（5'-GGGG cgg cgg cgg cgg cgg cgg wgt gta gta caa ggcc-3'）的形式进行细菌的鉴定分析。是20天内降解百分比最高的细菌类型，总计7.75％，是阿米洛里克法氏芽孢杆菌。使用16S rRNA基因分析对塑料降解细菌的类型鉴定显示了11种细菌，其中包括8种类型，包括HOMINIS葡萄球菌，铜绿假单胞菌，Acinetobacter sp。，acinetobactoctocter sp。，acinetobactobacter baumannii，baumannii，baumannii，acinetabacter abilis sp sp sp sp。淀粉法。细菌塑料降解的百分比相对较小，因此最好寻找可能有细菌生长的时间。
TQ 论文作者指南
1. Achhammer, KH 和 Spang, D. 1998. 塑料瓶灌装。Brauwelt Int. 16:232-233。2. Back, W. 1981. 啤酒酿造月刊 34:267-275。3. Bamforth, CW 1983. 大麦中的超氧化物歧化酶。J. Inst. Brew. 89:420-423。4. Bamforth, CW、Muller, RE 和 Walker, MD 1993. 麦芽制造和酿造中的氧和氧自由基：综述。J. Am. Soc. Brew. Chem. 51:79-88。5. Bamforth, CW 和 Simpson, WJ 1995. 酿造中的离子平衡。Brew. Guardian 124(12):18-24。（注：仅当所有期刊都以第 1 页开头时才需要期刊号。）6. Hahn, AF、Banke, F.、Flossman, R.、Kain, J. 和 Koniger, J. 2001. 面向第三千年的过滤技术。Brew. Int. 1(8):49-50、52。7. Heggart, HM、Margaritis, A.、Pilkington, H.、Stewart, RJ、Dowhanick, TM 和 Russell, I. 1999. 影响酵母生存力和活力特征的因素：综述。Tech. Q. Master Brew. Assoc. Am. 36:383-406。8. Pollock, JRA 和 Weir, MJ 1975. 单个糖发酵过程中形成的辅助发酵和挥发性物质。Proc. Am. Soc.酿造化学34:70-75。
机器人操纵的手眼协调
在基于视觉的机器人操作中，当机器人识别物体掌握的对象时，对物体的位置，几何和物理特性的了解并不完美。可变形的物体（例如苏打罐，塑料瓶和纸杯）在学习这些特性的不确定性方面占据了最佳的challenges。为了敏捷地掌握这些，机器人必须在不同的非结构化表示下自适应地控制和协调其手，眼睛和鳍力量的力。换句话说，机器人的手，眼睛和施加力的量必须得到很好的协调。本论文探讨了人类启发的机制的基本原理，并将其应用于基于视觉的机器人抓地力，以开发手眼镜协调以进行可变形的物体操纵。有了一个对象找到任务，机器人遇到了一个无知的对象混乱的非结构化环境。它首先必须查看环境的概述，并存储场景的语义信息，以进行以后的对象触发迭代。使用存储的信息，机器人必须找到所需的对象，仔细抓住它，然后将其带回定义的位置。为了实现感知目标，该机器人首先能够将环境视为一个整体，例如当人类遇到新探索的场景时，并通过模拟视觉选择性注意模型来学会在三维空间中有效地识别对象。最后，在某些特殊情况下，由于人类或以后的迭代中，机器人可能会遇到已经变形的对象。为了更有效地对此进行完善，该机器人还经过训练，可以通过合成的变形对象数据集重新认识这些项目，该对象数据集使用基于直观的Laplacian的网状网格变形过程自动生成。在整个论文中，都解决了这些子问题，并通过在实际机器人系统上进行实验来证明所提出方法的可行性。
塑料废物的成本效益分析...
摘要：全球塑料废物是紧迫性的问题。海洋塑料污染是一个特别具有挑战性的问题，因为塑料需要数十年的时间才能崩溃，影响海洋生态系统和食物网的微颗粒和纳米颗粒也是如此。塑料污染问题在发展中国家的生产和消费不断上升，与欠发达的废物处理系统和大量进口塑料废物共存。塑料废物管理已成为许多发展中国家和城市的关键环境和公共卫生挑战，包括尼日利亚三角洲州的Ughelli。本研究对四种关键的塑料废物缓解策略进行了全面的成本效益分析，即家庭废物隔离计划，塑料废物收集和回收系统，公共意识运动以及用于在Ughelli实施的塑料瓶和容器的存款退还计划。使用0.5年的项目时间范围和10％的折现率，计算每个策略的净现值（NPV）和成本效益比。结果表明，塑料废物收集和回收系统的NPV最高为112,500,000，成本效益比为1.50，这表明它是财务上最可行的选择。家庭废物隔离计划的NPV为80,000,000，成本效益比为1.35，也表明经济可行性很强。公共宣传运动和存款退还计划的NPV值分别较低，但仍为正面的NPV值分别为52,500,000和25,000,000，成本效益比为1.28和1.08。这些发现为克利尔利的政策制定者和废物管理当局提供了宝贵的见解，以根据财务和经济考虑对可持续塑料废物减轻的可持续塑料废物进行投资。它建议对废物处理，利益相关者的共识和意识建设，降低塑料和替代材料之间的价格和便利差的监管政策以及推动对环境法规的执行。
文章：Thakker, D.、Mishra, BK、Abdullatif, A. 等人（另外 2 位作者）（2020 年）可解释的人工智能用于开发智能城市解决方案。《智能城市》，3 (4)。第 1353-1382 页。ISSN 2624-6511
摘要：用于开发智能城市解决方案的传统人工智能 (AI) 技术，机器学习 (ML) 和最近的深度学习 (DL)，更多地依赖于利用最具代表性的训练数据集和特征工程，而不是可用的领域专业知识。我们认为，这种解决方案开发方法使得解决方案的结果更难解释，即通常无法解释模型的结果。城市决策者越来越担心人工智能解决方案缺乏可解释性，这被认为是此类基于人工智能的解决方案获得更广泛接受和信任的主要障碍。在这项工作中，我们调查了“可解释深度学习”作为“可解释人工智能”问题的一个子集的概念，并提出了一种使用语义网技术的新解决方案，并在欧盟委员会资助的项目中通过智能城市洪水监测应用程序进行了演示。监测易受洪水问题影响的关键地理区域的沟渠和排水系统是任何洪水监测解决方案的重要方面。该问题的典型解决方案包括使用摄像机实时捕捉受影响区域的图像，其中包含不同的物体，例如树叶、塑料瓶等，并构建基于深度学习的分类器来检测这些物体，并根据图像中这些物体的存在和覆盖范围对堵塞进行分类。在这项工作中，我们独特地提出了一种可解释的人工智能解决方案，使用深度学习和语义网技术构建了一个混合分类器。在这个混合分类器中，深度学习组件检测物体的存在和覆盖程度，并使用与专家密切协商后设计的语义规则进行分类。通过利用洪水环境中的专家知识，我们的混合分类器可以灵活地使用物体及其覆盖关系对图像进行分类。通过实际用例展示的实验结果表明，与仅使用深度学习的分类器相比，这种混合图像分类方法的图像分类性能平均提高了 11%（F 测量）。它还具有独特的优势，即整合专家的知识来定义决策规则来表示复杂的情况，并利用这些知识来解释结果。
Graham's、The Family Dairy Airthrey Kerse……
Graham's 家族乳业公司自 1939 年以来一直在 Airthrey Kerse 乳业公司经营，现已成为苏格兰最大的独立乳业公司，每天为全英国 6,000 多家零售客户提供乳品。该公司在苏格兰拥有三个战略位置的加工厂，分别位于 Airthrey Kerse（斯特灵）、Glenfield（考登比斯、法夫）和 Balmakeith（奈恩），并由位于斯特灵、因弗基辛、Port Dundas 和 Kintore 的配送站提供支持。Graham's 仍然是一家家族企业，总部位于 Airthrey Kerse 乳业公司。Airthrey Kerse 乳业公司每周加工 250 万升牛奶（平均每天 35 万升），相当于每天约 350 吨。牛奶处理和加工业务的稳步增长导致现在需要根据《2012 年污染防治（苏格兰）条例》对乳品厂进行注册，因为这超过了附表 1 第 6.8 节 A（e）部分规定的“处理和加工牛奶，每天收到的牛奶数量超过 200 吨（年平均值）”的门槛。Airthrey Kerse 乳品厂位于 Bridge of Allan 和 Causewayhead 之间的 Carse。该乳品厂加工的牛奶包括全脂、半脱脂和有机牛奶，并生产块状和可涂抹的黄油和奶油。Airthrey Kerse 也是该公司的总部，包括管理、财务、销售和营销部门。Airthrey Kerse 占地约 3 公顷（内部空间 4,000 平方米），用于支持牛奶进货、巴氏杀菌、装瓶、包装、冷藏、调度和相关支持服务，包括车辆修理厂和停车场。主要进料流为全脂牛奶和塑料瓶，发货涉及零售客户的乳制品和回收包装（纸）。该乳品厂使用自来水、电力和天然气，工艺残余物通过溶气浮选 (DAF) 装置处理，处理后的废水排放至主要公共下水道，然后流入斯特灵废水处理厂。