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工业用水和工厂废水检测方法 - 第 5 部分 - JSA Webdesk
1 年前ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 1
人工智能在水和废水处理领域的应用
作者贡献：George Wainaina、Joel Podgorski、Linda Strande、Christoph Lüthi (Eawag)、James Elliot Brown (SWOT)、Olivier Mills (WASH AI)、Karen Setty、Chloé Poulin (Aquaya)
水，废水和雨水的数字技术
资料来源：https：//www.syracuse.com/business/2024/04/micron-would-bring-bring-a-new-a-new-era-of-manufacturing-to-central-ny-ny-ny-and-ny-and-new-new-pollution.html; https://rachelsnetwork.org/burnout/; https://www.kansascity.com/news/weather-news/article288195660.html; https://echo.epa.gov/detailed-facility-report?fid=ksr000380&sys=icp
聚乙烯二苯二甲酸酯颗粒的机制碎片分解为纳米塑料和可合同的碳，废水comamonas
摘要：在废水和城市河流中，曲霉科细菌富含多聚（乙二醇）（PET）微塑料，但宠物降级机制仍不清楚。在这里，我们通过结合显微镜，光谱，蛋白质组学，蛋白质建模和遗传工程来调查了废水分离株的comamonas testosteroni kf-1。与宠物膜上的较小凹痕相比，扫描电子显微镜显示出明显的宠物颗粒，导致30天培养中的小纳米颗粒（<100 nm）的丰度增加了3.5倍。红外光谱法主要捕获了碎片颗粒中的水解裂解。溶液分析进一步证明了PET低聚物BIS（2-羟基乙基）苯二甲酸酯的双重水解为生物可用的单体terephathathate。补充乙酸盐，一种常见的废水共覆盖物，促进了细胞生长和宠物碎片。仅检测到一种，仅检测到一种，这在仅乙酸盐和仅宠物的条件下发现。该水解酶结构的同源性建模说明了尽管序列不同，但类似于报道的PET水解酶的底物结合。缺乏该水解酶基因的突变体无能为力低聚物水解，宠物碎片降低了21％。基因的重新插入恢复了两个功能。因此，我们已经确定了在废水comamonas中降低宠物降解水解酶的本构生产，该水解酶可以用于塑料生物转化。关键词：塑料废物，废水，生物降解，显微镜，蛋白质组学，PET水解酶
基于蒙特卡罗模拟、人工智能和机器学习的三维电化学处理外来染料废水的建模与优化
摘要 本研究研究了三维电化学工艺对外来化合物纺织废水中甲基橙 (MO) 染料污染物的脱色性能。采用具有强氧化电位的电化学技术处理纺织染料，并采用附加吸附技术有效去除废水中的染料污染物。在电流密度为 15 mA/cm 2、能耗为 3.62 kWh/kg 和电流效率为 79.53% 的情况下，MO 去除率约为 98%。在电流密度为 15 mA/cm 2 时，50 mg/L MO 污染物迅速矿化，半衰期为 4.66 分钟。此外，在三维电化学反应器中对石墨插层化合物 (GIC) 进行电极化，以增强直接电氧化和 . OH 的生成，从而提高协同处理效率。利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法，对MO污染废水的脱色进行了优化。统计指标表明，模型的优越性顺序为：ANN>RF>SVM>多元回归。人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）方法对工艺参数的优化结果表明，电流密度为15 mA/cm 2、电解时间为30分钟、初始MO浓度为50 mg/L是维持电化学反应器电流和能源效率的最佳操作参数。最后，蒙特卡洛模拟和敏感性分析表明，ANN的预测效率最好，不确定性和变异性水平最低，而随机森林的预测结果略好。
如何引用本文：基兰·哈特里（Kiran Khatri）（2024）人工智能在定价和货币策略中的融合和信用派生的策略 如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear 图书馆服务中的人工智能：增强访问... 如何引用这篇文章：Shantanu Sudhir Gujar，Thiyagarajan V S，Shreya Sudesh Sakpal Sakpal Ashish Kumar Pandey（2024）。高级网络安全框架F 如何引用本文：Indraji C，Satishkumar Naikar，Dominic J（2024）使用机器人技术和人工智能来增强图书馆服务。 使用Ai-... 优化废水处理过程 AI和金融市场中的大数据分析 通过... 优化CNC转动过程参数 如何引用本文：R.K. Rahul Shandilya Sharma（2024）将基于嵌入式系统中零信任体系结构的芯片通信固定到芯片通信。 社交媒体作为增强女性权能的催化剂 对AI驱动的自动化与... 的比较分析 如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra 的影响 如何引用这篇文章：Jetya Banothu，Sangeeta Nakhate（2024）基于数字转换器的高速GNRFET模拟设计。图书馆进度Inte 基于机器学习的手写字符识别 人工智能和社会... 的作用和影响
在外汇和货币市场的背景下，抽象的金融市场动态通过各种变化和转型进行了变化，包括整合人工智能（AI）等创新。金融市场策略（包括对冲和定价策略通过AI的实施）能够影响货币，信贷和金融衍生品市场，以防止市场敞口的风险。AI技术是一种创新的整合，旨在通过其算法和预测模型来改善外汇，信用风险，货币市场和金融衍生品策略。AI的预测性和自动化功能是其有益和有用的方面之一，这些方面有助于通过降低错误的风险，增强对市场风险管理的生产能力，从而降低错误的风险以及提高错误的生产能力，从而有助于创新的金融衍生品和对信贷和货币市场的风险管理。关键字：金融衍生品，对冲，货币市场，外汇，汇率确定，货币衍生品，人工智能和衍生品，翻译风险，经济暴露。
PNPLA3中的rs738409多态性与西孟加拉邦孟加拉民族人口中非酒精性脂肪肝病的发育和严重程度的关联 由于自然灾害引起的正常盐水供应链的破坏： 从理论模型到实际部署 预测痴呆症和帕金森氏病相关的皮质下区域中的脑铁沉积：英国生物库中的遗传和观察分析 适用于心电图图像的人工智能，用于可扩展的甲状腺素蛋白淀粉样蛋白心肌病 OMKAR：基于光学图的基因组的自动核分型，以鉴定宪法异常 给予年轻婴儿的益生菌和合成生药品 parvovirus b19废水固体中的基因组DNA浓度与社区感染有关 cenobamate对认知的负面影响 基于多矩的寿命基因对大肠癌的免疫相关性的影响 输注的免疫疗法会影响头颈癌的存活：倾向评分与分析匹配 通过生成变压器学习人类疾病的自然史 基于WGCNA和LASSO回归的新型结肠腺癌中衰老相关LNCRNA的预后模型 负面情绪对青少年非杀虫剂的影响 对ELMOD3相关常染色体的确认见解... 对GWAS目录的系统评价
参考文献1。Lazo M，Clark JM。非酒精性脂肪肝病的流行病学：一种全球视角。Semin Liver Dis.2008; 28：339-50。2。Bajaj S，Nigam P，Luthra A等。一项关于胰岛素抵抗，代谢共同变化和预测评分的病例对照研究。印度J Med Res。2009; 129（3）：285-292。 3。 Mohan V，Farooq S，Deepa M，Ravikumar R，Pitchumoni CS。 与不同等级的葡萄糖不耐症和代谢综合征有关的南印第安人非酒精脂肪肝病患病率。 糖尿病临床实践。 2009; 84（1）：84-91。doi：10.1016/j.diabres.2008.11.039 4。 Romeo S，Kozlitina J，Xing C等。 PNPLA3中的遗传变异赋予对非酒精性脂肪肝病的敏感性。 nat Genet。 2008; 40（12）：1461-1465。 doi：10.1038/ng.257 5。 Severson TJ，Bostur S，Bonkovsky HL。 影响非酒精性脂肪肝病的遗传因素：系统的临床综述。 世界J胃烯醇。 2016; 22（29）：6742-6756。doi：10.3748/wjg.v22.i29.6742 6。 Kozlitina J，Smagris E，Stender S等。 外显域的关联研究确定了一种TM6SF2变体，该变体赋予了对非酒精性脂肪肝病的易感性。 nat Genet。 2014; 46（4）：352-356。 doi：10.1038/ng.2901 7。 Oliveira Ain，Malta FM，Zitelli PMY，Salles APM，Gomes-Gouvea MS，Nastri ACS，Pinho JRR，Carrilho JRR，Carrilho FJ，Oliveira CP，Mendes-CorrêaMC，Pessoa MC，Pessoa MG，Mazo DF。 PMID：33622266; PMCID：PMC7901065。 8。2009; 129（3）：285-292。3。Mohan V，Farooq S，Deepa M，Ravikumar R，Pitchumoni CS。与不同等级的葡萄糖不耐症和代谢综合征有关的南印第安人非酒精脂肪肝病患病率。糖尿病临床实践。2009; 84（1）：84-91。doi：10.1016/j.diabres.2008.11.039 4。Romeo S，Kozlitina J，Xing C等。PNPLA3中的遗传变异赋予对非酒精性脂肪肝病的敏感性。nat Genet。2008; 40（12）：1461-1465。 doi：10.1038/ng.257 5。 Severson TJ，Bostur S，Bonkovsky HL。 影响非酒精性脂肪肝病的遗传因素：系统的临床综述。 世界J胃烯醇。 2016; 22（29）：6742-6756。doi：10.3748/wjg.v22.i29.6742 6。 Kozlitina J，Smagris E，Stender S等。 外显域的关联研究确定了一种TM6SF2变体，该变体赋予了对非酒精性脂肪肝病的易感性。 nat Genet。 2014; 46（4）：352-356。 doi：10.1038/ng.2901 7。 Oliveira Ain，Malta FM，Zitelli PMY，Salles APM，Gomes-Gouvea MS，Nastri ACS，Pinho JRR，Carrilho JRR，Carrilho FJ，Oliveira CP，Mendes-CorrêaMC，Pessoa MC，Pessoa MG，Mazo DF。 PMID：33622266; PMCID：PMC7901065。 8。2008; 40（12）：1461-1465。 doi：10.1038/ng.257 5。Severson TJ，Bostur S，Bonkovsky HL。影响非酒精性脂肪肝病的遗传因素：系统的临床综述。世界J胃烯醇。2016; 22（29）：6742-6756。doi：10.3748/wjg.v22.i29.6742 6。Kozlitina J，Smagris E，Stender S等。外显域的关联研究确定了一种TM6SF2变体，该变体赋予了对非酒精性脂肪肝病的易感性。nat Genet。2014; 46（4）：352-356。 doi：10.1038/ng.2901 7。 Oliveira Ain，Malta FM，Zitelli PMY，Salles APM，Gomes-Gouvea MS，Nastri ACS，Pinho JRR，Carrilho JRR，Carrilho FJ，Oliveira CP，Mendes-CorrêaMC，Pessoa MC，Pessoa MG，Mazo DF。 PMID：33622266; PMCID：PMC7901065。 8。2014; 46（4）：352-356。 doi：10.1038/ng.2901 7。Oliveira Ain，Malta FM，Zitelli PMY，Salles APM，Gomes-Gouvea MS，Nastri ACS，Pinho JRR，Carrilho JRR，Carrilho FJ，Oliveira CP，Mendes-CorrêaMC，Pessoa MC，Pessoa MG，Mazo DF。PMID：33622266; PMCID：PMC7901065。8。PNPLA3和TM6SF2多态性在巴西慢性丙型肝炎患者中对肝纤维化和代谢异常的作用C. 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棕榈油厂废水中微藻葡萄藻的加工繁殖
棕榈油厂废水 (POME) 的化学和生物需氧量 (BOD 和 COD) 高，因此污染程度远远高于城市污水。本研究检查了典型物理环境下 POME 废水的特性，以追踪不同体积和不同 POME 稀释度下微藻（即葡萄藻属）的生长条件。从分析 POME 的水质测量结果开始，然后得出微藻的生长条件。葡萄藻属微藻无法在稀释的原始 POME 中繁殖。然而，在充足的光照和氧气条件下，它可以在稀释的厌氧 POME 中很好地繁殖。研究结果表明，70% 的稀释厌氧 POME 是微藻葡萄藻属增殖的理想稀释度。原始 POME 在物理上被描述为水中含有的高总固体和浊度浓度的浓稠褐色液体。该研究探讨了葡萄藻属的用途。在 POME 材料中进行培养和繁殖以实现可持续的生物能源生产，突出了微藻在未来经济效益方面的潜力。关键词：POME；微藻 Botryococcus sp.；微藻培养；废水
细菌在废水处理中的作用
总而言之，废水处理在维持公共卫生和保护环境方面起着至关重要的作用。通过有效治疗和去除污染物，包括致病性微生物和过多的养分，治疗过程可确保可以将废水安全释放到环境中或用作宝贵的饮用水来源。将微生物纳入治疗系统中不仅有助于有机物的细分，而且还提供了资源回收和可再生能源生产的机会。当务之急，废水处理继续发展并进步，以应对不断增长的全球水挑战并促进可持续发展。（Raček，2020年）（Wärff，2020）（Rakesh等人2020）（Delhiraja＆Philip，2020）（Alagirisamy，2021）（Nagarkar等人2021）（Crouch，2020）。