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萨克拉曼多市建立新的压缩天然气基础设施
计划在该市的第一个CNG站计划的原始位置是位于北萨克拉曼多北部Del Paso Road 918号的North Area Corporation Yard（NACY），如图1。该站点最初是由现已停产的国家卡车公司Consolidated Freightways于1986年开发的。最初之所以选择该地点，是因为CNG卡车现有的大量存在，包括与固体废物分配（例如AutoCar后装载机卡车）和Freightliner Elgin Broom Bear Scheepers等固体废物无关的车辆。该项目的目的是为总共28个分配器安装14个新的时间填充电台。为此，提出了一个（1）个额定标准英尺 /分钟标准立方英尺（SCFM）和4,500磅的气体压缩机，每平方英寸（PSIG）排放，600 scfm气体干燥机以及相关的电气和对照组。加利福尼亚能源委员会奖获得50％的匹配赠款250,000美元。该项目的预计是将温室气体排放量减少多达20％，对当地交通的影响很小。NACY设施足够大，可以轻松处理实施该项目所需的站点修改，几乎对周围社区没有影响。
萨克拉曼多办公室-4Q 2024
幸运的是，在过去的十年中，萨克拉曼多的大规模办公室建设一直很少。过去十年中缺乏投机项目已将该地区定位为更快的周转，并最大程度地减少了对空位和可用性率的任何进一步的向上压力。过去三年以创纪录的高租金稳定，但租金增长却放慢了。预计，实际美元租金增长将下降并持续到2025年底。随着公司继续严格审查其空间需求，占用率仍然低于流行前的水平，并且很可能会继续进入来年。
在检测慢性心力衰竭中分析血清拉曼光谱的机器学习方法的比较
摘要。拉曼光谱对分子水平上物质化学成分的高灵敏度使其成为通过分析血清诊断慢性心力衰竭（CHF）的宝贵工具。拉曼光谱法提供了一种无标签，快速检测方法，与机器学习（ML）技术结合使用时具有高度特异性和准确的结果。但是，必须仔细选择适当的ML算法，以分析高维光谱数据，以获得可靠和正确的结果，这些结果主要基于所研究的样品，标本或结构的真实化学特征以及并非所有算法都可以提供高性能。在这项研究中，我们比较了四种方法：（1）多变量曲线分辨率与逻辑回归（MCR-LR）结合使用，（2）与线性内核支持向量机（MCR-SVM），（3）在潜在结构上的投影与歧视分析（PLS-DA）的投射（4）投影（4） （PLS-SVM）。这些方法适用于CHF患者的193例拉曼光谱，对照病例的78例。我们发现，PLS-DA和PLS-SVM证明了最佳的ROC AUC，平均值为0.950（0.91-0.97，0.95 CI）和0.99（0.94 - 1.00，0.95 CI），而MCR-LR和MCR-SVM仅实现了0.50（0.46- 0.53-0.95 CI），以及0.53，0.95 CI），并实现CI），分别。©2024生物医学光子学与工程杂志。
宽带刺激的拉曼成像基于多通道锁定检测的光谱组织病理学
自发的拉曼显微镜通过直接揭示分子的振动光谱，以无标记和非侵入性方式揭示了样品的化学成分。但是，其极低的横截面可防止其应用于快速成像。刺激的拉曼散射（SRS）得益于非线性过程的连贯性，通过几个数量级扩大信号，从而解开了提供分析信息以阐明具有亚纤维分辨率的生化机制的高速显微镜应用。尽管如此，在其标准实现中，窄带SRS一次只能以一个频率提供图像，这不足以区分重叠的拉曼频段的成分。在这里，我们报告了配备有自制的多通道锁定放大器的宽带SRS显微镜，同时在32频率下测量SRS信号，集成时间降至44μs，从而允许详细的，高空间分辨率的样品映射。我们通过测量单个脂质液滴水平的肝细胞中不同脂肪酸的相对浓度，通过测量不同脂肪酸的相对浓度来区分异质样品的化学成分的能力，并通过将纤维固醇模型中的肿瘤与脑肿瘤组织与周围肿瘤区分开来。©2022作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1063/5.0093946
写作课程中的人工智能：黎巴嫩大学教师的态度 Samira Nicolas 黎巴嫩巴拉曼德大学
虽然人工智能技术已经在教育的不同方面应用了一段时间，但最近推出的生成式人工智能工具（如 ChatGPT）让更多的人意识到了这类人工智能程序的先进能力。每当一项新技术被引入时，它在教育领域可能带来的潜在好处在很大程度上取决于教师对这些好处的态度，以及他们接受某项技术的难易程度。因此，本研究旨在探讨黎巴嫩大学写作教师对在课程中使用人工智能的态度。数据是通过 2023 年夏季进行的一项调查收集的，调查结果来自 67 名英语写作教师。结果显示，总体而言，教师对人工智能在写作教学中的应用持中立态度，但对其促进写作作业评分的潜力很感兴趣。简介 随着 Open AI 的 ChatGPT 在 2022 年底的突然出现，那些不太了解学生和教育机构如何使用 AI 的教育工作者突然对 AI 的能力产生了敏锐的警惕，特别是生成式 AI 程序。著名的抄袭检测软件 Turnitin 于 2023 年 4 月初推出了其 AI 检测功能，以帮助教师识别学生提交的作业，这些作业可能是由使用自然语言处理的聊天机器人（例如 ChatGPT）生成的。对于依赖 Turnitin 来帮助维护学术诚信的教师和机构来说，这一新功能迫使教师和机构参与有关如何以及何时在教学中使用 AI 的对话。与任何新的教学方法或技术工具的采用和实施一样，它的成功在很大程度上取决于教师对其有效性和相关性的态度。AI 技术的快速发展与以新技术采用缓慢和变化速度缓慢而闻名的领域有些背道而驰。世界上大多数学校的教室仍然采用工业化教育模式，这一事实表明，教育作为一个领域落后于社会变革。因此，教育机构现在正处于一个十字路口，即如何将人工智能融入教育，以提高信息素养，并及时做到这一点。人工智能能够提高学生的参与度，提供个性化的学习体验，并简化管理任务，因此教师是否愿意将人工智能，特别是生成式人工智能工具，融入到他们的教学实践中，对于它是否能成功融入教学过程至关重要。
共焦拉曼显微镜的食物分析
在一个相关的例子中，拉曼成像用于比较两种黄油产物，以研究其不同扩展能力的基础化学差异。通过沿z轴相结合在连续的焦平面上获得的2D图像来产生正常黄油和更可扩展产物的单个3D拉曼图像（图5a，b）。这两种产品显然是预期的油脂层。在可撒黄油中的水含量高，水的水与更坚固的脂肪相比，水含量更大。化学物质在脂肪阶段中的分化通过比较其拉曼光谱而变成证明（图5C）。 每种产品都包含不同类型的脂肪和油。 脂肪的同意受不饱和脂肪酸的量以及其他参数的影响。 可以通过1655 cm -1 的C = C拉伸模式的比率比较脂肪的不饱和度5C）。每种产品都包含不同类型的脂肪和油。脂肪的同意受不饱和脂肪酸的量以及其他参数的影响。可以通过1655 cm -1
2024-2025萨克拉曼多市学院目录
已竭尽全力确保该目录中所述的内容是准确的。我们提供的课程和课程以及本在线目录中包含的其他信息可能会发生变化，恕不另行通知，洛斯利奥斯社区学院区和萨克拉曼多城市学院的管理是出于与学生入学水平，财务支持水平或出于任何其他原因（根据地区和萨克拉曼多市学院的酌处）有关的原因。该地区和萨克拉曼多市学院进一步保留添加，修改或废除其任何规则，法规，政策和程序的权利。
使用拉曼显微镜评估硅
图 4. (a) PDMS 上硅纳米带的可视化马赛克图像。红色框表示成像区域。(b) 基于主硅峰面积的硅纳米带 3-D 图像。(c) 基于硅峰位置分布的拉曼图像（蓝色为无应变硅，红色为应变硅）。(d) 基于与典型硅光谱的相关性的拉曼图像（绿色区域为典型硅，蓝色区域为荧光杂质）。(e) 代表性光谱显示了 4c 中拉曼光谱的偏移（应变）。(f) 4d 中代表性光谱显示了荧光。
生命科学中的共聚焦拉曼成像和相关技术
在调查的第二部分中，对活着的斑马鱼胚胎进行了拉曼实验。这些动物被菌丝菌的野生型（WT）和突变菌株（ΔRD1）感染，作为结核病疾病的模型。通过拉曼伊斯兰（Raman Imaging）追踪了他们的感染和伤口愈合。通过检查扫描前后的生命体征，在85 MW（785 nm激光器）的成像过程中的生存能力得到了证实。分枝杆菌簇（图8a）通过其独特的拉曼光谱模式来识别（图8b），其中包含用于蛋白质（1004和1665 cm -1），DNA（789和1581 cm -1）和脂质（1065、1128、1128、1298、1439、1439和1450 cm -1）的特征带。对于两种细菌菌株，重新确定了微妙的代谢差异。最后，使用感染区域中体积拉曼扫描的时间序列用于测量和表征伤口组织区域。有关研究的更多信息和结果可在开放式出版物中获得[12]。