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评估在清洁水中的国家投资
我们的研究以及代理机构在建模和报告方面的投资表明，清洁水资金会导致明尼苏达州居民重视的福利流。使用生态系统服务模型，我们说明了该州不同地区水质的投资如何与七个潜在的好处相关：饮用水质量，湖泊娱乐，营养出口，鳟鱼钓鱼，湖岸的财产价值，野生水稻生产和湿地鸟类保护。对于每种与水相关的生态系统服务，地图都确定了流域，过去的清洁水基金投资目标是为了提供特定服务而得分很高的流域。对于某些服务，例如饮用水质量和养分出口，我们观察到过去的清洁水基金投资与潜在回报之间的一致性很高。在某些地区，清洁水基金投资没有优先考虑提供特定利益的最大潜力的流域，最值得注意的是湿地鸟类保护和野生水稻的生产。
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
水中基于机器学习的污染检测
水是所有人类活动的必要组成部分。根据联合国世界水评估计划，每天，200万吨污水，制造和农业废物被排放到世界水中。由于人口需求和减少清洁水供应以及可用的水污染管理机制；迫切需要使用计算方法智能管理可用的水。本文提出了人工神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），用于自动化水杂质检测。为了完善模型，使用管道中的浑浊水的图片来检测事件。深度学习的算法通过4220张图像的数据集进行了大量培训后达到96.3％的准确性，反映了各种污染的污染。这表明该模型可用于水系统污染检测。
15 耐用的渔具和装备，可在水中生物降解...
确定切换机制后，我们将开发至少三种新型塑料，这些塑料在 30°C 的海水中放置六个月后可实现 90% 的生物降解。然后，我们将在海洋（包括深海）中证明其生物降解性，并使用生物质和碳基材料完成四款带有这些开关的原型。
布朗尼水合水中的解密密度波动
水对于地球上的所有生命都是必不可少的，是最常见的液体。However, its behaviour is unique exhibiting a range of anomalous properties, including increased density upon melting, a density maximum at 277 K (4 °C), reduced viscosity under pressure at below 306 K (33 °C), high surface tension, and decreased isothermal compressibility and heat capacity with the temperature at ambient conditions, with minimum values at 319 K (46 °C) and 308 K (35 °C), 分别。[1]已经提出了在热平衡上竞争的两个竞争氢键组织的假设来解释这种行为。[2]这两个组织表现为两个阶段，即高加密液体（LDL）和高密度液体（HDL），在超冷方案中。[3]然而，尽管在水中出现了最近可能的伪相图，但在环境条件下，这两个不同的结构组织的存在及其含义仍然难以捉摸和有争议。[2]在这里，我们展示了NAYF 4：YB/ER上转换纳米粒子（UCNPS）的实验测量如何通过在水平条件下通过上转化的液化液体测量法分散在水中的某些假设。该方法可以使用不同尺寸的UCNP评估液体水中LDL基序的尺寸分布，从而通过简单地改变水性悬浮液的pH来模仿压力对氢键网络的影响，从而在环境条件下工作的好处。[4]这种实验方法提供了一种新的方法来研究水的两态模型，并通过检查环境条件对UCNP的运动的影响，例如不同的pH值和溶剂，从而更深入地了解液态水中氢键的组织。
在水中诱导cynodon dactylon的分解 -
在水位波动区（WLFZ）的流量中，氮（N）的养分水平和磷（P）在上覆的水中由于土壤养分的释放而膨胀，从而影响cynodon dactylon等植物的分解。然而，对这些营养变化对植物养分释放和水动力学的影响的研究有限，使对水质影响的准确评估复杂化。这项研究使用了8个具有不同初始养分水平的水样品来模拟WLFZ土壤养分引起的N和P变化，并检查了Cynodon dactylon的分解和养分动力学。的结果表明，量量显着增加了N和P的初始水平，尤其是作为颗粒氮（PN）和颗粒磷（PP），影响了水中的植物分解和营养动力学。60天后，Cynodon Dactylon损失了47.97％-56.01％干物质，43.58％-54.48％的总氮（TN）和14.28％-20.50.50％的总磷（TP）。初始PN和总溶解氮（TDN）促进了干物质损失，PN和PP促进了TP损失，而PN和PN和TDN抑制了TN损失。到第60天，在上面的水中，植物释放的N和PN或TP之间没有发现正相关。但是，初始PP和PN水平与TN和TP负相关，表明抑制作用。进一步的分析表明，从土壤中释放出的PN和PP支持微生物骨料的形成，增强了硝化和磷的去除，从而随着时间的推移改善了水纯化。
气候变化如何增加您从污水中捕获病毒的机会：新研究
我们现在生活在极端天气事件的世界中。随着长时间暴雨和热浪的频率的增加，气候变化可能会增加暴露于河流，湖泊和沿海水域中污水相关病毒的可能性。激烈的暴雨也可能导致雨水过载城市下水道系统。因此，未经处理的未经处理的污水释放到河流，湖泊和沿海水域中。
基于CRISPR的方法增强了废水中抗生素耐药性的检测
废水包含许多不同的ARG与来自人类，病毒和细菌在内的各种来源的遗传物质混合在一起。因为ARG仅占总DNA含量的很小比例，因此在废水样品中发现它们需要敏感的检测方法。最常见的技术是定量聚合酶链反应（QPCR）。此方法使用称为引物的RNA指南来识别已知ARG的特定DNA序列，然后将其放大以进行检测。
田间注释：在废水中检测疫苗衍生的脊髓灰质炎病毒2型 - 五个欧洲国家/地区，2024年9月至12月
欧洲CVDPV2分离株的测序鉴定出与Sabin 2疫苗菌株的43-50个核苷酸的VP1衣壳蛋白编码区的差异。总体而言，在所有欧洲分离株中都发现了这些核苷酸差异中的38个。它们具有13个核苷酸的常见差异，与最接近的NIE-ZAS-1分离株发生了变化，这些分离株先前在阿尔及利亚，几内亚和马里被检测到。在这些欧洲国家中检测到的病毒群体呈现出单个谱系（即它们表现出核苷酸变化的共同模式，这使得它们与彼此之间的关系更紧密，而不是与Nie-Zas-1出现中的任何其他非欧洲分离物更紧密相关）；但是，集群中存在一系列遗传差异，同一国家不同地点的同时分离彼此之间表现出很大的差异（4）。