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World File Search System水质
日本和海外自来水质量的比较
SFPUC（美国）2022年度水质报告https://www.sfpuc.org/sites/default/files/files/documents/sf_regi
评估科索沃普里斯蒂纳区饮用水的水质
摘要。水质是计划使用水时的必要条件。从这个意义上讲，对其质量的评估和认可至关重要。本文涉及普里斯蒂纳市的井水质量。为了实现这项工作的目标，在2022年8月和9月，在四口井中取水，以分析水的物理，化学和微生物参数。研究工作和获得的结果表明；从四个样品中分析的水井没有浊度和氯的存在迹象。发现温度，pH，总硬度，溶解氧，亚硝酸盐，硝酸盐，硫酸盐，锰和氨的值在管理指令号10/2021，而铁显示较高的值（高于允许的值）。水中参数的高价值使其无法使用，而污染水的使用会给社区带来健康问题。因此，对于政策制定者和饮用水服务提供商来说，对用于公共消费的水的质量和数量的永久监测应是一个重点。关键词：水质，物理化学特性，Pristina-Kosovo，生物学参数。
管理昆士兰州区域水质（报告 7
该部门可以进一步支持高风险议会提高其能力并帮助他们开展规划活动。它可以加强各级政府之间的协调，包括分享通过监管活动和项目（例如城市水风险评估项目）收集的信息。最近的变化将监督地方政府和水监管的政府职能合并到新部门，为该部门的响应能力更强的整合和更紧密的合作提供了机会，以进一步加强议会工作人员和基础设施规划。
有监督和无监督的机器学习之间的混合智能技术来预测水质
摘要：水是生命的秘诀，占地70％以上。必须保护我们周围的水资源免受污染和忽视，这可能导致生命和健康丧失。人工智能（AI）有可能改善水质分析，预测和监测系统，以进行可持续和环保的水资源管理。因此，这项工作着重于代表水状态并确定其适用性类别（即安全或不安全）的多模型学习功能。这是通过在融合其异常值后在监督算法和无监督算法之间建立共同混合模型来完成的。此外，还应用了配子群群的优化算法来找到最佳的超参数。使用了两个数据集，在第一个数据集中，提出的混合模型在准确性，AUC和F1分数上优于99.2％的其他模型，但在第二个数据集中，在第二个数据集中，它的精度达到了大约92％的f1 cec，incece incecy incc and cocc and cocc and cocc and cocc and cocc and cocc and cocc，and cc inc inc ancc and coct ycc and acc and c。最后，论文提供了一种方法，研究人员可以使用混合机器学习来预测水质。
草案人类健康环境水质标准：PFO和相关盐
EPA的推荐第304（a）条标准为各州和授权部落提供了技术信息，以考虑和使用水质标准，最终为评估水体健康和控制污染物的排放提供了基础，并将其用于美国水域。根据CWA及其实施法规，国家和授权部落必须采用水质标准来保护水的指定用途（例如，公共供水，水供应，水生寿命，娱乐用途，工业用途）。EPA建议的水质标准不能代替CWA或法规，也不代替法规本身。因此，EPA的建议标准不会建立合法权利或义务或施加法律约束力的要求，也不是最终的代理行动。国家和授权部落在适当的情况下可能会采用与这些建议不同的其他可辩护的水质标准。epa的水质标准规定在40 CFR 131.20（a）要求国家和授权部落考虑任何新的或更新的国家第304（a）条建议的标准作为三年期审查过程的一部分，并且，如果国家或授权部落不采用新的或对这些参数进行探索的新标准或提出新的标准，则在此期间提出了新的或审查的情况。到EPA。此要求是确保州或部落水质标准反映当前的科学并保护适用的指定用途。
中央谷地区水质控制委员会
流域计划根据《波特-科隆水质控制法》第 13240 条，中央谷地水务委员会需要为中央谷地地区的所有区域制定和通过流域计划。每项流域计划都必须包含水质目标以确保合理保护有益用途，以及通过流域计划实现水质目标的实施方案。联邦法规要求每个州采用水质标准来保护公众健康或福利，提高水质并实现《清洁水法》的目的。在加利福尼亚州，有益用途、水质目标和抗退化政策是该州的水质标准。水质标准也包含在国家毒物规则（40 CFR 第 131.36 条）和加利福尼亚州毒物规则（40 CFR 第 131.38 条）中。
Aotearoa的急性铜和锌水质指南值
急性GVS取决于水的pH，硬度和DOC，因此作为一组方程提供（不同物种保护水平的不同方程式）。对于铜和锌，在较高浓度的DOC和硬度浓度下，GV较高。对于铜，GV在较高的pH下较高。相比之下，对于锌，GV在较高的pH下较低，尽管与
益生菌，益生元和合成生对生长性能，水质的影响，
这项研究旨在评估补充益生菌的饮食（芽孢杆菌），益生元（壳聚糖）和合成生物学在120天内的生长性能，先天免疫系统，抗氧化剂水平，肠道社区和粮食质量。实验性鱼（15.5±0.352g）随机分布到12个矩形聚乙烯储罐中，每个储罐60鱼。测试了四种重复的四种治疗方法：对照，益生菌（Sanolife®Pro-F，Pro），益生元（壳聚糖，PRE）和合成生素（益生菌和壳聚糖的组合，SYN）。结果表明，在益生菌治疗中，溶解的氧浓度显着增加和pH水平提高。与对照组相比，所有处理中的联合氨（NH3）水平均降低。益生元补充的饮食显着改善了最终体重，最终长度，体重增加，状况因子，平均每日体重增加，特定的生长速度和存活率。在补充益生菌的所有处理中，血清溶菌酶活性和一氧化氮水平均高。此外，益生菌组中肝脏中的超氧化物歧化酶（SOD）和谷胱甘肽过氧化物酶（GPX）酶水平明显更高，而马发二醛（MDA）水平降低。益生菌的添加和合成生的存在增加了四个月的鱼类肠和池塘水的总细菌数量。病原性气管疏松性仅在对照组的水中鉴定出来。大肠杆菌和沙门氏菌。16S rDNA基因测序在益生菌处理的水中鉴定出了sphaericus sphaericus，在对照处理的肉体中鉴定出cile胶菌菌。添加芽孢杆菌菌株和壳聚糖分别增强了尼罗罗非鱼（Oreochromis niloticus）的生长和健康。
Yamuna河水质量的状态，位于印度德里的主要火葬场
心血管疾病是全球死亡率的主要原因，在低收入国家和中等收入国家中，负担不成比例。生物标志物在早期发现，诊断和治疗心血管疾病中起着至关重要的作用，通过为心脏和血管系统的正常和异常状况提供有价值的见解。可以在血液和其他体液以及组织中鉴定和定量源自细胞和组织的生物标志物。在病理状况下其表达水平的变化提供了有关潜在的病理生理学的临床信息，这些病理生理学在治疗疾病过程中可能具有预测性，诊断和预后价值，因此在临床准则中纳入了临床。这增强了生物标志物在个性化医学中的风险分层和治疗决策中的有效性以及患者预后的改善。生物标志物可能是蛋白质，碳水化合物或基于基因组的，也可以源自脂质和核酸。计算生物学已成为生物标志物发现的强大学科，利用计算技术来识别和验证生物学标志物，以进行疾病诊断，预后和药物反应预测。先进技术的收敛性，例如人工智能，多词分析，液体活检和成像，导致了生物标志物的发现和开发的重大转移，从而使数据整合了多个生物学量表并对复杂的信号和转录网络的更全面理解，使疾病基础疾病的基础发展具有更全面的理解。在本文中，我们回顾了与基因组学，蛋白质组学和代谢组学集成在一起的计算生物学的作用，以及机器学习技术以及在心血管疾病中生物标志物发现中的机器学习技术以及预测性建模和数据整合。我们讨论了特定的生物标志物，包括表观遗传学，代谢和新兴的生物标志物，例如细胞外囊泡，miRNA和圆环RNA，及其在心脏和血管疾病的病理生理学中的作用。