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快速砂过滤器的生物修复，用于在饮用水生产时间中去除有机微污染物，同伴H.A.；西格斯，沃尔特；费尔
在饮用水生产过程中使用快速砂过滤（RSF），用于去除颗粒，可能有害的微生物，有机物质和无机化合物，例如铁，锰，铵和甲烷。但是，RSF也可用于去除某些有机微污染物（OPM）。在这项研究中，可以通过生物增强来刺激填充全尺度RSF的沙子的柱子中的拆卸（即用另一个RSF的沙子接种RSF和/或生物刺激（即添加刺激微生物生长的营养素，维生素和微量元素）。结果表明，柱中的PFOA，卡马西平，1-H苯并二唑，苯并二氮酸酯和二氨二醇的去除量很低（<20％）。普萘洛尔和双氯芬酸的去除率更高（50 - 60％），可能通过吸附过程发生普萘洛尔去除，而对于双氯芬酸，尚不清楚去除是否是物理化学和生物学培训的组合。此外，生物学和生物刺激导致38天后加巴喷蛋白和美托洛尔的99％去除，孵育52天后去除99％。没有生物刺激的生物仪柱显示52天后加巴喷丁和美托洛尔的去除率为99％，在80天后进行了Acesulfame。相比之下，非生物仪的柱未去除加巴喷丁，去除<40％的美托洛尔，仅在孵育80天后才显示出99％的丙硫酸含量。去除这些OMP与铵氧化和氨氧化细菌的绝对丰度负相关。16S rRNA基因测序表明，丙硫酸含量，加巴喷丁和美托洛尔的抗粉化与特定细菌属的相对丰度呈正相关，这些属的物种含有异养和有氧或有氧或硝化的代谢。这些结果表明，RSF的生物提升可以成功地去除，在这种情况下，生物刺激可以加速这种去除。
新研究揭示了皮肤微生物对污染环境中earth毒性的影响
功能分析表明，关键的表皮微生物（主要是异营养）具有利用金属元素和养分的遗传能力。在与NZVI和TCEP的共污染环境中，某些表皮微生物变得占主导地位，消耗了锌，铜，锰，糖，糖和氨基酸等重要元素。这种消费导致宿主earth的营养缺乏。
粮农组织敦促对城市森林的投资以应对污染，气候变化
鉴于今年，高级政治论坛将审查SDG 11，以制造城市和人类定居点，包括安全，韧性和可持续性，以及在保护陆地生态系统上的SDG 15，这是今年国际森林日的主题选择，这强调了城市森林和树木的各种好处，这可能是更及时的。
und，湖区州立大学就可以就UAS合作签署协议，Mann和Romanick从北达科他州体育教练协会获得荣誉EERC与以色列公司合作测试空气污染技术的Bimarck学生饰演北达科他州和大学年度学生雇员，研究人员发现潜在的转换对感染或创伤性伤害的致命反应，Breanna Linert雇用了Breanna Linert，Breanna Linert雇用了为监督欢呼和舞蹈计划的Breanna Linert，在4月17日的JAM National Sprive Maris Maris Acts Contract'和处理冠军
Lillian Elsinga Outstanding Student Leader Award Jami Arnold, Matthew Barber, William Behrmann, Dylan Berg, Tom Bergman, Brittney Blake, Nicholas Boonstra, Amanda Brossart, Margaret Burke, Jonathan Butz, Jiao Chen, Nickolas Coyle, Johnny DeMay, Rebecca Eckroad, Adrian Escalona, Margaret Eyre, Matthew Finley, Amanda Fischer, Kylene Fitzsimmons, Jessie Flatt, Logan Fletcher, Christen Furlong, Jacob Gapp, Shane Gerbert, Alexis Hanson, Tim Heise, Jared Hines, Casie Hoffert, Evie Hudson, Brent Jaenicke, Joseph Kalka, Brooke Kubat, Cassy Landborg, Kristina LeMire, Natalie Levang，Sean Marrin，Tyler McAllister，Jacob McConkey，Kelsey McCullough，Adam McDaniel，Heather Mohr，Hannah Mohr，Madeline Myers，Madeline Myers，Aaron Nicholson，Nathan Noeldson，Nathan Noeldner，Kou Omori，Kou Omori，Kyle Ova，Travis
AI在混合学习中的作用：系统文献评论 合成数据：从数据稀缺到数据污染 合成数据的关键挑衅
随着混合学习在COVID-19大流行期间朝着新阶段发展，人工智能（AI）技术的进步为发展更多样化和动态的混合学习提供了机会。这项系统评价重点介绍了与在混合学习中使用AI应用有关的出版物。从2007年1月到2023年10月的原始研究是从Google Scholar，Eric和Web of Science数据库中提取的。最后，根据两个概念框架回顾了30项在纳入标准下的经验研究：混合学习的四个主要挑战和AI的三个角色。我们发现，AI应用程序主要用于混合学习中的在线异步学习组件；关于AI应用程序的工作很少，这些应用程序有助于将在线活动与基于课堂的离线活动联系起来。许多研究已经确定了AI作为直接调解人的作用，以帮助控制学生在混合学习中的灵活性和自主权。但是，大量研究还使用高级学习分析技术将AI确定为补充助手，这些技术可以促进与学生有效互动并促进学习过程。最后，最少的研究探索了AI作为新主题的作用，例如使用教学剂或机器人。考虑到生成AI技术的进步，我们希望对混合学习中的AI进行更多的研究。这项研究的结果表明，未来的研究应指导教师及其智能AI合作伙伴，以更有效地实施混合学习。
合成数据：从数据稀缺到数据污染合成数据的关键挑衅
培训人工智能（AI）系统需要大量数据，AI开发人员面临访问所需信息的各种障碍。合成数据已将研究人员和行业的想象力作为解决这个问题的潜在解决方案。虽然可能需要对合成数据的某些热情，但在这篇简短的论文中，我们为简单叙事提供了至关重要的配重，这些叙述将合成数据定位为对每个数据访问挑战的一种无需成本的解决方案，突显了伦理，政治，政治和治理性，可以创建合成数据的使用。我们质疑合成数据本质上可以免于隐私和相关的道德问题的想法。我们警告说，将二元反对的构架数据构架对“真实”测量数据可能会巧妙地将数据收集器和处理器持有的规范标准转移。我们认为，通过承诺将数据与其组成部分（其代表和影响的人）离婚，合成数据可能会给民主数据治理带来新的障碍。
AI帮助科学家发现威胁英国湖泊生物多样性的顶级污染物
研究人员能够通过将物理学与生物学结合的模型预测生活成本。合着者和墨尔本大学的研究员迈克尔·科尔尼（Michael Kearney）教授说，他们能够测试对历史领域数据的模型预测，以量化气候变暖如何影响各大洲的沙漠爬行动物。
空气污染，白质微观结构和脑量
a ISGlobal, Barcelona, Spain b Universitat Pompeu Fabra (UPF), Barcelona, Spain c CIBER Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Spain d Department of Child and Adolescent Psychiatry/Psychology, Erasmus MC, Erasmus University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands e Institute for Risk Assessment Sciences, Utrecht University, the Netherlands f Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands g Department of Statistics and Operational Research, Universitat de Val ` encia, Spain h Epidemiology and Environmental Health Joint Research Unit, FISABIO-Universitat Jaume I-Universitat de Val ` encia, Val ` encia, Spain i The Generation R Study Group, Erasmus University Medical Centre,荷兰J鹿特丹社会与行为科学系，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，美国波士顿Chan公共卫生学院，美国波士顿
工程动物展示了与汞污染作斗争的新方法
澳大利亚科学家找到了一种有效的新方法来清理世界上最危险的污染物之一的甲基马克里，由于非法挖矿和燃烧煤炭等工业活动，它通常在我们的食品和环境中建立。该发现于2025年2月12日在自然通讯上发表，可能会导致