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World File Search System清洗
绿色（建筑）清洗？四大银行中只有 7% 的“...
● 澳新银行 (ANZ) 已承诺的可持续融资金额最大，本世纪累计达 1500 亿美元，但其对现实世界成果的贡献在很大程度上不透明，总计 64% 的资金用于可持续发展相关和便利性融资等工具。问题在于，资本可能会被便利化或分配给没有可靠脱碳途径的公司，因此与转型不符。考虑到澳新银行的客户群、董事会组成及其持续的高化石燃料风险，同时又是四大银行中唯一一家没有实质性政策限制新石油和天然气融资的银行，这是一种风险。
半导体清洗技术 1989
electrochem.org › Semiconductor_cle... PDF 2018 年 7 月 9 日 — 2018 年 7 月 9 日，清洁效率取决于多个因素，并且...在喷气式飞机客舱中分解臭氧，”国际贵金属研究所。410 页
高频台式超声波清洗机BULC-509
高频超声波清洗器主要应用于医疗行业、计算机、微电子计算机等，利用高频来清洗亚微米级污垢，且不损坏设备，又称数字超声波清洗器、超声波清洗槽、超声波清洗槽。
突出的细菌分离株用于酿酒厂的脱色水清洗
基于糖蜜的酿酒厂会产生大量的花费，这是一种主要的环境污染物，由于其高的有机负荷和深棕色。这种颜色主要是由黑色素蛋白引起的，黑色素蛋白是通过Maillard反应形成的，Maillard反应是糖和氨基酸之间的非酶促过程。在这项研究中，从40个分离株中选择了八种有希望的细菌菌株，并指定为S1，S2，S3，S4，S5，S5，S6，S7和S8。这些分离株被筛选，以使用定性和定量分析，使酿酒厂消失的洗涤液脱色。中，分离株S5在不同的洗涤浓度（10％，20％和40％）中表现出最高的脱色潜力。值得注意的是，在10％的浓度下，分离株S5完全（100％）脱色，使其成为本研究中最有效的菌株。基于初步表征，分离株S5试初步鉴定为倾斜物种。其特殊的脱色能力表明，它在酿酒厂的生物修复中具有巨大的商业应用潜力。有关优化环境条件并扩大过程的进一步研究，可以为生态友好且具有成本效益的解决方案铺平道路，以减轻酿酒厂废水的环境影响。简介糖蜜酿酒厂是工业污染的主要因素，产生了大量的高强度废水，其生化氧需求（BOD）和化学氧需求（COD）显着升高。这些分离株通过定性和定量分析筛查了消耗清洗的能力。酿酒厂花费的洗涤物中的主要污染物之一是黑色素素，这是一种复杂的化合物，它是通过maillard反应形成的，是糖和氨基酸之间的非酶相互作用。黑色素素特别关注的是，通过减少水体的光渗透，改变微生物生态系统并抑制植物的生长，从而有助于环境降解。[1]在这项研究中，从总共40个分离株中选择了八种有希望的细菌菌株，并指定为S1，S2，S3，S4，S4，S5，S6，S7和S8。中，分离株S5在不同的洗涤浓度（10％，20％和40％）时表现出最高的脱色潜力。值得注意的是，在10％的浓度下，分离株S5在指定时期内达到100％脱色，使其成为最有效的应变。初步鉴定分离株S5作为planococcus物种，强调了其在生物修复中的商业应用的潜力。鉴于其效率，进一步的研究应着重于优化环境参数，并扩大工业应用的脱色过程。成功实施这种微生物方法可以提供
MevaGrit 砂砾清洗机和分类器
MevaGrit 清洗机和 MevaGrit 分类器旨在为市政和工业废水处理厂提供高效去除和分离沙子和矿物颗粒的功能。Nordic Water 的 MevaGrit 解决方案是一系列废水处理设备的一部分，旨在优化水处理厂的供水管网性能。根据多年来在世界各地安装的经验，这些砂砾处理系统对于污水处理厂以及造纸厂管理沙子、树皮和金属污染物来说是必不可少的。
实验室玻璃器皿清洗机中的玻璃器皿蚀刻：原因……
玻璃器皿清洗机是现代科学实验室必不可少的部件，由于其方便、高效和效果，简化了各种科学仪器的清洗过程。然而，实验室偶尔会遇到玻璃器皿蚀刻的问题，这会损害玻璃器皿的完整性和功能性。蚀刻是玻璃器皿腐蚀的一种形式，表现为玻璃表面暗淡和磨砂的外观。玻璃的物理和化学变化通常会造成不可逆转的损坏。这种退化不仅损害了美观，而且还危及涉及蚀刻玻璃器皿的实验程序的准确性和精确度。本文全面分析了实验室清洗机内玻璃器皿蚀刻的原因、后果和可能的缓解策略。
Trodelvy®清洗期开始治疗
在上升中，一项针对难治性/复发性MTNBC患者的3期研究，要求符合条件的患者必须从高剂量全身性皮质类固醇和所有先前的癌症治疗中进行清除≥2周，包括化学疗法，内分泌治疗，放射治疗，放射治疗和大型手术。先前的抗体治疗必须在随机分组前≥3周完成。接受低剂量皮质类固醇（每天≤20mg泼尼松或同等）的患者才有资格。个体在随机分组的1周内需要抗生素使用的感染，因此没有资格参加这项研究。此外，所有急性毒性都必须恢复到≤1级。恢复要求的例外包括脱发和周围神经病，可能是≤2级。
开放式清洗和欧盟人工智能法案
过去一年，声称开放的生成式人工智能系统急剧增加。但它们到底有多开放？鉴于即将出台的欧盟人工智能法案对开源系统进行了不同的监管，生成式人工智能中什么算作开源的问题将变得尤为重要，迫切需要进行实际的开放性评估。在这里，我们使用了一个基于证据的框架，该框架区分了开放性的 14 个维度，从训练数据集到科学和技术文档，从许可到访问方法。通过调查 45 多个生成式人工智能系统（包括文本和文本到图像），我们发现虽然开源一词被广泛使用，但许多模型充其量只是“开放权重”，许多提供商试图通过隐瞒有关训练和微调数据的信息来逃避科学、法律和监管审查。我们认为，生成式人工智能的开放性必然是复合的（由多个元素组成）和梯度的（以度为单位），并指出依赖访问或许可等单一特征来宣布模型是否开放的风险。基于证据的开放性评估有助于培育生成性人工智能格局，在该格局中，模型可以得到有效监管，模型提供者可以被追究责任，科学家可以仔细审查生成性人工智能，最终用户可以做出明智的决策。