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World File Search System采样点
梨子上的居民微生物组和李斯特菌在梨上的相互作用...
在商业成熟度上解开的梨的方法将与Innocua（无李斯特氏菌）接种，这是单核细胞增生李斯特氏菌的非对替代物，并在梨行业的储存习惯之后，在商业冷藏设施中存储了长达9个月的商业冷藏设施。存储在存储下的梨将在0、3、6,12、24和36周的存储中采样，以使用元基因组测序检查微生物组的时间变化。还将检查核李斯特氏菌的死亡以及Innocua和常驻微生物组之间的相互作用。在每个采样点，将进一步列举居民的细菌计数，酵母/霉菌计数和所选居民微生物。水果质量属性将在存储期间进行评估，并与微生物数据相关。
1 – 疫情爆发计划
附录：1 – 疫情计划 如果怀疑爆发了 P. 铜绿假单胞菌或军团病，应采取的行动 感染预防小组成员或微生物学顾问将告知水资源负责人疑似爆发 P. 铜绿假单胞菌或军团病。 如果怀疑或确认爆发，感染预防小组将召开疫情控制小组 (OCT) 会议。 该小组的成员将取决于疫情的程度和严重程度。 OCT 通常会与 WSG、传染病控制顾问 (CCDC)、健康保护小组、公共卫生主任和相关地区的工作人员合作，寻找病原体的来源。 这种搜索是一项专业任务，可能涉及流行病学研究和采集水样进行分析。 健康与安全执行局可能会根据《1974 年工作健康与安全法》参与案件调查。 地方当局的环境卫生官员也可能参与其中。卫生委员会维护小组务必在采样前不要排水或消毒系统。维护小组的作用很重要 - 引导专家到达建筑物内的各个供水系统，特别是可以采样的点。方便到达这些采样点至关重要。调查将集中于所有潜在的铜绿假单胞菌/军团菌感染源，包括： 生活冷热水系统分布 淋浴或喷淋清洗设备 排水系统和水龙头 涡流浴缸或治疗池 通风系统中的加湿器 空调系统中的冷却盘管 喷泉和洒水装置 制冰机为协助此类调查，维护小组需要能够提供所有相关设备的详细信息、其位置、技术数据、所有上述装置的运行维护和备件信息。他们必须协助向调查小组说明现场维修范围并确定水龙头和采样点的位置。还需要场外信息，例如是否有任何当地挖掘或土方工程；供水系统或排水系统的改造或任何其他可能对现场产生影响的因素。感染预防小组负责协调感染原因的识别，并就清洁、消毒提供建议，他们还将与 RPW/DRPW 密切合作，制定工程改造和长期控制措施。
铅和铜消费者通告 (LCCN)
这意味着什么？ 根据《安全饮用水法》（1976 PA 399）的修订，美国环境保护署 (US EPA) 将饮用水中的铅含量设定为每升 0.015 毫克 (mg/L)，铜含量设定为 1.30 mg/L。 这意味着供水系统必须确保至少 90% 的采样点（第 90 个百分位数值）中用于人类饮用的自来水不超过这一水平。行动水平是污染物的浓度，如果超过该浓度，则触发供水必须遵循的处理或其他要求。 如果自来水确实超过了这个限制，那么该设施必须采取某些措施来纠正问题。 由于铅可能对健康造成严重风险，美国环境保护署将铅的最大污染物水平目标 (MCLG) 设定为零。铜的 MCLG 为 1.30 mg/L。 MCLG 是饮用水中污染物的含量，低于该含量不会对健康造成已知或预期的风险。MCLG 提供了安全裕度。
采样策略和……研讨会
第 2 天：2024 年 5 月 28 日，星期二 – 合作伙伴介绍采样点 9:00 9:30 Jaroslav Černi 水研究所 – JCWI，Србија 9:30 9:45 讨论 9:45 10:05 布达佩斯技术与经济大学 – BME，Magyarország 10:05 10:15 讨论 10:15 10:35 保加利亚水协会 – BWA，България 10:35 10:45 讨论 10:45 11:05 国家管理局“罗马尼亚水域” – NARW，România 11:05 11:15 讨论 11:15 11:30 咖啡休息 11:30 11:50 水研究所 – WRI，Slovensko 11:50 12:00 讨论 12:00 12:20 克罗地亚水域 – HV、Hrvatska 12:20 12:30 讨论 12:30 12:50 Jožef Stefan 研究所 – JSI、斯洛文尼亚 12:50 13:00 讨论 13:00 13:15 结论 – 需要采取的行动 (Radmila Milačič, JSI) 13:15 14:15 午餐
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
环境数据的化学计量学建模
环境数据集通常以数据表或数据矩阵的形式组织，对应于监测活动的一个采样时间段或环境区域，给出 K 个数据矩阵数组，其中 I 行对应于 I（地理）采样点，J 列对应于 J 个测量变量（化学污染物或其他环境参数的浓度）。在应用多变量数据分析之前，应删除极少数值超过检测限的变量。当未检测到特定化合物时，其浓度值设置为其检测限的一半（Fharnham，2002 年）。对于缺失值，已提出插补方法（Walczak，2001 年），只要它们是测量值的一小部分，就可以估算它们，而不会丢失应用多变量和多向数据分析工具所需的数据结构。统计描述性绘图方法（如箱线图）为数据概览、快速可视化数据差异检查和异常值描述提供了有用的工具。但是，它们无法描述和解释多变量关系，也无法检测、解释和解决数据差异的底层（潜在）多组分源。
基于多标准评估的藏族高原阿尔卑斯山草原的自适应管理
随着全球气候变化和人类活动对陆地生态系统的日益增长，了解高山草原生态系统及其影响因素的质量对于有效的生态系统管理和改善人类福祉是至关重要的。但是，基于多标准评估的高山草原的当前自适应管理计划有限。这项研究利用了77个采样点，无人机遥感和卫星遥感数据的领域研究，根据植被和土壤指示器构建高山草原质量指数，并评估生态系统的弹性和压力。评估表明，藏族高原的高山草原被分为五个区域，表明质量和压力水平的显着差异。关键发现表明，高质量的压力区占高山草甸面积的41.88％，占高山草原的31.89％，而质量改善限制区则占相应区域的21.14％和35.8％。该研究建议基于质量水平的高山草原的分级保护和恢复策略：优先考虑高质量的草原，对中等优质草原的动态监测和增强，并应用人工干预措施以及适合低品质草原的物种。这项研究强调了基于分区的自适应策略对可持续生态系统管理的重要性，并为在藏族高原的有效管理和保护高山草原提供了宝贵的见解。
用子路线线性近似模型加速图像生成
摘要。扩散模型已在图像，音频和视频生成任务中显着提高了最新技术的状态。但是，它们在实际情况下的应用是由于推理速度缓慢而阻碍。从一致性模型中汲取灵感，我们提出了pproximation m odel（Splam）的s ub-p ath linear，它可以加速扩散模型，同时保持高质量的图像产生。SPLAM将PF-ode轨迹视为一系列的PF-ode子路径除以采样点，并利用子路线线性（SL）ODES沿每个单独的PF-ode子path形成一个预处理且连续的误差估计。此类SL-dodes上的优化允许Splam与累积近似误差较小的构图构图。还开发了一种有效的蒸馏方法，以促进预训练的扩散模型（例如潜在扩散模型）的局限。广泛的实验结果表明，SPLAM达到了显着的训练效率，只需要6个A100 GPU天才能制造出2到4步生成的高质量生成模型。对Laion，MS Coco 2014和MS Coco 2017数据集进行了全面评估，还表明，Splam超过了几步生成任务中现有的加速方法，在FID和生成图像的质量上都实现了最先进的性能。
海草栖息地的特征和分布...
有效管理海草栖息地需要有关海草状况和分布的详细信息。本文介绍了一项更大规模研究的第一步，该研究旨在评估波多黎各卡哈德穆埃托斯岛自然保护区内海草分布的长期变化。使用 WorldView-2 (WV-2) 图像和现场数据集对保护区内的海草床进行了高空间分辨率表征。WV-2 得出的海底反射率和水深测量数据用于进行基于对象的图像分析 (OBIA)。此分析的波段选择基于现场光谱水衰减测量。通过监督分类和上下文编辑对 OBIA 的结果多边形进行分类。使用 164 个采样点对图像进行了校准和验证。与传统的精度评估工具一起，创建了可靠性图，以提供评估地图精度的另一个指标。总体准确率为 96.59%，总海草准确率为 100%。海草床主要位于岛屿的西部和北部，主要由 Thalassia testudinum 和 Syringodium filiforme 组合组成。结果表明，光照可用性不是研究区域海草定植的限制因素，强波浪能可能是调节海草分布的重要因素。这张海草栖息地地图改进了之前的测绘工作，是该保护区的第一张高空间分辨率地图。事实证明，所使用的数据和方法对于在高度复杂的底栖环境中绘制海草栖息地地图非常有效。
利用卫星遥感数据估算生物量—
J. Biosci. ，第 21 卷，第 4 期，1996 年 6 月，第 535-561 页。© 印度印刷。使用卫星遥感数据估算生物量——对天然森林可能方法的调查 P S ROY † 和 SHIRISH A RAVAN* 印度遥感研究所林业和生态部，4, Kalidas Road，Dehra Dun 248 001，印度 *遥感/GIS 分析师，世界自然基金会，172 B，Lodi Estate，Max Mueller Marg，新德里 110003，印度 1995 年 7 月 17 日收到 MS；1996 年 3 月 23 日修订 摘要。植被类型及其生物量被认为是影响生物圈-大气相互作用的重要组成部分。单位面积生物量和生产力的测量已经被设定为国际地圈-生物圈计划 (IGBP) 的目标之一。然而，地面生物量评估不足以呈现生物量的空间范围。本研究提出了使用卫星遥感数据对马达夫国家公园 (MP) 区域生物量进行测绘的方法。在第一种方法中，使用卫星遥感测绘的均质植被层中的分层随机抽样已被有效利用来推断采样点生物量观测值。在第二种方法中，尝试开发具有卫星测量光谱响应和生物量的经验模型。结果表明，与光谱响应存在显着关系。这些关系在不同的物候学中具有季节性依赖性