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World File Search System预处理
锂离子电池回收和预处理的新进展
引言在电动汽车，固定能源存储和消费产品中使用锂离子电池（LIB）的使用呈指数增长，行业正在为对寿命终止（EOL）管理服务的需求不断增长做准备。在原始产品中不再可行的LIB时，可以将电池重新使用，重新用于另一种产品类型（例如电动汽车电池以固定存储），再回收或在垃圾填埋场中使用。1,2 LIB模块通常被归类为通用废物（具有简化处理要求的有害废物类别）。垃圾填埋场 - 即使在标题为危险的废物垃圾填埋场中 - 由于与其他选择相关的好处，也不建议使用。回收自由液体从原本浪费中产生价值，并避免生产新电池所需的维珍材料采矿。这避免了获得锂，钴，镍和其他金属的相关环境，社会和全球运输的影响。收集使用的模块是必要的1）为有价值和关键的材料建立国内可及性，2）支持全球许多国家的刚起步的自由回收行业。因此，回收已成为LIB的有利和建议的选择。3这本白皮书审查了LIB回收行业的状态，可用的可用回收方法以及有望在2030年商业化的有希望的回收创新和进步。
大数据预处理、技术、集成、转换、规范化、清理、离散化和分箱 | IGI Global
“释放大数据的力量：用于增强分析的创新预处理方法”是一章开创性的章节，探讨了预处理在大数据分析中的关键作用。它介绍了将原始的非结构化数据转换为干净的可分析格式的各种技术，解决了数据量、速度和多样性带来的挑战。本章强调了预处理对于准确结果的重要性，介绍了高级数据清理、集成和转换技术，并讨论了实时数据预处理、新兴技术和未来方向。本章是研究人员和从业人员的综合资源，使他们能够增强数据分析并从大数据中获得有价值的见解。
Aermod气象预处理器（Aermet）的用户指南
1.0 Introduction ............................................................................................................................ 1-1
开发高高的环保预处理过程...
世界努力为应对气候变化危机的回应，并实现实现可持续社会（SDG）的共同目标，同时保留地球生态系统（生物多样性保护）。1 - 3个绿色技术可以解决全球问题，例如碳中立性，净零和循环经济。积极主动的环境管理技术有益于人类社会和自然环境。4,5它们对于解决未来的环境问题至关重要，超出了当前的后期处理问题。真正需要碳 - 中性绿色技术的开发才能从现有的发达经济过渡到循环经济。迫切需要 earts以最大程度地减少技术应用过程的环境影响。 6 - 8earts以最大程度地减少技术应用过程的环境影响。6 - 8
热预处理对通过水解 - 酸发生从棕榈油磨坊流出物（POME）产生生物氢的影响
摘要：作为世界上最大的棕榈油生产商之一，印度尼西亚具有利用棕榈油厂废水（POME）的巨大潜力，以生产氢作为有希望的能源。这项研究研究了热预处理对从水解到水解 - 累积发生的生物氢产生效率的影响。在与牛粪结合之前，在各种温度（50、75、100、125和150°C）的各种温度（50、75、100、125和150°C）上进行了预处理。将组合在35°C的生物反应器中发酵48小时。每四个小时，使用GC-TCD监测氢气的产生，并在反应前后对底物的化学氧需求（COD）进行研究，以确定预处理的效率。研究发现，将材料预热至100°C可产生最佳效果，氢含量为36.5％，COD去除效率为22.74％。最高的氢产率为每升氢氢的0.264升，这是理论最大值的8.79％。当温度超过100°C时，由于形成了顽固的物质，氢产生降低。这些发现强调，正确的热预处理可以极大地增强POME的生物氢产生，从而提供一种可持续的方法来管理废物并产生替代能源。
从视频中预处理
摘要 - 我们提出了一种从3D手动相互作用trajectories中学习通用机器人操纵先验的方法。我们构建了一个框架，以使用野外视频来生成感觉运动机器人轨迹。我们通过在共享的3D空间中抬起人的手和操纵对象来做到这一点，并将人类动作重新定位到机器人动作。对这些数据的生成建模为我们提供了任务不合时宜的基本策略。此政策捕获了一般但灵活的操作。我们从经验上证明，通过加强学习（RL）和行为克隆（BC），对这一政策进行填充，使样品有效适应下游任务并同时提高了与先前方法相比的鲁棒性和概括性。定性实验可在以下网址提供：https：//hgaurav2k.github.io/hop/。
fairadapt：公平数据预处理的因果推理
机器学习算法对于各种预测任务很有用，但它们也可以学习如何根据性别，种族或其他敏感属性来区分。这种实现产生了公平的机器学习领域，该领域旨在识别，量化和最终减轻这种算法偏见。此手稿描述了R软件包Fairadapt，该软件包实现了因果推理预处理方法。通过使用因果图形模型以及观察到的数据，该方法可用于解决“我的薪水是什么，如果我的性别/种族不同？”的假设问题。这种个人级别的反事实推理可以帮助消除歧视并有助于证明公正的决定。我们还讨论了适当的放松，假设某些因果关系从敏感属性到结果没有歧视性。
无条件安全的量子承诺与预处理∗
自1990年以来就已经知道[IL89，GOL90]，几乎所有有趣的经典加密任务都需要计算安全性，此外，硬度假设至少与单向函数的存在一样强。因此，这些密码任务无条件地面对“𝖯=𝖭𝖯”，通过复杂性理论家进行了强烈的研究这些密码任务特别包括构建承诺方案，其可行性等效于单向函数的存在。自1990年代以来[OW93]自1990年代以来所研究的辅助输入密码学是一个非均匀版本的加密版，协议中的每个方可以访问某些可能无法有效准备的公共信息的副本。这不是与非统一安全性混淆，这是默认的安全性概念，除了在多项式时间内运行，对手在开始时从其他协议执行中从效率低下的预处理阶段或一些残留信息中获取一些建议。遵循相同的证据，相同的障碍是“𝖯？=𝖭𝖯”仍然适用于这种更轻松的设置考虑到这个困难，自然要考虑构建量子承诺。最近的作品表明，就其与量子加密的紧密连接而言，量子承诺与经典作用相似，在大[yan22，bcq23，bcq23，bem + 23]和量子复杂性[BEM + 23]方面与量子密码的紧密联系起来。尽管如此，仍然有理由推测任何合理的量子计算密码学都可能面临其他障碍。虽然从统计上（理论上）对双方的承诺也是不可能的，甚至是量子上的[May97，LC97]，但最近的作品表明，在复杂性假设[BCQ23，BEM + 23，BRA23]下，计算安全性的可能是可能的，显然比较温和的是较温和的。 LMW23]。这条工作表明，实现计算安全的量子密码学可能不容易受到适用于经典加密术的相同障碍的影响。的确，所有先前的量子计算密码
基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
基于空间转录组数据的预处理的超图模型的组织病理学图像的生存分析
摘要。生存分析对于乳腺癌治疗中的临床决策和预后至关重要。最近的多模式方法利用组织病理学图像和大量RNA-Seq来提高生存预测性能，但是这些方法无法在细胞水平上探索空间分离。在这项工作中，我们提出了一个多模式超图神经网络，用于生存分析（MHNN-SURV），该神经网络涉及空间转录组预测的预训练模型。该方法的特征是完全使用组织病理学图像来揭示形态学和遗传信息，从而改善了异质性的解释。具体来说，MHNN-SURV首先将全片成像（WSI）切成斑块图像，然后分别提取图像特征并分别预测空间转录组。sub-sub-因此，基于图像的超图是基于三维最近的邻于关系构建的，而基于基因的超图是基于基因表达相似性而形成的。通过融合双重超图，MHNN-SURV使用COX比例危害模型对乳腺癌进行了深入的生存分析。实验结果表明，在生存分析中，MHNN-SURV优于最先进的多模式模型。