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食物废物的热液预处理可增强厌氧共同消化的性能
食物垃圾（FW）的热液预处理已成为一种有希望的策略，以增强用污泥的厌氧共同消化的性能。全球人口和经济活动不断升级导致市政固体废物（MSW）产生激增，带来了重大的环境挑战（Chuen Chen等人。2020）。在人口稠密的城市中，诸如香港的人均FW的产量为0.30 kg/天，而污水污泥（SS）的价格超过0.16千克/天（HKEPD 2019）。在香港产生的11,057吨/天的11,057吨的30.0％包括FW，SS的产量达到约1,052吨/天约为1,052吨（EPD 2021）。鉴于FW在香港的MSW组成中的主要存在，政府提议利用现有污水处理厂的盈余AD容量进行FW/SS共同消化，与单消化相比提供了较高的好处（Mehariya等人。2018）。因此，迫切需要通过有效的厌氧共同消化实践来增强FW和SS的处理，以减轻不利的环境和社会影响。厌氧消化被认为是通过富含甲烷的沼气生产的同时废物处理和能量回收的可行方法（Johnravindar等人。2022）。fw的特征是其高水分含量和降解性，是AD的理想基板。然而，AD在FW和SS中的独立应用面临挑战，例如高机载荷，快速酸化，延长的固体保留率以及抑制物质的存在。2020）。2020）。因此，废水处理厂的污泥中包含大量的重金属，病原体和细菌（Kaur等人。AD涉及一系列的生物学过程，这些过程在没有氧气的情况下通过微生物作用将复杂的底物转化为沼气，其中包括水解，酸生成，乙酰发生和甲烷发生。水解通常是由于形成有毒副产品或不良挥发性脂肪酸（VFAS）而导致复杂有机基质的速率限制步骤（VFAS），而甲烷生成会对易于生物降解的底物产生限制（Kaur等人，在这种情况下，已显示FW和SS的厌氧共同消化可提高消化效率并优化
图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
心血管疾病的预处理方法和间充质干细胞治疗的新方法
1 法国图卢兹 31059 图卢兹大学医院 CARDIOMET 研究所心脏病学系；dr.anthonymatta@hotmail.com (AM)；nader.e.vanessa@gmail.com (VN)；lebrin.m@chu-toulouse.fr (ML)；gross.f@chu-toulouse.fr (FG)； galinier.m@chu-toulouse.fr (MG) 2 卡斯里克圣灵大学医学院，卡斯里克 446，黎巴嫩 3 卡斯特尔-马扎梅跨社区医院中心心脏病学系，81100 卡斯特尔，法国 4 黎巴嫩大学药学院，贝鲁特 6573/14，黎巴嫩 5 CIC-生物疗法，图卢兹大学医院，31059 图卢兹，法国 6 INSERM I2MC—UMR1297，31432 图卢兹，法国；anne-catherine.prats@inserm.fr (A.-CP)；daniel.cussac@inserm.fr (DC) * 通信地址：roncalli.j@chu-toulouse.fr；电话：+33-56-132-3334；传真：+33-56-132-2246
对欧姆 p-GaN 功率 HEMT 进行预处理，以实现可重复的 Vth 测量
在 GaN HEMT 的可靠性研究中，阈值电压 (V th ) 的波动对监测电漂移提出了挑战。虽然欧姆 p-GaN 等技术可以减轻 V th 波动，但可恢复电荷捕获的问题仍然存在。因此，在进行可靠性研究时采用新颖的特性分析方法至关重要，这样才能测量内在变化而不是即使在未退化的晶体管中也存在的电荷捕获效应。本文阐述的一种方法可以可靠且可重复地测量欧姆 p-GaN 栅极 HEMT GaN 的 V th 。在阈值电压测量之前立即引入专用的栅极偏置曲线以使其稳定。这个预处理阶段需要负偏置电压，然后再施加适当高的电压才能有效。所介绍的新协议也被证明适用于其他 HEMT GaN 结构。
图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
油棕空果串纤维上有效的微生物预处理用于栽培草菇
提出利用有效微生物（EM）对油棕空果串（EFB）栽培草菇进行预处理以提高产量。观察不同EM剂量对菌丝生长和产量的影响。处理采用两个参数的组合：堆肥时间（5 天 (T1)、10 天 (T2) 和 15 天 (T3)）和 EM 剂量（0% (E1)、10% (E2)、20% (E3) 和 30% (E4)。同时分析了 EFB 的成分以比较预处理前后的变化。结果显示，与其他处理相比，20% 和 30% 的 EM 预处理可显著加快菌丝生长速度。在 T2E4（10d，30% EM）下观察到 V. volvacea 的最高产量，为 271.5±57.28 g 或生物效率 (BE) 为 9.11%。在 T1E3（5d，20% EM）下获得的子实体 (FB) 平均重量最高，为 14 g，而 T2E4（10d，30% EM）下的子实体平均重量最高，为收获的 FB 数量最多，为 42。在所有测试处理中，纤维素、半纤维素和木质素均减少。EM 剂量和堆肥时间均显著影响 V. volvacea 的产量。EFB 纤维是 V. volvacea 栽培的潜在底物。
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。
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
EBF考虑NAB测定开发和设计，重点是矩阵，敏感性和样品预处理
- 低MRDS的测定信号的较高可变性 - 循环靶标可以干扰药物目标-PC相互作用 - 循环天然拮抗剂可以抑制靶标 - 伴随药物会干扰测定系统
使用纵向医疗记录利用预处理的大语言模型用于2型糖尿病的预后
1计算健康中心，计算生物学研究所，德国慕尼黑，慕尼黑2 Bio21药理学分子科学与生物技术研究所，墨尔本大学，澳大利亚墨尔本大学 +相应的作者：Reinhard.holl@uni-ulm.de＆Michael.menden@unimelb.edu.au摘要摘要2型糖尿病（T2D）的及时预后（T2D）是至关重要的。AI驱动的大语言模型（LLMS）提供了提取临床见解的潜力，但由于纵向医疗记录的稀疏，高维的性质，面临挑战。这项研究表明，通过使用掩模缺失的数据预处理数据，在预审预告片的LLM中添加嵌入层，并对两个组件进行微调。使用DPV注册表数据集（449,185 T2D患者）在预测HBA1C和LDL水平方面的表现优于基本基线，分别提高了0.749和0.754的Pearson相关性，分别提高了0.253和0.259和0.259。该模型还证明了HBA1C在554.3天内的长期预测（95％CI：[547.0，561.5]），MSE比基于近距离观察的方法提高了9％。综合梯度分析确定了重要的临床特征和访问，揭示了潜在的生物标志物进行早期干预。各种深度学习体系结构，包括前馈神经网络，总体而言，结果表明，使用稀疏的医疗时间序列利用LLM在T2D预后的预测能力的可能性，有助于临床预后和生物标志物发现，最终提高精密医学。引言2型糖尿病（T2D）是一种慢性代谢性疾病，可导致血糖升高1升高，与微血管疾病，包括心血管疾病，神经性病，肾病和视网膜病有关，与微血管疾病，包括心血管疾病和大血管并发症有关，导致了显着的疾病疾病和死亡率和死亡率2。T2D的全球流行率上升强调了对有效管理策略的迫切需求。T2D并发症的早期预后对于及时干预，改善患者预后和降低医疗保健费用至关重要。纵向医疗记录是在T2D中推进精密医学的重要资源。这些记录在时间3期间提供了全面的患者数据，包括人口统计学，病史，测试结果，药物和生活方式因素，使其对早期预后非常宝贵。诸如Framingham心脏研究和DCCT之类的研究表明，此类数据在预测心血管风险4和糖尿病并发症5。这些数据集可以识别模式，以实现更准确和个性化的预后评估，但它们的大量和复杂性构成了重大的分析挑战。机器和深度学习通过对复杂的纵向医学数据的分析来彻底改变了医学预后。