In this study, the bioadsorption of Zn2+ ions in an assumed aqueous solution by the dry biomass of S. platensis TH was investigated. The Zn2+ ion adsorption of biomaterials was evaluated under different conditions, including pH, contact time, temperature, and adsorbent mass. The optimal Zn2+ ion removal efficiency reached 90.32 ± 0.29% at Zn2+ ion concentration of 100 mg/L, pH 5.0, a temperature of 26oC, and a dry biomass dose of 1.5 g/L for 90 min. Langmuir and Freundlich's isothermal models were used to describe the adsorption isotherm of Zn2+ ions on S. platensis TH. Equilibrium data fitted well with the Langmuir model as well as the Freundlich model, with a maximum adsorption capacity of 34.56 mg Zn2+/g S. platensis TH under the reaction conditions of 1.5 g/L biomass dosage, the contact time of 90 min, pH 5.0, at 26oC.
Nature-based wastewater treatment employing microalgae and bacteria has gained serious attention due to its combination with valuable biomass production. In wastewater, microalgae serves as the primary source of dissolved oxygen (DO) production for bacterial organic matter degradation. In addition, microalgae can effectively remove nutrients, pathogens as well as various heavy metals. Bacteria, on the other hand, has been widely applied in biological wastewater treatment for stabilization of organic matter, nitrification, denitrification, and under some specific conditions, enhanced biological phosphorus removal. When cultured together, microalgae and bacteria can cooperate effectively for wastewater treatment as well as form big flocs which can be harvested easily via sedimentation. However, some natural antagonistic interactions between them should be expected. Various environmental and operational factors showed significant influences on microalgae and bacteria in wastewater. They can impact system performance individually or in combination with others. Therefore, those factors should be carefully monitored for improving performance of the system.
In this paper, we follow the direction of data-centric approach for lung nodule detection by proposing a data-centric method to improve detection performance of lung nodules on CT scans. Our method takes into account the dataset-specific features (nodule sizes and aspect ratios) to train detection models as well as add more training data from local Vietnamese hospital. We experiment our method on the three widely used object detection networks (Faster R-CNN, YOLOv3 and RetinaNet). The experimental results show that our proposed method improves detection sensitivity of these object detection models up to 4.24%.
This work investigates the model update security in a collaborative learning or federated learning network by using the covert communication. The CC uses the jamming signal and multiple friendly jammers (FJs) are deployed that can offer jamming services to the model owner, i.e., a base station (BS). To enable the BS to select the best FJ, i.e., the lowest cost FJ, a truthful auction is adopted. Then, a problem is formulated to optimize the jamming power, transmission power, and local accuracy. The objective is to minimize the training latency, subject to the security performance requirement and budget of the BS. To solve the non-convex problem, we adopt a Successive Convex Approximation algorithm. The simulation results reveals some interesting things. For example, the trustful auction reduces the jamming cost of the BS as the number of FJs increases.
Many researches focus on optimizing length of intervals in order to improve forecasting accuracies by utilizing various optimization techniques. In the line of that research trend, in this paper, a hybrid particle swarm optimization combined with simulated annealing (PSO-SA) algorithm is proposed to optimize length of intervals to improve forecasting accuracies. The experimental results in comparison with the existing forecasting models show that the proposed forecasting model is an effective forecasting model.
In this paper, we propose a reduct computing algorithm using attribute clustering. The proposed algorithm works in three main stages. In the first stage, irrelevant attributes are eliminated. In the second stage relevant attributes are divided into appropriately selected number of clusters by Partitioning Around Medoids (PAM) clustering method integrated with a special metric in attribute space which is the normalized variation of information. In the third stage, the representative attribute from each cluster is selected that is the most class-related. The selected attributes form the approximate reduct. The proposed algorithm is implemented and experimented. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of computing approximate reduct with small size and high classification accuracy, when the number of clusters used to group the attributes is appropriately selected.
Tình Hình kinh tế thế giới và trong nước được dự báo sẽ có nhiều biến động bất lợi, còn nhiều tiềm ẩn rủi ro, cần tiếp tục triển khai quyết liệt các giải pháp để tăng cường quản lý nợ công đảm bảo an ninh tài chính quốc gia góp phần ổn định và phát triển kinh tế-xã hội.
Những năm qua, Kho bạc Nhà nước đã tích cực cải cách cơ chế, chính sách, hiện đại hóa quản lý ngân quỹ và huy động vốn qua phát hành trái phiếu của Chính phủ. Qua đó, hoạt động của hệ thống Kho bạc Nhà nước đã góp phần xây dựng nền tài chính quốc gia an toàn, bền vững, hướng tới mục tiêu xây dựng Kho bạc Nhà nước tinh gọn, hoạt động hiệu lực, hiệu quả hướng tới hình thành Kho bạc số.
Hỗ trợ của các tổ chức quốc tế trong những thập kỷ gần đây đã góp phần giúp Việt Nam đạt nhiều thành tựu quan trọng trong sự nghiệp đổi mới và phát triển đất nước. Việc nghiên cứu các chính sách hỗ trợ phát triển của các tổ chức quốc tế trong giai đoạn hiện nay là cần thiết để có những điều chỉnh chính sách tài chính chủ động và phù hợp nhằm tiếp nhận và sử dụng hiệu quả nguồn hỗ trợ này, góp phần phục vụ mục đích phát triển đất nước theo hướng bền vững.
Luật Hải quan, Luật Tổ chức các cơ quan điều tra hình sự, Bộ luật Tố tụng hình sự điều qui định thẩm quyền trách nhiệm của Nhân tố hoạt động kiểm tra sau thông quan trong việc thực hiện một số hoạt động điều tra. Nghiên cứu này phân tích những nhân tố tác động đến việc thực hiện các hoạt động điều tra trong kiểm tra sau thông quan, từ đó đánh giá mức độ tác động cũng như đề xuất các kiến nghị phù hợp, giúp hệ thống kiểm tra sau thông quan có thể thực hiện tốt nhiệm vụ của mình.
