Energia oggi e domani : prospettive, sfide, speranze / Nicola Armaroli, Vincenzo Balzani

• Record Nr.: UNISALENTO991002431399707536
• Autore: Armaroli, Nicola
• Pubbl/distr/stampa: Bologna : Bononia University Press, 2004
• ISBN: 9788873950936
• Descrizione fisica: 188 p. : ill ; 29 cm
• Altri autori (Persone): Balzani, Vincenzoauthor
• Disciplina: 621.042
• Soggetti: Energy engineering; Alternative energy sources
• Lingua di pubblicazione: Italiano
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Note generali: Includes bibliography (pp. [155]-173); Includes glossary (pp. 175-177); Includes tables (pp. 181-188)

Common law, rule of law e Costituzione nell'esperienza britannica / Luca Mezzetti

• Record Nr.: UNINA9910979580903321
• Autore: Mezzetti, Luca <1960->
• Pubbl/distr/stampa: Torino, : Giappichelli, ©2024
• ISBN: 9791221110333
• Descrizione fisica: XIV, 368 p. ; 24 cm
• Disciplina: 340.57
• Locazione: FGBC
• Collocazione: I D 676
• Lingua di pubblicazione: Italiano
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia

Qualitt im analytischen Labor : Qualittssicherungssysteme, Maljnahmen zur Qualittssicherung, der ganzheitliche Qualittsgedanke / / hrsg. von Stavros Kromidas. Mit Beitr. von M. Bender ... [et al.]

• Record Nr.: UNINA9911019226703321
• Pubbl/distr/stampa: Weinheim, : VCH, 1995
• ISBN: 9786612021930; 9781282021938; 1282021931; 9783527624744; 3527624740; 9783527624751; 3527624759
• Descrizione fisica: 1 online resource (415 p.)
• Altri autori (Persone): KromidasStavros; BenderManfred
• Disciplina: 543/.0068/5
• Soggetti: Chemical laboratories - Quality control; Analytical chemistry - Quality control; Analytical chemistry - Technique
• Lingua di pubblicazione: Tedesco
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Note generali: Description based upon print version of record.
• Nota di bibliografia: Includes bibliographical references and index.
• Nota di contenuto: Qualität im analytischen Labor; Inhaltsverzeichnis; Qualitätssicherungssysteme; 1 Akkreditierung - ein Mittel zur Sicherung und Steigerung der Qualität im Laboratorium; 1.1 Einführung; 1.2 Rückblick; 1.3 Qualitätssicherung - Qualitätsmanagement; 1.4 Verlauf eines Akkreditierungsverfahrens; 1.4.1 Erste Kontaktaufnahme; 1.4.2 Antragstellung; 1.4.3 Laborbegehung; 1.4.4 Eigentliche Akkreditierung; 1.5 Akkreditierungsorganisationen und -institutionen; 1.6 Ausblick; 1.7 Literatur; 2 Die Praxis der GLP als QS-System in der chemischen Industrie; 2.1 Einführung; 2.2 Geltungsbereich; 2.3 Internationale Anpassung2.4 Was heißt Qualität im Labor?; 2.5 Qualitätskosten; 2.6 Was unterscheidet ein Labor unter GLP von einem nicht-GLP-Labor?; 2.7 Erfahrungen bei der Umsetzung von GLP; 2.7.1 SOPs; 2.7.2 Motivation; 2.8 Organisation einer Prüfeinrichtung; 2.9 Studie/Prüfung; 2.9.1 Kurzzeitprüfungen; 2.9.2 Prüfmustercharakterisierung; 2.9.3 Indentifizierung von Prüfmustern; 2.10 Rohdaten-Dokumentation; 2.11 Computer im Labor; 2.11.1 Computer-Einsatz allgemein; 2.11.2 Rohdaten-Dokumentation mit Computer; 2.12 Berichtsprüfung; 2.13 Statement of Compliance (SOC); 2.14 Archivierung; 2.15 Behördliche Inspektion2.15.1 GLP-Bescheinigung; 2.15.2 Wiederholung der Inspektion; 2.16 Nutzen; 2.17 Resumée; 2.18 Literatur; 3 Vergleich zwischen Guter Laborpraxis und Akkreditierung nach EN 45001; 3.1 Einführung; 3.2 Historie und Zielsetzung der QS-Systeme; 3.3 Geltungsbereich und Einsatzgebiete; 3.4 Überwachungsstellen; 3.5 Unterschiedliche Nomenklaturen; 3.6 QS-Elemente und ihre Bedeutung in beiden Systemen; 3.6.1 Aufbauorganisation und Verantwortlichkeiten; 3.6.2 Geeignete räumliche, personelle und apparative Ausstattung Ausstattung; 3.6.3 Personalqualifikation; 3.6.4 Geräte und Kalibrierung3.6.5 Elektronische Datenverarbeitung; 3.6.6 Proben, Muster und Prüfgegenstände; 3.6.7 Dokumente und deren Lenkung; 3.6.8 Prüfmethoden, Prüfverfahren; 3.6.9 Aufzeichnungen, Rohdaten; 3.6.10 Prüfberichte; 3.6.11 Internes Qualitätssicherungsprogramm; 3.6.12 Unteraufträge; 3.7 Besondere Forderungen der GLP; 3.8 Besondere Forderungen der Akkreditierung; 3.9 Kosten und Wirtschaftlichkeit; 3.10 Ausgewogenheit von QS-Maßnahmen; 3.11 Andere wichtige QS-Systeme im Laborbereich; 3.12 Zusammenfassung und Ausblick; 3.13 Anhang; 4 Qualitätssicherung im analytischen Labor - worauf es ankommt4.1 Einführung, Definitionen; 4.2 Regelwerke, Literatur; 4.3 Eckpfeiler für ein Qualitätssicherungs-Konzept im Analysenlabor; 4.4 Realisierung des Qualitätssicherungs-Konzeptes; 4.4.1 QS-System, QS-Handbuch gemäß DIN/EN 45001; 4.4.2 Dialog zwischen den Partnern Auftraggeber und Labor; 4.4.2.1 Definition der Untersuchungsziele durch den Kunden; 4.4.2.2 Auswahl des geeigneten Verfahrens durch das Labor; 4.4.2.3 Prozedere nach der Ergebnisvorlage; 4.4.2.4 ,,Rahmenvertrag""; 4.4.3 Adäquate Qualifikation von Labor und Auftraggeber; 4.4.4 Richtige Anwendung der AQS
• Sommario/riassunto: Qualität ist zur Nr. 1 der Erfolgsfaktoren im analytischen Labor ; geworden. Was aber steckt dahinter? Den Autoren dieses Buches gelingt es, die vielschichtigen Aspekte der Qualität transparent zu machen.Zu Anfang werden die laborrelevanten QS-Systeme verständlich dargestellt und miteinander verglichen. Ein ausführliches Glossar bietet eine umfangreiche Übersicht über nationale und internationale Begriffe zur Qualitätssicherung.Der zweite Teil befaßt sich mit Grundlagen zur Bewertung und Beurteilung der Qualität, und erläutert Maßnahmen, wie man die Qualität noch verbessern kann.

Intelligent Optimisation with the Bees Algorithm : Concepts and Applications / / by Duc Truong Pham, Marco Castellani, Luca Baronti

• Record Nr.: UNINA9911018653503321
• Autore: Pham D. T.
• Pubbl/distr/stampa: Cham : , : Springer Nature Switzerland : , : Imprint : Springer, , 2025
• ISBN: 3-031-87286-X
• Edizione: [1st ed. 2025.]
• Descrizione fisica: 1 online resource (XVI, 277 p. 92 illus., 57 illus. in color.)
• Collana: Springer Series in Advanced Manufacturing, , 2196-1735
• Disciplina: 670
• Soggetti: Industrial engineering; Production engineering; Engineering design; Algorithms; Mathematical optimization; Automatic control; Robotics; Automation; Artificial intelligence; Industrial and Production Engineering; Engineering Design; Optimization; Control, Robotics, Automation; Artificial Intelligence
• Lingua di pubblicazione: Inglese
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Nota di contenuto: Introduction -- The Bees algorithm -- Empirical study -- Analytical study -- Case study: Robot control optimisation -- Case study: PCB assembly optimisation -- Case study: Multi-solution problems -- Latest developments -- Appendices.
• Sommario/riassunto: This book offers an extensive guide to understanding, implementing, and applying the Bees Algorithm, a powerful nature-inspired optimisation metaheuristic that mimics the foraging behaviour of honey bees. In today's highly interconnected world, systems have become more difficult to optimise. This book addresses the challenge of solving complex optimisation problems efficiently and effectively by drawing inspiration from the remarkable problem-solving abilities observed in nature. The Bees Algorithm provides an elegant, simple, robust, and adaptable approach to navigate the complexities of high-dimensional, multimodal, or time-varying problems that often stymie traditional optimisation methods. This book offers an in-depth exploration of the algorithm, providing a thorough understanding of its underlying principles and mechanisms. It establishes a mathematical framework for the algorithm, facilitating a clearer insight into its behaviour and performance. Through empirical studies and benchmarks, the book demonstrates the algorithm's effectiveness across a range of optimisation problems. Additionally, it showcases practical applications of the Bees Algorithm in diverse fields such as engineering design, robotics, and manufacturing. Finally, it discusses the latest developments and variants of the algorithm, highlighting its potential for future research and innovation. With its accessible style and step-by-step guidance, this book equips readers—be they researchers, practitioners, or students in computer science, engineering, or optimisation—with the knowledge and tools to leverage the principles of swarm intelligence and biomimicry to solve the real-world optimisation challenges of the new industrial age.