The removal of arsenic (As(III)) from acidic wastewater using neutralization or sulfide precipitation generates substantial arsenic-containing hazardous solid waste, posing significant environmental challenges. This study proposed an advanced ultraviolet (UV)/dithionite reduction method to recover As(III) in the form of valuable elemental arsenic (As(0)) from acidic wastewater, thereby avoiding hazardous waste production. The results showed that more than 99.9 % of As(III) was reduced to As(0) with the residual concentration of arsenic below 25.0 μg L

With increased power and prevalence of AI systems, it is ever more critical that AI systems are designed to serve all, i.e., people with diverse values and perspectives. However, aligning models to serve pluralistic human values remains an open research question. In this piece, we propose a roadmap to pluralistic alignment, specifically using language models as a test bed. We identify and formalize three possible ways to define and operationalize pluralism in AI systems: 1) Overton pluralistic models that present a spectrum of reasonable responses; 2) Steerably pluralistic models that can steer to reflect certain perspectives; and 3) Distributionally pluralistic models that are well-calibrated to a given population in distribution. We also propose and formalize three possible classes of pluralistic benchmarks: 1) Multi-objective benchmarks, 2) Trade-off steerable benchmarks, which incentivize models to steer to arbitrary trade-offs, and 3) Jury-pluralistic benchmarks which explicitly model diverse human ratings. We use this framework to argue that current alignment techniques may be fundamentally limited for pluralistic AI; indeed, we highlight empirical evidence, both from our own experiments and from other work, that standard alignment procedures might reduce distributional pluralism in models, motivating the need for further research on pluralistic alignment.

Hemostatic materials play a crucial role in trauma medicine. However, existing materials have poor hemostatic efficacy and a tendency to adhere to the wound surface, limiting their clinical effectiveness. Herein, a drug-loaded, superhydrophilic/superhydrophobic laminated material (DSLM), consisting of a superhydrophobic inner layer with a micropore array, a superhydrophilic chitosan-based sponge layer loaded with hemostatic/antimicrobial drugs, and a superhydrophobic outer layer, was developed. Furthermore, the DSLM allows unidirectional flow of blood and exudates from the wound bed through the superhydrophobic inner layer while facilitating efficient drug delivery. In addition, it possesses excellent biocompatibility and antiadhesion properties, as confirmed by in vivo and in vitro experiments. Compared with traditional hemostatic materials, the DSLM remarkably increased the survival time by over threefold in the acute femoral transaction wound bleeding model, and simultaneously prevented secondary wound damage by reducing peeling force to one-eighth incomparison to pristine gauze. The DSLM holds promise as a versatile clinical biomaterial for prehospital acute trauma treatment, with its simple structure facilitating manufacturing and expanding applications in biomedicine.