印度在2019 - 20年期间的食品需求中取得了巨大的进步,在其食品需求中记录了298吨的粮食生产,而在1951 - 52年期间的价值仅为55吨。但是,要在未来几年内养活该国新兴的人口,印度必须确定2050年377吨粮食生产的目标。随着人均土地面积持续下降,只有通过采用各种经过验证和有效的生产技术来实现这种高生产。无需提及此类技术在增加粮食生产方面的成功将在很大程度上取决于一个主要因素,即土壤健康的维持。由于矿物质肥料的非理性用途以及大多数土壤中有机物水平不足,在高生产率方面稳步下降的肥料使用效率的当前情况正在对土壤健康的可持续性造成严重威胁,因此,该国的粮食生产。现在已经意识到,矿物质肥料只能改善土壤的养分状况,但它们对土壤健康的其他各种物理,化学和生物学特性几乎没有影响。另一方面,这些土壤健康中的大多数可以通过使用有机材料来大大改善特性。因此,这是矿物质肥料和有机材料的综合使用,可以通过在土壤中添加备受期待的有机碳来维持生产可持续性,从而改善其他土壤健康属性。在这种情况下,主张定期使用大量有机物,作为实现土壤健康和生产力维持的主要必需品。由于该国的传统有机肥料的可用性正在逐渐下降,而每天都会产生大量可生物降解的有机废物范围,因此现在,人们越来越关注这些废物以改善我们可耕种土壤的健康状况。这些乌拉尔和城市废物有望在维持农业和环境安全方面发挥重要作用。然而,由于其化学物质和生物学特性的某些局限性,大多数有机废物无法直接添加到土壤中,因此,需要确定管理这些废物的有效方法以实现有效的有机废物回收实践。
机器化和人工智能(AI)已成为现代媒体生态系统的组成部分。本文旨在描述这些技术的当前状态及其在更新和现代化新闻业中的作用。它介绍了有关机器人技术和AI对新闻实践的影响的信息,确定了AI对新闻业未来的潜在后果,并讨论了这些技术的日益影响。尽管兴趣越来越高,但AI对新闻业和我们的信息环境的影响仍然很少。也没有充分关注新闻业对科技公司对AI的影响。本文考虑了新闻机构中AI的结构含义,研究了AI在社论,商业和技术领域中的使用。得出的结论是,AI技术将增强而不是取代记者的工作,而人工智能不会对专业新闻业构成威胁。
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来,人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题,优化资源利用率(例如水、农药、肥料、种子、能源),改善生产管理和生产力,并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用,例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如,使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病,并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展,但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段,在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如,Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
摘要 数字孪生 (DT) 主要是任何可想象的物理实体的虚拟复制品,是一项具有深远影响的高度变革性技术。无论是产品开发、设计优化、性能改进还是预测性维护,数字孪生都在通过多种多样的业务应用改变各个行业的工作方式。航空航天业(包括其制造基地)是数字孪生的热衷者之一,他们对数字孪生的定制设计、开发和在更广泛的运营和关键功能中的实施表现出前所未有的兴趣。然而,这也带来了一些对数字孪生技术的误解,以及对其最佳实施缺乏了解。例如,将数字孪生等同于智能模型,而忽略数据采集和可视化的基本组成部分,会误导创建者构建数字影子或数字模型,而不是实际的数字孪生。本文揭示了航空航天界和其他领域数字孪生技术的复杂性,以消除影响其在安全关键系统中有效实现的谬误。它包括对数字孪生及其组成元素的全面概述。阐述其特征性的最新组成以及相应的局限性,航空航天领域未来数字孪生的三个维度,第三
Letter from the CWCSEO 1 CWCSEO Mission and Statutory Requirement 2 Table of Contents 3 Executive Summary 5 Acknowledgements 7 Introduction 8 Definitions 8 Overview of the Food System 11 Brief Overview of Federal Food & Nutrition Programs 13 Outline of the Report: 15 Section 1: Food Sufficiency and Security 17 State of Food Insecurity in Connecticut: 17 Underlying Challenges: 20 Cost of Food 20 Eligibility and Enrollment in Federal Support Programs 21 Strain在紧急食品系统上27运输到食物来源28访问资源的信息29污名30粮食不安全性的影响:30第2节:营养安全32康涅狄格州营养状况不安全感:32基础挑战38可负担性38粮食价格38食品价格波动38联邦补贴39联邦补贴39特定的食物范围和食物范围39限制性食品和食物41供应41次饮食44441444444444444.连接的项目45营养不安全的影响:46第3节:当地食品经济体49康涅狄格州食品经济状况:49基础挑战56收入水平和利润率56创业和运营成本57食品工人工资58
3。文献评论3.1虚拟影响者3.2社交媒体 - Instagram 3.3虚拟影响者,参与和真实性3.4影响者Imaginaries 3.5广告中的汽车行业3.6本研究的理论差距和贡献
人工智能 (AI) 正在从根本上重塑各个行业,它增强了决策流程,优化了运营,并释放了新的创新机会。本文探讨了人工智能在四个关键领域的应用:医疗保健、金融、制造业和零售业。每个部分都深入探讨了这些行业面临的具体挑战、用于解决这些挑战的人工智能技术以及对业务成果和社会福利的可衡量影响。我们还讨论了人工智能集成的影响,包括道德考量、人工智能发展的未来轨迹,以及它在推动经济增长的同时带来需要负责任地管理的挑战的潜力。
摘要 数字孪生 (DT) 主要是任何可想象的物理实体的虚拟复制品,是一项具有深远影响的高度变革性技术。无论是产品开发、设计优化、性能改进还是预测性维护,数字孪生都在通过多种多样的业务应用改变各个行业的工作方式。航空航天业(包括其制造基地)是数字孪生的热衷者之一,对其定制设计、开发和在更广泛的运营和关键功能中的实施表现出前所未有的兴趣。然而,这也带来了一些对数字孪生技术的误解,以及对其最佳实施缺乏了解。例如,将数字孪生等同于智能模型,而忽略了数据采集和可视化的基本组成部分,会误导创建者构建数字阴影或数字模型,而不是实际的数字孪生。本文揭示了数字孪生技术在航空航天领域以及其他领域的复杂性,以消除影响其在安全关键系统中有效实现的谬误。它包括对数字孪生及其组成元素的全面调查。阐述了它们特有的最先进的组成以及相应的局限性,提出了航空航天领域未来数字孪生的三个维度,称为航空数字孪生(aero-DT),作为本次调查的结果。这些包括数字孪生的交互、标准化和认知维度,如果认真利用这些维度,可以帮助航空 DT 研发界将现有和未来航空航天系统及其相关流程的效率提高四倍。
CRISPR-CAS基因组编辑技术正在快速开发,而新的分子工具(例如CRISPR核酸酶)正在定期使用。作为本研究主题的一部分,Bandyopadhyay等。提供了CAS12A的全面概述,CAS12A是一种CRISPR核酸酶,以前称为CPF1。在他们的评论文章中,作者涵盖了Cas12a的结构和机械方面,与Cas9相比,Cas9是最常用的CRISPR核酸酶。他们还强调了Cas12a的用途,目的是改善各种农作物中的农业重要特征。El-Mounadi等人提供了CAS9基因组编辑应用的概述。谁向读者介绍了Cas9活性的机制,其向植物细胞传递的方法(即转化技术),提供了使用CRISPR-CAS9改善作物性状的示例,并触摸了与基因组编辑相关的生物安全和调节方面。A number of countries (e.g., the USA, Brazil, Argentina, and Japan) have already exempted genome edited crops, which do not carry transgenic DNA or novel combination of genetic material (i.e., not similarly achievable through conventional breeding), from being regulated similarly to Genetically Modified Organisms (GMOs) as genetically engineered (GE) organisms ( Schmidt et al., 2020)。尽管上述国家通过了立法,允许在没有GE监管的情况下培养基因组编辑的农作物,但有关该问题的公众对话和政策发展正在发展。对于日本,Tabei等人。在2019年5月至2019年10月期间分析有关基因组编辑的食品及其标签的Twitter对话。分析表明,有54.5%的相关推文是与使用基因组编辑的农作物生产的食物相反的陈述,而只有7%是有利于它的陈述。其余38.5%的推文是被认为是中性的陈述。尽管由于Twitter用户之间的偏见,该分析不一定代表更广泛的日本社会,但该研究强调了关于基因组问题在日本和世界其他地区进行基因组问题的持续公开对话的重要性。
13 de Jan。 DE 2025-计算了现场栖息地的开发前生物多样性价值,要么:... 如果是,请说明生物多样性公制工具的出版日期...13 de Jan。 DE 2025-计算了现场栖息地的开发前生物多样性价值,要么:...如果是,请说明生物多样性公制工具的出版日期...