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World File Search System业中
在热量生产行业中使用藻类作为二氧化碳吸收剂
CO 2排放每年继续增加。因此，要达到巴黎气候协议中设定的目标，有必要减少排放并实施CO 2捕获方法（Kammerer等，2023）。减少CO 2排放的必要性是许多国际法律所需的，包括适合55个包装（Bro园等人2023）和排放交易系统（EU ETS）的修订（Bordignon和Gamannossi degl'innocenti，2023年，Rogulj等人。2023）。在2022年，在通过部门全球发射CO 2中，在电能和发热部门中观察到最大的排放，占总排放量的39.7％（国际能源局，2023年）。在波兰，系统热量大约有1500万人使用，受监管的热量占家庭市场的42％（IzbaGospodarczaCiepłownictwoPolskie 2023）。在热量产生中使用的燃料的多元化正在缓慢发展。波兰市场仍然由化石燃料主导，化石燃料在2021年占热源中使用的所有燃料的69.5％（2020年至68.9％，2019年至71％，2018年 - 72.5％，2017年至74.0％）。在2021年，使用了14,0.89亿吨这种原料来实现许可的热工程需求（UrządRegulacji Energetyki 2022）。必须指出的是，除了燃烧过程外，煤炭的发掘对环境造成了重大负担（Chłopek等人。2021）。上述数据表明，CO 2排放的减少构成了一个严重的挑战。减少
精准农业中的人工智能（AIoT）
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
世界 - 银行 - 在农业农业中 -
摘要：农业被视为减少贫困的重要工具，比增加人口最贫穷的收入高4倍。消除贫困是世界银行的主要目标之一，从这种角度来看，它参与农业变得显而易见。从这个意义上说，它与国家合作，以提高农场，牲畜和渔业的生产率，通过研究和教育来促进创新，并促进负责任的农业投资。为了支持政府在为农业现场发展分配资源的过程中，必须与国家合作必须与国家合作。 本文旨在分析世界银行如何帮助提高农业部门的生产率。 关键词：农业，生产力，创新，可持续性，战略必须与国家合作。本文旨在分析世界银行如何帮助提高农业部门的生产率。关键词：农业，生产力，创新，可持续性，战略
印度农业中废物回收的观点
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。
食品 - 企业中的食品固定率-2024.pdf
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
人工智能在现代工业中的应用全面概述
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。
牙科职业中的人体工程学问题-牙医...
背景/目的：牙科专业人员罹患肌肉骨骼疾病的风险较高。以不自然的姿势工作是罹患肌肉骨骼疾病的主要风险因素之一。本研究旨在记录牙医在典型牙科工作过程中的背部倾斜度。材料和方法：为了监测身体倾斜度，安装了高性能传感器系统、三轴数字 12 位加速度计 LIS3LV02（SGS-Thomson Microelectronics，美国）。在进行牙科工作时，对十名牙医的身体倾斜度进行了测量。结果：在坐姿牙科工作期间，74% 的时间背部倾斜超过 20 度，而站姿工作期间则为 62%。参与者在进行牙科检查时向左侧倾斜。坐着时，65% 的时间向左侧倾斜大于 20 度，而站姿工作期间则为 50%。结论：背部倾斜超过 20 度是导致 MSD 发展的主要风险因素之一。牙医在站立和坐姿日常工作中身体在前后和内外方向的倾斜度都超过 20 度。根据这些事实，牙医在日常工作过程中面临患上肌肉骨骼疾病的风险。据此，牙科人体工程学是一个需要更多关注的研究领域。在日常牙科工作中实施人体工程学原则可提高工作绩效、满意度、效率和
2023毕业调查报告 - UMD职业中心
2023 Graduation Survey Report Bachelor's Level Graduates Survey Administration and Statistical Analysis Sharon Ousman University Career Center & The President's Promise Research and Data Analysis/Visualization Assistance Madison Troutman University Career Center & The President's Promise Adrianne Bradford University Career Center & The President's Promise Aakash Mudigonda University Career Center & The President's Promise Sahil Shah University Career Center & The President's Promise Data Collection: Staff, Graduate Assistants, and Student Assistants Data Collection Team成员包括朱莉娅·妮可·贝耶（BSO），卡罗琳·博德纳（Arhu），丽莎·勒布伦（BSOS），香农·西贝尔（BSOS），丹妮尔·温斯坦（BSOS），尼尔法尔·马达尼（Nealofar Madani）（SPHL）和Olivia Rosenburg（CMNS）。UCC团队包括Siu Yen Silvi Chung，Leila Green（学生数据收集主管），Michael Kaibni，Phoebe Korang，Linda Lenoir（编辑），Yujin Lee，Joy Reider，Laylaa Suliman和Megan Wong。数据收集/合作学生事务副总裁（数据仓库）汤姆·多布罗西尔斯基（Tom Dobrosielski协调凯西·米勒（Casey Miller）农业与自然资源学院（Casey Miller）克里斯汀·斯塔克（Kristen Stack James Clark School of Engineering Josh Madden Philip Merrill College of Journalism Kevin Kenneally College of Information Studies Vedat Diker College of Information Studies Jodi Hammer School of Public Health Bryan Kempton School of Public Policy Lori Praniewicz Office of Undergraduate Studies Questions or Requests for Additional Data Allynn Powell acpowell@umd.edu 301.314.7237
航空航天工业中的数字孪生：简要介绍
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。
人工智能在商业中的应用...
在电子商务和金融行业，人工智能已被用于实现更好的客户体验、高效的供应链管理、提高运营效率和减少伙伴规模，其主要目标是设计标准、可靠的产品质量控制方法，并寻找在保持低成本的同时接触和服务客户的新方法。机器学习和深度学习是最常用的两种人工智能方法。个人、企业和政府机构利用这些模型来预测和学习数据。目前正在开发用于食品行业数据的复杂性和多样性的机器学习模型。本文讨论了机器学习和人工智能在电子商务、企业管理和金融中的应用。销售增长、利润最大化、销售预测、库存管理、安全、欺诈检测和投资组合管理是一些主要用途。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由国际纳米电子学、纳米光子学、纳米材料、纳米生物科学与纳米技术会议科学委员会负责选择和同行评审。