XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System业中
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
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
通过整合农艺实践和遗传进步来提高氮在农业中的利用效率
氮是植物生长和生产力的关键营养素，但在农业中使用的不确定是经济和环境挑战。增强氮的使用效率（NUE）对于促进可持续的作物生产和减轻氮损失的负面影响，例如水污染和温室气体排放至关重要。本评论讨论了旨在改善NUE的各种策略，重点是农艺实践，遗传进步和综合管理方法。与精确的农业技术一起探索了传统的农艺方法，包括氮施加分裂和使用受控释放肥料，这可以根据作物和土壤条件实时调整对氮的实时调整。遗传学和生物技术的进步，例如常规育种，遗传修饰和基因组编辑，已促进了氮的摄入和吸收和同化的改善的作物品种的发展。此外，包括氮固定细菌和菌根真菌在内的有益微生物的作用被强调为增强氮的可用性和减少对合成肥料的依赖的自然手段。审查进一步强调了可持续的实践，例如基于豆类的农作物轮作，连续覆盖作物和有机施肥，这有助于土壤氮的富集和整体土壤健康。通过结合这些农艺，遗传和微生物策略，可以实现一种整体氮管理方法，从而最大程度地提高作物产量，同时最大程度地减少环境影响。这种综合策略支持弹性和可持续的农业系统的发展，从而促进了长期的土壤生育能力和生产力。
人工智能在制药行业中的应用
在药房领域的古代使用仅限于药物的开发。在1961年，通用汽车第一工业机器人机构，名为“联合”（Unimation，Unimation，Unimation，Unimation，Danbury，Conn。，USA），加入了大会系列，并开始执行自动模具。（3）。Eliza能够通过使用自然语言处理以及模式匹配和替代技术来模拟人类对话（表面沟通），这项工作为未来的Chabot提供了基础。（4）Shakey被称为“第一个电子人”，是在1966年在斯坦福研究所开发的，这是第一个具有语音识别能力的移动机器人（5）。Shaky能够理解和执行更为复杂的说明，而不是遵守一步指令。（5）。（5）。这是AI和机器人技术的重大进步。尽管在医学中使用了这些工程开发AI的使用却很慢。另一方面，此初始阶段对于数字化数据至关重要，后来成为AIM S扩展和使用的基础。国家医学图书馆开发了医学文献分析和检索系统，以及基于Web的搜索引擎PubMed在1960年，这些资源成为随后进步生物医学的至关重要的数字资源（6）。
旅游业中的女企业家：机会和...
业务类型：•住宿（宾馆，床和早餐/寄宿家庭）。•运输（汽车租赁，专门安排的运输）。•旅行服务（旅行社，旅行社，指南服务/语言解释器）。•食品和饮料服务•手工艺和纪念品。•事件管理
益生菌：行动机理，健康益处及其在食品行业中的应用
益生菌，例如乳酸菌，是非致病的微生物，在足够数量的量中给宿主带来健康益处。目前，正在对益生菌的分子事件和应用进行研究。益生菌发挥作用的建议机制包括：粘附部位的病原体的竞争性排除，肠粘膜屏障的改善，肠道免疫调节和神经递质合成。这篇评论强调了益生菌的健康益处以及益生菌在食品行业中的新兴应用的最新进展。由于其能力调节肠道菌群并衰减免疫系统，因此益生菌可以用作高血压，高胆固醇血症，癌症和胃肠道疾病的辅助药物。考虑到功能性能，乳制品，饮料和烘焙行业正在使用益生菌。在开发了研究人员的最新技术之后，益生菌现在可以在恶劣的加工条件下生存，并能够有效地承受GI压力。因此，益生菌的潜力可以在食品加工行业的商业规模上有效利用。