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精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
利用 GaAsSb、GaAsSbN 和 GaAlAs 进行带隙工程以用于 NIR 应用
摘要 带隙工程是开发光电器件的关键方法，特别是对于近红外 (NIR) 应用，其中精确控制材料的电子和光学特性至关重要。本研究探讨了三种 III-V 半导体合金——砷化镓锑 (GaAsSb)、砷化镓锑氮化物 (GaAsSbN) 和砷化镓铝 (GaAlAs)——在定制带隙以满足 NIR 器件特定需求方面的潜力。GaAsSb 通过调整锑含量提供可调带隙，使其成为 NIR 光电探测器和激光二极管的多功能材料。GaAsSbN 中的氮进一步降低了带隙，增强了其对长波长应用的适用性，并提供与 GaAs 基板更好的晶格匹配。GaAlAs 以其稳定性和与 GaAs 的兼容性而闻名，可用于形成异质结和量子阱，从而实现高效的载流子限制和发射控制。通过改变这些合金的成分，工程师可以实现精确的带隙调节，从而优化一系列 NIR 波长范围内的器件性能。本摘要强调了成分变化、应变工程和量子阱设计在开发先进 NIR 光电器件中的重要性。尽管存在材料质量和热管理等挑战，但这些材料的持续改进对电信、医学成像和传感技术中的下一代 NIR 应用具有重要意义。简介 带隙工程是半导体技术中的一项基本技术，可以精确操纵材料的电子和光学
新泽西州药物利用率审查委员会虚拟平台
Issue Action Notes Roll Call Present: Dr. Swee, Dr. Gochfeld, Dr. Moynihan, Dr. Barberio, Ms. Olson, Dr. Lind (ex-officio) Unable to attend: Dr. Marcus, Mr. Schafer Dr. Swee's pre meeting Dr. Swee called the meeting to order by reading the following statement as announcement required for the Board's meetings: In compliance with Chapter 231 of the public laws of 1975, notice of this meeting was given by way of filings in the特伦顿时报，《星报》和大西洋城出版社。审查从2023年4月19日的批准会议记录的审查，对会议进行了审查和批准。批准的会议摘要还将发布在Durb网站上：htt o：// n i.a ov/humanservices/dmahs/dmahs/dmahs/boards/durb/geetina/index.html•秘书报告 - 专员已在
被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏潜力
对被忽视和未充分利用的农作物（NUC）的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限，是打击营养不良和提高粮食安全的关键，尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物，主要是构成了小农户农业区，是营养丰富，气候缓解且局部适应性的（Li and Siddique，2020; Mudau等，2022）。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全，并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿（Dansi等，2012; Ojuederie等，2015; Joy and Siddhuraju，2017年）。至关重要的是，我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究，展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏的潜力”令人印象深刻，涵盖了这些农作物的各个方面，从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成：6篇原始研究文章和3条评论，重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善，保护和利用。柑橘grandis（L.）Osbeck，通常称为Pomelo，是一种未充分利用的柑橘类水果，其潜力作为豆酮，苯酚和抗氧化剂的来源，被忽略了。
在教育中利用生成AI的指南2024
最新的生成人工智能（生成AI）的快速发展对我们所有人都产生了深远的影响，不仅影响了我们的日常生活，还影响了大学内的教育和研究的景观。Tsukuba大学建立为新的概念大学，预计将对学术界内的这种变革性变革开放，采取开放态度，并以创造性和开放的思想态度来塑造可持续的未来社会。在这种情况下，在2023年5月11日，我们发表了“在Tsukuba University使用生成AI的基本政策”，并继续进一步探索这个问题。符合我们通过高级学术追求培养人才的使命，我们现在采取以下方法来先发行生成AI，如下：
讲师指南：利用生成式人工智能在比勒陀利亚大学进行教学和学习增强。docx
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库，大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题，并有说服力地提出论点。
利用可持续农业的作物生物装修
©编辑（如果适用）和作者，根据Springer Nature Singapore Pte Ltd.2024的独家许可。这项工作将获得版权。所有权利都是由出版商唯一的，仅由材料的全部或一部分授权的，尤其是翻译，重新使用，插图，朗诵，广播，在微胶片上或以任何其他物理方式复制，以任何其他物理方式复制，以及以任何其他物理方式复制，以及传输或检索，传输和检索，电子适应性，计算机软件，或通过类似的方法，或者是类似的方法，或者现在是相似的方法，或者现在是这些方法。使用一般描述性名称，注册名称，商标，服务标记等。在本出版物中，即使在没有具体陈述的情况下，这种名称也不意味着免于相关的保护法律和法规，因此可以免费使用。出版商，作者和编辑可以肯定地假设本书中的建议和信息在出版之日被认为是真实而准确的。就本文包含的材料或可能已犯的任何错误或遗漏而言，出版商，作者或编辑都没有提供任何明示或暗示的保修。出版商在已发表的地图和机构隶属关系中的管辖权索赔方面保持中立。
利用人工智能 (AI) 加强翻译研究
这项理论研究探讨了翻译研究与人工智能（AI）之间的共生关系，强调了这两个领域之间合作的重要性。该研究探讨了将人工智能融入翻译应用程序的潜力，以提高翻译效率、克服语言障碍并扩大信息获取渠道。从这个角度来看，该研究探讨了一些重要的伦理问题，例如人类专业知识在翻译研究中人工智能整合中的作用、翻译的准确性和文化适宜性以及人工智能对劳动力的影响。该研究强调了将人工智能相关主题纳入翻译研究（或口译和翻译）课程的重要性，提倡促进学者和人工智能开发人员之间的合作研究项目，并认为人工智能比其本身更复杂。 IQ（智商）和 EQ（它提请人们注意缩小个人能力（情商水平/商数）之间的差距。翻译研究与人工智能 (AI) 之间的合作可以提供技术上准确且文化敏感的翻译，从而实现满足个人和企业需求的高质量翻译。这种协作可以提高人工智能在翻译活动中的质量和有效性，从而产生更可靠、更合适的翻译。因此，本研究强调了翻译研究与人工智能合作的重要性，并提请关注提高翻译服务质量和鼓励文化敏感性翻译传播等问题。
条例01-O-25，“健康建筑条例”修改城市法规第4-22条“建筑能源和水利用基准测试”以合并建筑物
建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。鲤鱼：市政业务，建筑效率，可再生能源，弹性法规，实施，问责制和合伙企业：市政运营，建筑效率，可再生能源，可再生能源，弹性法规，实施，问责制，责任及合伙企业
利用深度学习预测老化电池放电
电化学电池是我们社会中无处不在的设备。当用于关键任务应用时，在高度变化的操作条件下准确预测其放电终止的能力至关重要，以支持运营决策并充分利用整个电池的使用寿命。虽然有充电和放电阶段潜在过程的准确预测模型，但老化建模仍然是一个悬而未决的挑战。这种缺乏理解通常会导致模型不准确，或者每当电池老化或其条件发生重大变化时，就需要耗时的校准程序。这对在现实世界中部署高效、强大的电池管理系统构成了重大障碍。在本文中，我们介绍了 Dynaformer，这是一种新颖的深度学习架构，它能够同时从有限数量的电压/电流样本推断老化状态，并以高精度预测真实电池的全电压放电曲线。在评估的第一步中，我们调查了所提出的框架在模拟数据上的性能。在第二步中，我们证明了只需进行少量微调，Dynaformer 就能弥补模拟与从一组电池收集的实际数据之间的差距。所提出的方法能够以可控且可预测的方式利用电池供电系统直至放电结束，从而显著延长运行周期并降低成本。