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在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
这项工作是根据创意共享归因非商业4.0国际许可证获得许可的。摘要蔬菜部门基本上是cont
这项工作是根据创意共享归因非商业4.0国际许可证获得许可的。摘要蔬菜部门基本上有助于尼泊尔经济，并提供即时收入，营养和粮食安全。近几十年来，农业化学物质在商业化生产中的非系统用途对蔬菜行业的可持续性构成了威胁。通过实施良好的农业实践（GAP），可以减少农业化学物质在商业蔬菜生产中的使用。本研究旨在从2023年2月至2023年6月，了解农民对良好农业实践（GAP）的知识，应用和感知以及尼泊尔Arghakhanchi区的收养指数。使用分层随机抽样技术选择了来自Sandhikharka市和Chhatradev农村城市的125个家庭。焦点小组讨论（FGD），主要线人访谈（KII）和初步探视以收集主要数据，并审查了各种文献以收集次要数据。结果表明，有38.4％的家庭（HHS）知道差距。上等采用者为15.48％HHS，平均采用值为19.57。大约15.4％的HHS是低采用者，采用值为9.45，而HHS的70.73％是中型采用者，采用值为14.92。在收获方法中发现了较低的间隙应用水平，平均得分最低为0.136，但是，存储持续时间的平均得分最高为0.992。尼泊尔Arghakhanchi区蔬菜种植者中良好农业实践的采用状况。农民将害虫损害排名为最严重的问题，指数值为0.79，而天气为最低的问题，指数为0.33，等级I和V分别为0.33。所有受访者都以75.2％的同意给他们差距的看法，12.8％既不同意也不同意，而12％的人强烈同意差距可以帮助他们提高生产率。关键字：差距，采用，生产，应用，感知正确引用：尼泊尔，A.，Khanal，K。，＆Parajuli，N。（2023）。农业与自然资源杂志，6（1），74-84。doi：https：//doi.org/10.3126/janr.v6i1.71924简介尼泊尔人大多参与农业，最高人口的2/3 rd占2/3 rd，占24.90％的24.90％，向我们国家的整体国内产品（GDP）贡献了24.90％。在这些蔬菜中为农业总生产总值（AGDP）贡献了16.9％
b'Inatruction fermi液体范式（1，2）是现代冷凝物质理论的基石之一，提供了多体系统的有效描述，其基本激发是弱相互作用的费米金准式晶粒。费米液体的理论提供了理解为什么金属中的传导电子基本上是非相互作用的颗粒。费米液体可以以纵向密度振荡的形式支持类似于经典流体的声音的集体模式。它们的传播取决于该模式的角频率\ xcf \ x89是否高于或低于颗粒间碰撞速率（3）\ xcf \ x84 1 coll。液体3 HE是一种中性的费米液体，是第一个从第一个声音模式（\ xcf \ x89 \ xcf \ xcf \ x84 1 coll，即在流体动态状态）到零声音模式（\ xc collys Mode（\ x Coll）（\ x89 coll，\ x89 coll，\ x89 coll，\ x89 \ x89 \ x84 1 coll）（\ x89 \ x89 coll，即，在无碰撞状态下）观察到（4）。在具有远距离库仑相互作用的电子费米液体中，其中电子电子（EE）散射时间\ xcf \ x84 EE扮演\ xcf \ x84 coll的作用，第一和零声音折叠成等离子体模式（5）。在这种模式下，'
b'Inatruction fermi液体范式（1，2）是现代冷凝物质理论的基石之一，提供了多体系统的有效描述，其基本激发是弱相互作用的费米金准式晶粒。费米液体的理论提供了理解为什么金属中的传导电子基本上是非相互作用的颗粒。费米液体可以以纵向密度振荡的形式支持集体模式，这些振荡与经典流体中的声音类似。它们的传播取决于该模式的角频率\ xcf \ x89是否高于或低于粒子间碰撞速率（3）\ xcf \ x84 1 coll。液体3他是一种中性的费米液体，是第一个从第一个声音模式（\ xcf \ XCF \ x89 \ xcf \ xcf \ x84 1 coll，即在流体动态状态）到零1 col（\ xcf xcf xcf xcf xcf xcf）（\ xcf \ xcf \ xcf \ xcf \ xcf \ xcf \ xcf \ x，观察到Coll，即，在无碰撞状态中）（4）。在具有远距离库仑相互作用的电子费米液体中，其中电子电子（EE）散射时间\ xcf \ x84 EE起着\ xcf \ x84 coll的作用，第一，零声折叠到Plasmon模式（5）。在这种模式下，从'
![人工智能：回顾和在制药领域的广泛应用 更多 Swati K. 助理教授，NGSPM 药学院，印度纳西克 电子邮件 ID：moreswati2711[at]gmail.com 摘要：在生命科学领域，下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力，属于计算机和工程科学的分支。基本上，人工智能是机器学习程序，如今制药行业非常需要它。在药物研发中，药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发，在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外，人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词：人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1. 简介 变化是每个人生活中的重要内容，就像变化在各个流程和各个部门中都很重要一样，因此在制药科学和医学领域，药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一，它可以改变药物的各个方面，从而造福制药科学](/simg/d/d9152d74b2dd0ef2640324504a893439197e1385.png)
人工智能：回顾和在制药领域的广泛应用 更多 Swati K. 助理教授，NGSPM 药学院，印度纳西克 电子邮件 ID：moreswati2711[at]gmail.com 摘要：在生命科学领域，下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力，属于计算机和工程科学的分支。基本上，人工智能是机器学习程序，如今制药行业非常需要它。在药物研发中，药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发，在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外，人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词：人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1. 简介 变化是每个人生活中的重要内容，就像变化在各个流程和各个部门中都很重要一样，因此在制药科学和医学领域，药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一，它可以改变药物的各个方面，从而造福制药科学
人工智能：回顾和在制药领域的广泛应用 More Swati K. 助理教授，NGSPM 药学院，印度纳西克 电子邮件 ID：moreswati2711[at]gmail.com 摘要：在生命科学领域，下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力，属于计算机和工程科学的分支。基本上，人工智能是机器学习程序，如今制药行业非常需要它。在制药研究和开发中，药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发，在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外，人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词：人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1.简介 变化是每个人生活中的重要事项，例如，变化在各个流程和各个部门都很重要，因此在制药科学和医学领域，药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一，它可以改变药品的各个方面，从而造福于制药科学。在药品的机械和化学创新中，需要开发新颖和创新的原理和解释技术。使用自动化算法程序进行各种试验也是非常有益的，这是制药科学中人工智能 (AI) 最重要的部分。