所有要点是一家具有丰富经验的动态,屡获殊荣的技术服务和技术公司,并表现出绩效,可为联邦和商业客户提供低风险,有竞争力的产品和服务。自1998年以来,我们的收购和技术专家一直致力于整合人员,技术和服务,以提供与客户的战略目标相吻合的价值。
地方组织委员会•萨马特·萨哈里亚(Samat Saharia)教授,SHA,CSE,大学设计系,Tespur•Dutta Robin教授,院长,科学学校,大学,Tespur•教授P. P Mukhopadhyay,Tezpur大学MBBT系HOD,TEZPUR•TESPUR大学科学系Pachanri教授•亨特教授,MBBT系,大学,Despur•Nim博士,NIM博士,MBBT。•Despur大学MBBT系M. V. Kumar博士。•Tezpur大学MBBT系Barah博士。•乡村博士,MBBT,普遍教育,DESSDUR•DEZPUR博士•Dezpur的大学博士•Dezpur大学博士•Boro博士是Despur系的宇宙。
在过去的几十年中,对观赏水生物种的研究成倍增长,尤其是在水产养殖部门内,反映了对该领域的全球兴趣日益增长[1]。在其中,由于其充满活力的色彩,独特的模式,小尺寸和对不同环境的适应性,因此淡水装饰虾,尤其是新核心牙齿的牙齿,在全球水族馆贸易中获得了巨大的知名度。这些虾不仅增强了水族馆的美学吸引力,而且通过放松身心来提供治疗益处[2,3]。此外,它们在促进观赏水产养殖部门的生物多样性方面发挥了重要作用,并通过作为野生捕获物种的替代品来降低自然种群的压力。在经济上,装饰性虾已成为宝贵的商品,为全球小规模的育种者和水产养殖业提供了收入机会。
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计算机视觉的最新进展允许在生活的每个领域进行广泛的应用,而农业并未遗漏。对于农业食品行业来说,先进技术的使用至关重要。由于深度学习能够从图像中学习强大功能的能力,因此它在几个领域中见证了巨大的应用。水果检测和分类仍然具有挑战性。在研究计算机视觉对水果检测和策略的影响时,我们指出,直到2018年,许多常规的机器学习方法都被利用了,而一些方法利用了深度学习方法用于水果检测和分类。tis促使我们对测量和实施深度学习模型进行水果检测和分类进行了广泛的研究。在本文中,我们深入讨论了许多学者,实际描述符,模型的实现以及使用深度学习来检测和分类水果的挑战。最后,我们总结了先前研究中应用的不同深度学习方法的结果,以进行水果检测和分类。审查涵盖了最近发表的文章的研究,这些文章利用深度学习模型进行水果识别和分类。此外,我们还使用流行的数据集“水果360”从头开始实施了一种深度学习模型,以使农业领域的初学者更容易了解深度学习在农业领域中的作用。
法院监督雷曼兄弟(Lehman Brothers)破产程序的法院聘请了一名审查员(律师事务所詹纳(Jenner&Block))来回答并解决与破产有关的十个特定主题(包括基本原因的文件)。我曾担任审查员雇用的财务顾问的首席董事总经理。在这一年的项目中,我对所有雷曼资产,风险管理方法和组织的估值,财务报表和监管报告的准确性以及许多与雷曼债务资金,抵押品资金,贸易,贸易,派生职位和清算行动有关的活动进行了,监督和协助调查。我与同事的合作直接导致了重要的发现,例如“回购105”(资产负债表错误地陈述回购交易),误导流动性报告,流动性管理错误以及与交易对手的抵押纠纷。与我的律师同事,我采访了许多证人(前雷曼雇员,金融对手的高级管理人员以及纽约联邦储备银行的官员)。我的贡献和发现包括在审查员的最终报告中。
• 寻找 IPP 公司(Solar Pacific、Juwi)的障碍 • PPA 谈判 – 需要顾问协助(ADB 和技术顾问) • 太阳能农场(2022 年 4 月开始-2023 年 6 月完成) • IPP 连接点开关设备(2023 年 7 月 18 日连接) • BSJ 开关设备(BSJ01、02、03、08、09)2023 年 7 月 25 日连接) • 预测问题(客户负载增长慢于预期,屋顶光伏增长
多年生黑麦草内生菌是一种微小的真菌,生活在植物内,但肉眼看不到。感染了内生素的黑麦草显示出改善的幼苗建立,增加的草药产量和持久性的增加。这是由于产生化学物质的内生植物所致,从而阻止许多虫害(象鼻虫,根蚜虫,线虫,鸡斗,黑色田地板球和毛毛虫型害虫)。在某些季节性和放牧条件下,天然存在的内生植物(野生类型)产生的一些生物碱也可能对库存有毒,并可能导致称为Ryegrass Staggers的疾病。3个牲畜在夏末或秋季秋末放牧多年生黑麦草,偶尔会发展起来,但发生的情况很大。低毒性,可感染内生菌的种子可以减少黑麦草staggers的影响。
摘要:近年来,生物信息学已经演变成一个关键的主题和一个与许多方法和学科相互联系的良好的研究领域。生物信息学的能力及其解决挑战性生物学问题并促进研究和发展的方法。生物信息学中使用了各种工具和数据库。AI是计算系统的能力,可以进行与智力生物以及计算机系统模仿人类智能过程相关的各种活动。具有人工智能的生物信息学应用程序具有沿逻辑结论的方向注释数据的能力。通过将AI和生物信息学分子动力学模拟,分子对接研究,生物序列注释,计算药物设计和基因预测可以有效地分解。具有人工智能(AI)的结构生物信息学工具是有效的ap-
胰腺导管腺癌(PDAC)是一种高度侵略性的恶性肿瘤,在该恶性肿瘤中,需要多模式疗法来获得良好的长期结局。Mizrahi等人最近的研讨会。在《柳叶刀》中报道的不仅总结了PDAC的基本知识,而且还提供了指导现代临床实践的地标研究的简洁概述(1)。由于最近在早期将PDAC视为全身性疾病的范式转移,该研讨会尤其及时。例如,结合方案(例如Folfirinox和gemcitabine and concorin-Body-Bound紫杉醇)不仅可以提高晚期疾病中的生存率,而且还增加了一些在阶段下降的机会,使某些局部晚期肿瘤的患者通过在手术前提供了局部晚期肿瘤。此外,用于定义肿瘤血管参与局部范围的标准化解剖分类系统的广泛采用改善了多学科治疗算法,这些算法在本综述中得到了很好的总结。此外,还回顾了胰腺癌分子表征的令人兴奋的发展和靶向疗法的新途径。总体而言,Mizrahi等。对PDAC的当代发病机理,诊断和管理进行了全面但临床上的重点综述。