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World File Search System橡叶
通行权，拟议的白橡树线将是...
•构建两个新的新型，大约4.69英里的高架230千瓦特（“ KV”）传输线在主要100英尺宽的新型旋转中，主要是双电路单极结构，通过切割公司现有的230 kV Chickahominy-Elmont-Elmont-elmont Line＃2075的位置，在结构＃2075/150和＃20751的结构之间，INM IN MING IN MIGH MIGHTROOF向上。橡木线＃2075，（ii）230 kV chickahominy-white橡木线＃2294（“白橡树线”）。在现有通行右侧的切入位置，该公司将卸下一个单电路晶格塔，并在500 kV Chickahominy-Elmont Line＃557上安装一个单电路H-Frame结构，以促进白橡树线的构造。从现有的通行右侧的切入位置，白橡树线将总共沿西南方向延伸约4.69英里，然后在膨胀的白橡木变电站终止。虽然拟议的切入位置位于现有的通行权中，但拟议的白橡树线将在新的
橡胶化的基于山梨糖醇的可生物降解塑料...
塑料在当今行业和家用电器中都起着重要作用。塑料被广泛用于各种目的，例如随身携带袋，冷饮瓶，玩具，食品包装，电子设备组件和容器，车辆模块，办公大楼段，家具，服装材料等（Marichelelvam等人，2019年）。每年在全球生产3.68亿吨塑料，可生物降解的塑料AC计数接近总塑料的1％（Abraham等，2021）。尽管具有各种材料和制造成本的塑料材料具有高质量，但在社会中无法充分管理这些塑料材料（Weinstein等，2020）。大量塑料被释放到陆地和海洋生态系统中，作为工业废物（Shimao，2001）。的确，由于缺乏回收利用和差
提供樱桃叶在...
dm是一种慢性疾病，其中血液中的葡萄糖水平升高，因为人体无法产生或产生胰岛素，或者身体无法有效使用胰岛素。根据国际糖尿病联合会（IDF）组织的数据，据估计，2019年，世界上有4.63亿人患有糖尿病（DM）的20-79岁年龄段，或相当于20-79岁的总人口中的9.3人。根据国际糖尿病联合会（2019年），印度尼西亚有1070万DM患者。樱桃叶可以用作非药物疗法的科学替代品，樱桃叶含量含量降低血糖水平，因为该植物含有类黄酮化合物，单宁，皂苷和生物碱，可降低血糖水平。这项研究的目的是确定沸水对樱桃叶的作用，以降低中部Tapanuli Sarudik健康中心工作区域中2型糖尿病的血糖水平。在这项研究中，在Puskesmas Sarudik Tapanuli Tengah的工作区域中患有2型DM的人，有目的的抽样技术多达30人。h DM患者的P值为0.000 <0.05，T值为6.723，在给予樱桃叶水汤剂之前和之后的平均值，这意味着在给予樱桃叶的沸水后，DM患者的血糖水平降低。
elm201 katihalelektronë叶
此过程允许缝隙在晶体结构内移动。充当空缺（空位） +Q（孔，空，空心）的粒子。孔密度由（Houles/cm 3）图标表示。如上所述，每个断裂键形成两个负载颗粒：1个电子和1个孔。原始（未加成的，“固有”）变为硅的n = n i =，电子和孔密度的产物
消息传递基于贝叶斯的贝叶斯对推车系统的控制
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器，这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质，我们通过（1）假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识，并且（2）在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而，贝叶斯框架，尤其是专用推理框架，可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中，整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程，以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制，解决了诸如非线性因素，有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明，随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率，贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
检测棕榈油叶病
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用，并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品，这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域，并在域专家的帮助下标记。用于特征提取，同时考虑了实验室和RGB颜色空间，以及Haralick纹理特征，每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征，应用主成分分析（PCA）和随机森林方法。随后使用支持向量机（SVM）进行叶片健康状况的分类，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能，这些均来自混淆矩阵。研究发现，PCA和随机森林显着提高了模型性能，从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解，并在精确农业中使用了潜在的应用。此外，结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径，强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。