XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System生产区
生姜의生姜의대한最近动向
结果：研究最终包括六项研究。1。四项研究主要集中在使用体外或体内实验的抗炎作用上。2。两项研究主要集中于使用体外实验的抗氧化剂的作用。3。使用体外或体内研究研究了其他药理作用，包括改善胃肠道功能，抑制体温降低和抗衰老。
第11部分 - 遗产区计划 - 西沃尔森德 /霍姆斯维尔< / div>
West Wallsend具有基本的网格街道图案，主要街道的大部分长度都在山脊之后。从许多外部有利位置，尤其是东部的山坡上可以看到该镇的建筑形式。该镇享有宏伟的环境，几乎每个部分都可以欣赏到山脉的景色。北部的方法特别值得注意，从高处降落，从农村到城市明显过渡。城镇内的商业和住宅建筑都形成了良好的街景。西沃尔森德的大街本身具有遗产兴趣。是麦格理湖的一个繁荣的早期定居点，该镇保留了这座城市的最佳例子，讲述了19世纪末和20世纪初的商业和社区建筑。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
气化：生物质加工和...
全球能源环境正在发生变革性的转变，因为各国努力减少对化石燃料的依赖并减轻气候变化的影响。到2050年，欧盟致力于实现零排放的承诺，这促使人们对可再生气体的兴趣，这是其更广泛的脱碳战略的一部分。在各种可再生能源技术中，气体已成为一种有前途的解决方案，为将有机材料转化为清洁能源提供了多功能方法。欧洲沼气协会（EBA）起草了一篇论文，探讨了欧洲生物质和废气的状态。第1章包括关于气体在未来能源系统中的作用的讨论，重点是推动其部署的相关政策。第2章介绍了该领域的关键技术方面的介绍，例如原料预处理，气体操作参数和最先进的技术。第3章总结了将气体燃料转换为各种最终产物的合成的升级途径，以及对生物炭的价值的讨论，这是产品通过产品的气体化。此外，已经绘制了欧洲运营和计划的气体装置，并在第4章中分析了主要趋势。第5章介绍了影响气体发展部门的市场和经济考虑因素，重点是技术经济方面。促进可再生能源，生物量项目的财务激励措施和旨在减少温室气体排放的监管框架对于促进对气体技术技术的投资至关重要。随着技术的进步和市场状况的发展，生物量和废物气体可能在向可持续能源解决方案过渡方面起着不可或缺的作用，同时减轻与化石燃料消耗相关的环境影响。
具有生成性AI
知识已变得更加开放和访问。本文为主题问题提供了社会历史的观点，“负责任的设计，整合和使用生成AI在心理健康方面”。它评估了使用生成人工智能（Genai）来民主化心理健康知识和实践的道德考虑。它探讨了民主化信息的历史背景，从互联网，开源运动以及最近的Genai技术（例如大语言模型）过渡到限制访问广泛可用性。本文强调了为什么Genai技术代表民主化运动的新阶段，从而无与伦比获得高度先进的技术和信息。在心理健康领域，这需要精致而细微的道德审议。包括Genai在心理健康中，还可以允许改善心理保健，个性化反应和概念灵活性的可访问性，并可以促进医疗保健提供者和患者之间传统的等级制度的变平。同时，它还带来了必须仔细解决的重大风险和挑战。要浏览这些复杂性，本文提出了一份战略问卷，用于评估基于人工智能的心理健康应用。该工具评估了益处和风险，强调了对精神健康中Genai整合的平衡和道德方法的需求。本文呼吁对Genai在心理健康方面采取谨慎而积极的方法，并主张精神卫生专业人员在指导Genai开发方面积极参与。它强调了确保Genai进步不仅在技术上是合理的，而且以道德为基础和以患者为中心的重要性。
揭秘人体：生命在
摘要形态生理学包括对人体各个器官和系统的结构和功能的研究。了解身体如何运作对于保持健康、预防疾病和促进幸福至关重要。然而，这些知识对于外行人来说可能很复杂且难以吸收。因此，“揭开人体的面纱：细节中的生活”项目旨在以有趣和互动的方式提供健康教育，使学习更具吸引力和吸引力。这些教育活动是由形态生理学推广中心 (NEM) 的成员和皮奥伊联邦大学 (UFPI)、Campus Professora Cinobelina Elvas (CPCE) 形态生理学学术联盟 (LAM) 的学生共同开发的。 2023 年，与 Bom Jesus - PI 市基础卫生单位的用户一起开展了提高认识的活动，除了糖尿病 D-Day 之外，还包括粉红十月和蓝色十一月活动。在粉红十月期间，教育游戏鼓励人们进行有益于乳房健康的活动，例如钓鱼、保龄球、绞刑架、记忆和拼图。在蓝色十一月，类似的活动也关注前列腺健康。糖尿病“D-Day”包括制作灯光舞会和神话与真相游戏，以教育人们了解这种疾病。该项目促进积极参与，鼓励自我护理，培养健康习惯，与医疗保健专业人员建立合作伙伴关系，加强患者与专业人员之间的联系，促进经验交流，促进参与、学习和相互支持和团结的环境。关键词：健康教育、意识、形态功能科学、积极参与。介绍
与印度尼西亚的生物质共同开发
能源部门的缓解承诺得到了政府发布的政策的支持。关于国家能源政策的2014年第79号总统法规（PR）指出，从生物质中使用可再生能源将直接用于电力和运输。PR 2017年第22号关于一般国家能源计划，还确保了提供电力的业务实体必须从生物质电站购买电力（pembangkit listrik listrik tenaga biomassa或pltbm简称），并鼓励至少在Java以外的每个地方建造1个PLTBM单位。2022年的PR 112保证从PLTBM购买的电力将使用最高的标准价格。提供电力（RUPUPTL）2021-2030的一般计划，也清楚地指出，通过共同开发技术减少温室气体排放的生物量将被激励。
财富不平等与内生增长
注：面板 (a) 和 (b) 分别显示了前 10% 的财富和收入份额。在面板 (c) 中，我展示了人均实际 GDP 增长率的 9 年移动平均值，以强调长期动态。面板 (d) 中的消费与财富比率基于私人消费和私人净财富。最后，面板 (e) 中的研发强度是企业对研发的投资与研发存量的比率。与面板 (c) 类似，面板 (e) 描绘了原始序列的 9 年移动平均值。根据 Piketty 和 Zucman (2014) 的研究，我的发达经济体样本包括 G7 国家（加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国和美国）和澳大利亚。附录 B.1 包含数据来源和这些系列的构建细节。
