在2018年,当我担任当时的加州大学全球健康研究所的领导时,我立即看到了建立该研究所过去成就的机会。我的领导团队认识到,合理决策的基础将是利益相关者对研究所的目的和优先事项以及我们真正希望实现的目标的共同理解。因此,我们从USC社区和全球卫生领域的各种观点上进行了严格的战略规划过程。这项事业标志着令人兴奋的新章节的开始,如我们的新名称“ USC USC全球健康不平等研究所”所反映的。在以下页面中介绍了战略规划过程的其他结果。该研究所的使命,目标和目标已经重新制定,战略计划确定了四个重点领域,在这些领域中,该研究所的影响力最大。它将我们的工作核心领域定义为研究,教育和政策参与,并确认我们的泛大学和对全球健康的多学科方法对于实现预期的结果至关重要。在USC,教职员工,学生和许多合作伙伴的领导层的出色支持下,我和我的同事们准备以对全球和全球健康本身的社区产生持久影响的方式实施战略计划。我们感谢您对这项努力的兴趣,我们期待与您合作,实现更加健康的世界。
27 2GI22MC027 Govardhan Narasimhalu Sakhe O 10 50 O 10 150 A+ 9 36 O 10 20 9.39 FCD
主要活动:管理服务对 MD 平台的访问,包括合同问题。选择过程将优先考虑开发用于罕见疾病儿科心脏病学的 MD 的服务请求。在这个组中,我们已经确定了 3 个服务请求(分别为案例研究 1-3、WP 3-5)。
空调(10小时)审查空调过程,夏季和冬季负载计算,内部和外部热量,冷却线圈,旁路因子,有效的明智的热量因子,用于冷却线圈的设计考虑,高潜热负载,蒸发冷却系统的设计,蒸发系统的设计,除湿度系统,脱水剂和空气垫圈,舒适的空气状态,舒适的空中,舒适的空中,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效,有效。空气处理单元(08小时)空气处理单元,房间空气分布,流体流量和压力损失,管道设计,空气过滤器,加湿器,风扇,吹风机
(PAT - I) 薪酬:(i) 符合以下规定的候选人可获得 31000 卢比 + HRA:已获得 CSIR-UGC/ICAR/ICMR/NET 资格(包括讲师/助理教授或 GATE)或已通过中央政府部门(如 DBT/DST 或同等部门)和/或其机构/机构举办的国家级考试的候选人。或者 (ii) 不符合上述 (i) 规定的候选人可获得 25,000 卢比 + HRA:按规定。
为实现这一切,我们十分感谢我们的赞助商,特别是我们的主要赞助商 Google 新闻计划,该计划继续支持这项真正全球性的研究,此外还感谢 BBC 新闻、Ofcom、爱尔兰媒体协会、荷兰媒体管理局 (CvdM)、芬兰媒体产业研究基金会、Fritt Ord 基金会、韩国新闻基金会、英国爱德曼公司、日本 NHK 和路透社,以及我们的学术赞助商,包括莱布尼茨媒体研究所/汉斯·布雷多研究所、西班牙纳瓦拉大学、堪培拉大学、加拿大魁北克媒体研究中心和丹麦罗斯基勒大学。Fundación Gabo 继续支持将报告翻译成西班牙语。我们很高兴 YouTube 加入了赞助商行列,并感谢 Code for Africa 加大对报告的支持,使我们能够今年将摩洛哥纳入报告范围,因为我们将继续寻求扩大对大多数国家的覆盖范围。
从文明的曙光开始,农业一直是人类社会的骨干,提供了维持和助长经济增长。但是,这个关键部门通常面临挑战,强调了资本在克服这些障碍和确保可持续农业实践中的关键作用。资本从广义上讲,资本包括有效农业生产所需的各种资源。有形资本包括机械,灌溉系统,存储设施和运输基础设施等物理资产。现代农业在很大程度上依赖拖拉机,收割机和精确的农业设备,从而提高了效率和生产力。灌溉系统可确保足够的供水,同时存储设施最大程度地减少收获后的损失。强大的运输基础设施包括农民和农业专业人员所拥有的知识,技能和专业知识。对教育,研发和扩展服务的投资使农民能够通过专有技术来采用可持续实践,改善土地管理并有效地利用新技术。此外,农业部门内部的创新投资促进了改善农作物品种,弹性种子和有效的害虫管理技术的发展。金融资本资本资料为各种农业活动所需的资金,包括购买诸如加油,种子以及种子的购买投入,以及融资土地改善和筹集土地改善和融资。获得负担得起的信贷,使农民可以投资至关重要的资源并采用现代实践,最终增强其竞争力和盈利能力。
人工智能(AI)结合了计算机科学和强大的数据集,以解决问题。AI于1985年首次由McKinion和Lemmon在农业中使用,以开发一种名为Gossym的棉花作物仿真模型,该模型使用AI来利用大量的农业数据来优化棉花生产,并应用先进的分析技术来找到模式,并发现新颖的见解。今天,AI在农业中起着至关重要的作用,以确定最佳的灌溉时间表,养分施用时间,监测植物健康,检测疾病,识别和清除杂草,并建议有效的害虫控制方法和合适的农艺产品。在作物管理中,这些解决方案可以进一步分为农作物疾病诊断,产量预测,作物建议,价格预测和市场设计等领域。但是,由于这些技术的复杂性和缺乏专门针对农业领域的用户友好平台的复杂性,印度农业景观中的AI和机器学习(ML)仍然有限。