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Alphagary是一家Orbia公司，在印度获得Shakun Polymers Private Limited的多数股权Orbia任命Diego Echave投资者副总裁... Orbia的精确农业业务Netafim宣布... Orbia的氟化解决方案业务Koura标志技术许可协议与Kanto Denka Kogyo 2025年1月Orbia任命Diego Echave投资者副总裁...Orbia的精确农业业务Netafim宣布... Orbia的氟化解决方案业务Koura标志技术许可协议与Kanto Denka Kogyo 2025年1月Orbia的精确农业业务Netafim宣布...Orbia的氟化解决方案业务Koura标志技术许可协议与Kanto Denka Kogyo 2025年1月Orbia的氟化解决方案业务Koura标志技术许可协议与Kanto Denka Kogyo2025年1月
除了历史信息外，此演示文稿还包含“前瞻性”陈述，反映了管理层对未来的期望。“预期”，“相信”，“期望”，“希望”，“有”，“可能”，“可能”，“计划”，“应该”，类似的表达方式通常表示对期望的评论。最终结果可能与由于多种因素的预期有实质性的不同，包括但不限于政治，经济，商业，竞争，市场和监管因素的全球和地方变化，相关部门的周期性趋势；除了在年度报告中“风险因素”以及Orbia提交给墨西哥国家银行和证券委员会（CNBV）的其他信息和文件中强调的其他因素。本文中包含的前瞻性陈述代表了本次演讲之日起的Orbia的观点。Orbia除非法律要求，否则没有义务出于任何原因对任何前瞻性陈述进行公开修改或更新。
在撒哈拉以南地区推进精确农业教育
性能预期（PE）：对于预期性能的每一个单元增加，采用PA的行为意图都会增加约0.752单位。这种牢固的积极关系表明，受访者认为，采用PA将大大提高其绩效，这对于影响他们参与PA技术的意愿至关重要。这一发现与2021年Eweoya等人的结果相似，他进行了调查，发现预期性能是影响尼日利亚电子农业采用的最重要因素。另外，Lee等人。（2023）强调，预期绩效可以显着预测专业人员采用精确农业技术的意图。这强调了向潜在用户展示此类技术的明确和切实益处的重要性。
Protac分子介导的SPCAS9蛋白质降解精确的基因组编辑Shengnan Sun 1,3，Renhong Sun 2,3，Minkang Tan 1，Maarten Kip 1，X
1。Araldi，R.P。等人，定期散布的短篇小说重复序列（CRISPR/CAS）工具的医疗应用：全面的概述。基因，2020年。745：p。 144636。2。Frangoul，H.，T.W。 ho和S. corbacioglu，CRISPR-Cas9基因编辑，用于镰状细胞疾病和β-杂质贫血。 回复。 n Engl J Med，2021。 384（23）：p。 E91。 3。 groenen，P.M.A。等人，DNA多态性的性质，在分枝杆菌 - 链球菌的直接重复簇中 - 通过一种新型分型方法施用应变分化的应用。 分子微生物学，1993。 10（5）：p。 1057-1065。 4。 Ishino，Y。等，IAP基因的核苷酸 - 序列，负责大肠杆菌中碱性磷酸酶同工酶的转化，以及基因产物的鉴定。 细菌学杂志，1987年。 169（12）：p。 5429-5433。 5。 Chen，J.S。 和J.A. doudna，Cas9及其CRISPR同事的化学。 自然评论化学，2017年。 1（10）。 6。 Doudna，J.A。 和E. Charpentier，带有CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。 科学，2014年。 346（6213）：p。 1077-+。 7。 Whinn，K.S。等人，Nuclease Dead Cas9是用于DNA复制的可编程障碍。 科学报告，2019年。 9。 8。 tsai，S.Q。等，指南seq可以通过CRISPR-CAS核酸酶对靶向裂解的全基因组进行分析。 自然生物技术，2015年。 9。Frangoul，H.，T.W。ho和S. corbacioglu，CRISPR-Cas9基因编辑，用于镰状细胞疾病和β-杂质贫血。回复。n Engl J Med，2021。384（23）：p。 E91。3。groenen，P.M.A。等人，DNA多态性的性质，在分枝杆菌 - 链球菌的直接重复簇中 - 通过一种新型分型方法施用应变分化的应用。分子微生物学，1993。10（5）：p。 1057-1065。4。Ishino，Y。等，IAP基因的核苷酸 - 序列，负责大肠杆菌中碱性磷酸酶同工酶的转化，以及基因产物的鉴定。细菌学杂志，1987年。169（12）：p。 5429-5433。5。Chen，J.S。 和J.A. doudna，Cas9及其CRISPR同事的化学。 自然评论化学，2017年。 1（10）。 6。 Doudna，J.A。 和E. Charpentier，带有CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。 科学，2014年。 346（6213）：p。 1077-+。 7。 Whinn，K.S。等人，Nuclease Dead Cas9是用于DNA复制的可编程障碍。 科学报告，2019年。 9。 8。 tsai，S.Q。等，指南seq可以通过CRISPR-CAS核酸酶对靶向裂解的全基因组进行分析。 自然生物技术，2015年。 9。Chen，J.S。和J.A.doudna，Cas9及其CRISPR同事的化学。自然评论化学，2017年。1（10）。6。Doudna，J.A。 和E. Charpentier，带有CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。 科学，2014年。 346（6213）：p。 1077-+。 7。 Whinn，K.S。等人，Nuclease Dead Cas9是用于DNA复制的可编程障碍。 科学报告，2019年。 9。 8。 tsai，S.Q。等，指南seq可以通过CRISPR-CAS核酸酶对靶向裂解的全基因组进行分析。 自然生物技术，2015年。 9。Doudna，J.A。和E. Charpentier，带有CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。科学，2014年。346（6213）：p。 1077-+。7。Whinn，K.S。等人，Nuclease Dead Cas9是用于DNA复制的可编程障碍。科学报告，2019年。9。8。tsai，S.Q。等，指南seq可以通过CRISPR-CAS核酸酶对靶向裂解的全基因组进行分析。自然生物技术，2015年。9。33（2）：p。 187-197。Wang，Y。等人，CRISPR系统的特异性分析揭示了脱靶基因编辑的大大增强。科学报告，2020年。10（1）。10。Zuccaro，M.V。等人，在人类胚胎中Cas9裂解后的等位基因特异性染色体去除。单元格，2020。183（6）：p。 1650-+。11。Aschenbrenner，S。等人，将Cas9耦合到人工抑制域增强了CRISPR-CAS9目标特异性。科学进步，2020年。6（6）。12。Bondy-DeNomy，J。等人，抗Crispr蛋白抑制CRISPR-CAS的多种机制。自然，2015年。526（7571）：p。 136-9。13。Khajanchi，N。和K. Saha，通过小分子调节进行体细胞基因组编辑，控制CRISPR。mol ther，2022。30（1）：p。 17-31。14。Han，J。等人，对小分子药物的超敏反应。前疫苗，2022年。13：p。 1016730。15。Pettersson，M.和C.M. 机组人员，针对嵌合体的蛋白水解（Protacs） - 过去，现在和未来。 Div drug Discov Today Technol，2019年。 31：p。 15-27。 16。 Bondeson，D.P。 和C.M. 机组人员，小分子靶向蛋白质降解。 药理学和毒理学年度评论，第57卷，2017年。 57：p。 107-123。 17。 li，R。等人，癌症治疗中的蛋白水解靶向嵌合体（Protac）：现在和未来。 分子，2022。 27（24）。 18。Pettersson，M.和C.M.机组人员，针对嵌合体的蛋白水解（Protacs） - 过去，现在和未来。Div drug Discov Today Technol，2019年。31：p。 15-27。16。Bondeson，D.P。 和C.M. 机组人员，小分子靶向蛋白质降解。 药理学和毒理学年度评论，第57卷，2017年。 57：p。 107-123。 17。 li，R。等人，癌症治疗中的蛋白水解靶向嵌合体（Protac）：现在和未来。 分子，2022。 27（24）。 18。Bondeson，D.P。和C.M.机组人员，小分子靶向蛋白质降解。药理学和毒理学年度评论，第57卷，2017年。57：p。 107-123。17。li，R。等人，癌症治疗中的蛋白水解靶向嵌合体（Protac）：现在和未来。分子，2022。27（24）。18。Farasat，I。和H.M. SALIS，一种CRIS/CAS9活性的生物物理模型，用于基因组编辑和基因调节的合理设计。 PLOS Comput Biol，2016年。 12（1）：p。 E1004724。Farasat，I。和H.M. SALIS，一种CRIS/CAS9活性的生物物理模型，用于基因组编辑和基因调节的合理设计。PLOS Comput Biol，2016年。12（1）：p。 E1004724。
精确雷达定位的神经误差协方差估计
自动驾驶汽车由于技术进步及其改变转移的潜力而引起了极大的关注。该领域中的一个关键挑战是精确的定位，尤其是在基于激光雷达的地图匹配中，由于数据中的退化，这很容易出现错误。大多数传感器融合技术，例如卡尔曼过滤器，都依赖于每个传感器的准确误差协方差估计来提高定位精度。但是，获得地图匹配的可靠协方差值仍然是一项复杂的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于神经网络的框架，用于预测LIDAR地图匹配中的本地化错误协方差。为了实现这一目标，我们引入了一种专门设计用于错误协方差估计的新型数据集生成方法。在使用Kalman滤波器的评估中，我们实现了2 cm的定位准确性，这是该域的显着增强。
NeuroInsight：一种革命性的自适应框架，用于医学成像中精确的脑肿瘤分类，使用自适应深度学习
摘要 - 本研究提出了一个强大的脑肿瘤分类框架，首先是对 233 名患者的细致数据整理。该数据集包含各种 T1 加权对比增强图像，涵盖脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤类型。采用严格的组织、预处理和增强技术来优化模型训练。所提出的自适应模型采用了一种尖端算法，利用了自适应对比度限制直方图均衡化 (CLAHE) 和自适应空间注意。CLAHE 通过根据每个区域的独特特征调整对比度来增强灰度图像。通过注意层实现的自适应空间注意动态地为空间位置分配权重，从而增强对关键大脑区域的敏感性。该模型架构集成了迁移学习模型，包括 DenseNet169、DenseNet201、ResNet152 和 InceptionResNetV2，从而提高了其稳健性。 DenseNet169 充当特征提取器，通过预训练权重捕获分层特征。批量归一化、dropout、层归一化和自适应学习率策略等组件进一步丰富了模型的适应性，减轻了过度拟合并在训练期间动态调整学习率。技术细节（包括使用 Adam 优化器和 softmax 激活函数）强调了模型的优化和多类分类能力。所提出的模型融合了迁移学习和自适应机制，成为医学成像中脑肿瘤检测和分类的有力工具。它对脑肿瘤图像的细致理解，通过自适应注意力机制的促进，使其成为神经成像计算机辅助诊断的一项有希望的进步。该模型利用具有自适应机制的 DenseNet201，超越了以前的方法，实现了 94.85% 的准确率、95.16% 的精确率和 94.60% 的召回率，展示了其在具有挑战性的医学图像分析领域提高准确率和泛化的潜力。关键词：NeuroInsight、脑肿瘤分类、医学影像、自适应深度学习、自适应框架。1. 简介通过整合最先进的技术，特别是在深度学习领域，医学诊断领域经历了前所未有的进步。这一进步的一个显著例子是使用自适应深度学习进行脑肿瘤分期分类，这是一种新颖的方法，它不仅利用了深度学习的能力，而且还能动态适应脑肿瘤分期固有的复杂性，在诊断中呈现出更高的精确度和个性化水平。在医疗保健领域，脑肿瘤因其表现形式多样、严重程度各异而成为一项艰巨的挑战。传统的肿瘤分类方法经常难以准确描述肿瘤分期的细微细节。在此背景下引入自适应深度学习标志着一种范式转变，它赋予诊断过程一种自学习机制，该机制会随着遇到的每个数据集不断发展和完善自身[1] – [4]。这种开创性方法的基础要素是一种先进的深度学习算法，其特点是动态和自适应性。自适应深度学习方法与典型的深度学习模型不同，它不断修改其参数以响应输入数据的独特特征，而不是依赖于固定的、预定的架构。这种自适应能力确保了对与脑肿瘤分期相关的复杂性的更细致入微和针对具体情况的理解[5] – [7]。
用于精确和数字农业的人工智能
摘要AI集成已彻底改变了农业数据的收集，分析和解释的方式，尤其是通过数据融合通过非货车（VANTS）和高级时间序列分析获得的图像的使用。这项工作探讨了在准确性和数字农业的背景下，人工智能技术（AI）的应用（AI）所带来的进步和新观点。dl技术，包括卷积神经网络（CNN），是这种转变的中心。这些深网不仅允许使用RGB以及多光谱数据对农业条件进行有效的对象检测和详细监控，还可以实现农业过程优化。在这里讨论这些技术如何通过实时操作应用来降低成本和最小化环境影响。此外，还对农业中的DL技术进行了全面综述，强调了它们对数字农业和准确性的发展的贡献。还讨论了GPU和加工群集的采用如何促进该行业的重大创新，尤其是专注于在Vant，机器人和农业机器中实施这些技术。关键字：机器学习；遥感;深度学习；万特精确农业。这种详细的分析不仅说明了农业中AI的变革潜力，而且还为未来的研究和技术发展提供了方法，这些方法可以进一步优化农业生产并促进更可持续和有效的培养实践。
精确BKZ模拟的设计
BKZ仿真的主要作用着重于显示BKZ算法的高块大小的行为，因此，当前的晶格安全性分析（例如，对当前LWE/NTRU基于的基于LWE/NTRU的方案）的有效/安全参数 - 选择这些模拟的有效/安全参数集的选择）。本文声称，当前的BKZ模拟不一定足够准确，可以进行精确的晶格安全分析，因此，这项研究首次介绍了两种可证明的“更新GSO/系数/系数的仿真”和“ LLL功能的仿真”的工具，以用于设计准确的BKZ模拟。本文证明，对于典型的SVP求解器“ Z”（例如，GNR驱动，筛分，离散的修剪），如果对“ z_memulate”进行了模拟，可以证明“ z_memulate”可以模仿“ z”的实际运行行为，那么我们可以通过“模拟我们的bkz模拟”来模拟'svpsolver'= z____________________________________________________________________________________________________________________________________________________求解器“ z”。我们的BKZ模拟解决了以前的BKZ模拟中的不同问题和弱点。Our tests show that, altogether, the shape of GSO norms ∥ b ∗ i ∥ 2 , the root-Hermite factor of basis, estimated total-cost and the running-time in “Experimental Running of Original BKZ algorithm” are closer to the corresponding test results in “Our BKZ Simulation” than to the test results in “Chen-Nguyen's BKZ simulation”, “BKZ simulation by Shi Bai et al.”和其他一些BKZ模型和近似值。此外，更新Chen-Nguyen的BKZ模拟的GSO规范/系数的错误策略会导致晶格块中的许多GSO违规错误，另一方面，我们的测试结果验证了我们的BKZ模拟中所有这些错误自动消除了所有这些错误。
A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。
尼泊尔的精确农业：机器学习观点
尽管农业是大多数人的主要职业，但尼泊尔的大多数食品仍在外国进口。虽然技术在尼泊尔的其他领域已经显着提高，但农业部门仍然依赖传统的农业方法，这些方法更耗时且富有成效。农民对可能对他们非常有益的各种现代农业实践没有教育。因此，我们开发了机器学习模型，以帮助尼泊尔农民将技术整合到他们的农业方法中。我们的重点仅仅是农业部门，包括专业农民和个人在家里种植农作物。通过本文，我们旨在证明我们的模型如何在最佳条件下识别合适的农作物，建议适当的肥料，并及时准确预测植物疾病，这将极大地帮助尼泊尔农民的精确耕作。