精确的蔬菜养殖代表了一种尖端的农业管理方法,利用先进的技术来优化作物生产,同时最大程度地降低环境影响。本摘要探讨了精确耕作技术在蔬菜种植中的潜力,重点是它们在增强可持续性和提高产量中的作用。通过整合传感器,GPS技术和数据分析,农民可以在微观尺度上做出有关灌溉,施肥和害虫控制的明智决定。这种目标方法不仅减少了资源浪费,还可以改善作物质量和数量。摘要讨论了精确蔬菜农业中采用的关键技术,包括遥感,可变速率技术和自动化系统。它还研究了经济和环境益处,例如化学使用降低,提高水效率和提高的获利能力。尽管承认实施和采用方面的挑战,但摘要得出的结论是,在气候变化和资源稀缺的时代,精密蔬菜农业为更可持续和生产的农业实践提供了有希望的途径。
● Clexio 开发了一种技术,可将精确剂量的药物输送到鼻腔的特定位置。该设备体积小、便于携带、使用简便,适合自行给药。该设备可以输送各种配方,并具有所需的喷雾羽流几何形状。● SPRACISE 的第一个原型被开发用于针对鼻腔中的蝶腭孔,以缓解丛集性头痛。目前正在进行 1b 期研究测试● 其他潜在用途:
三重军用防护箱,抗压、防水、吸能两块锂电池及充电器,PDA配件,防辐射罩配件万能充电器及车充,4张SD存储卡及读卡器可选配件:大电池,座式测试支架,蓝牙打印机,磨机,手动压机,不同目数的筛子
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的,他已授予Medrxiv的许可证,以永久显示预印本。(未通过同行评审认证)
量子计算机的基本构建块是一个Qubit,一个通用的两级系统。由于目标是准确操纵许多量子位,因此必须确定量子空间是否可靠,即不与更大的空间结合在一起。最有希望的量子量的突出使它们与环境和其他状态相关,以独特而孤立的过渡频率操作每个量子,被认为只会造成小小的不连贯性干扰。对于在噪声设备上执行的任何成功的易耐故障量子计算的假设是必要的,因为误差缓解依赖于噪声的受控空间[1-3]。另一方面,外部状态的潜在贡献可能导致系统错误,这很难纠正[4-7]。在延迟测试中直接观察到了这样的泄漏[8]。5变量,但尚未确定其起源。由于非谐调性,对于非常快的门而言,泄漏到已知的较高状态[9]变得显着,在这种情况下,需要采取其他措施来减少它[10-12]。
TM-30是描述光源的颜色质量的方法。它使用了四个指标:r f是描述颜色保真度颜色保真度的指标。更高是更好的保真度,即颜色如您期望的那样出现。r f,H1描述了红色保真度索引。较高的数字表明红色的饱和度更高(对于使肤色良好至关重要)。r g是描述(所有)颜色饱和的度量。较高的数量表示更高的生动程度。r cs,H1是描述红色色度转移的度量。值接近0%的值表明染色体的相对变化较少。IES TM-30附件E为我们提供了一个新工具,可以通过选择优先优先级来拨打颜色质量,以符合项目要求。
每年十亿美元,抗TNF疗法是世界上最大的销售药物类别。12然而,这种治疗风湿病的高成本尚未产生相应的患者预后改善。13,14因此,患者和医疗保健系统正在花费数百万美元,这些药物没有使RA患者进入其治疗靶标。有了许多几乎同等的治疗方案,尚不清楚哪种药物对单个患者的生物学最有效,并且可能会花费宝贵的时间尝试多种疗法,这些疗法无法使患者无法达到其治疗靶标。15缺乏用于分层用于可用疗法的单个患者的药物反应生物标志物被认为是当前RA治疗方案6的主要弱点,并强调了迫切需要精确医学工具来指导RA患者的治疗。scipher Medicine是对东北大学的衍生化,其首先建立了人类生物学的地图,称为“人类互动组”,该地图解释了从基因相互作用的蛋白质如何引起特定疾病表型的蛋白质(在下面的更多人类互动组上),其次,第二请参见《人类基因概念》所需的计算工具,以解释由人类基因组开发的遗传列表(请参见MENTOR PRECTION在网络上)。Scipher Medicine在这项创始工作的基础上开发了Prismra®作为一种新的分子签名测试,该测试评估了RA患者可能对抗TNF疗法反应的可能性,然后该患者首次开始进行靶向治疗。开发了Prismra®作为一种新的分子签名测试,该测试评估了RA患者可能对抗TNF疗法反应的可能性,然后该患者首次开始进行靶向治疗。
19:55-20:20 FTO,MC4R,Clock,GHSR,GHRL,LEP,LEP,LEPR,RETN和ADIPOQ基因在人体测量,代谢和激素指示剂上与饮食频率的遗传多态性之间的相互作用:与肥胖女性的随机营养试验。Eliane Lopes Rosado。里约热内卢联邦大学
作为一种新的编程范式,基于神经网络的机器学习已将其应用扩展到许多现实世界中的问题。由于神经网络的黑盒性质,验证和解释其行为变得越来越重要,尤其是当它们部署在安全至关重要的应用中时。现有的验证工作主要集中于定性验证,该验证询问是否存在针对神经网络的输入(指定区域),以便违反财产(例如,局部鲁棒性)。但是,在许多实际应用中,几乎可以肯定存在这样的(对抗性)输入,这使得定性答案降低了有意义。在这项工作中,我们研究了一个更有趣,更具挑战性的问题,即对神经网络的定量验证,该验证询问财产经常得到满足或侵犯财产的频率。我们针对二进制神经网络(BNNS),一般神经网络的1位量化。BNN最近在深度学习中引起了越来越多的关注,因为它们可以大幅度地减少记忆存储和执行时间,而智力操作在求助方案中至关重要,例如,嵌入式设备用于物联网的嵌入式设备。朝着对BNNS的定量验证,我们提出了一种新型算法方法,用于将BNN作为二进制决策图(BDDS),这是一种在形式验证和知识表示中广泛研究的模型。通过利用BNN的内部结构,我们的编码将BNN中块的输入输出关系转化为基数约束,然后由BDD编码。基于新的BDD编码,我们为BNN开发了一个定量验证框架,可以在其中对BNN进行精确和全面的分析。为了提高BDD编码的可扩展性,我们还研究了各个级别的并行化策略。我们通过为BNN提供定量鲁棒性验证和解释性来证明我们的框架的应用。广泛的实验评估证实了我们方法的有效性和效率。