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4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，并且优化
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素，该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型，特别是随机森林和决策树，来分析历史农业数据，预测最佳作物，并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型，它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践，并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估，该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具，确保长期可持续性和生产力的提高。
需要综合抗体和细胞免疫监测来评估长期保护，这对于有效的下一步治疗至关重要
COVID 大流行暴露了 T 细胞在初始免疫、建立和维持长期保护以及对新型病毒变体的持久反应中发挥的关键作用。越来越多的证据表明，增加细胞免疫措施将填补疫苗临床试验中的一个重要知识空白，可能有助于提高下一代疫苗对当前和新出现的变体的有效性。在 II 期试验中进行深入的细胞免疫监测，特别是针对老年人或免疫功能低下等高风险人群，应该能够更好地了解建立有效长期保护的动态和要求。此类分析可以产生细胞免疫相关性，然后可以使用适当的可扩展技术将其部署到 III 期研究中。作为临床免疫的相关性，细胞免疫的测量不如抗体那么确定，而且关于细胞免疫监测的实用性、成本、复杂性、可行性和可扩展性仍然存在一些误解。我们概述了目前可用的细胞免疫检测，回顾了它们在临床试验中的使用准备情况、它们的后勤要求以及每种检测产生的信息类型。目的是提供可靠的信息来源，以便利用该信息来源制定疫苗开发过程中全面免疫监测的合理方法。
太阳能和电网灵活性对马来西亚未来的电力可负担性和安全性至关重要
马来西亚半岛占该国电力需求的 74%，其每日需求曲线呈现“双峰”特征，即白天下午 4 点和晚上 8 点。马来西亚拥有大量未开发的太阳能资源，具有独特的优势，可以利用太阳能满足白天高峰期的需求，而水电和电池储能等其他选择可以补充太阳能，满足晚间高峰期的需求。到 2023 年，太阳能和水电合计占白天高峰期发电量的 10%，而水电为满足晚间高峰期贡献了 7%。在储能系统必不可少之前，马来西亚半岛的电网可以容纳约 2.4 吉瓦的太阳能（高达电网渗透率的 20%）。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
至关重要的技能 - 军装 -
目标：开发一种在军事场合中测量医疗决策的方法，以评估睡眠剥夺，疲劳和其他压力源对关键技能恶化的影响。方法：参加了护理医生（DNP）计划或护理科学学士学位（BSN）计划的37名学生参加了这项研究。在三天的时间里，学生参与者在早上发出了五个问题，晚上有五个问题。在第四天，学生在早上收到10个问题，晚上有10个问题。DNP学生收到药物计算问题，BSN学生收到了基本的生命支持（BLS）问题。所有问题均来自标准化的测试库来源，是多项选择，并且在研究测试之前，研究小组对相关内容进行了彻底审查。结果：50个BLS和用药计算问题中有25（50％）和28（56％）符合10到50秒之间的平均响应时间的选择标准，准确性至少为80％。从这些方面选择了16个问题，这些问题的标准偏差较小，最小响应时间至少为5秒，最大响应时间小于90秒。含义：为了测试睡眠剥夺，疲劳或任何其他压力源对现场培训操作中军事医疗个人的关键决策技巧的影响，有必要开发一个敏感的问题，这些问题足够敏感，以检测由于人为因素而导致的变化。我们的研究实现了这一目标，可以使用由此产生的药物计算和BLS问题来评估现场环境中关键决策技巧的恶化。关键词：关键技能，灾难训练，睡眠和疲劳
随着太空经济的增长会加速，美国领导仍然至关重要，报告大纲
该报告敦促，特朗普政府应与国会合作，帮助建立华盛顿 - 比扬热线通信，制定太空交通管理计划并加强为遇险空间派员的救援工作。作为这项工作的一部分，该报告指出，要开发和概述一套相互同意的规则，以“消除太空活动，避免碰撞和其他事故，并减轻空间碎片的风险”很重要。
d-d库仑相关性在磁化铁磁铁中的至关重要作用GD6（MN1 – XMX）23（M = Fe，Co）
众所周知，在元素金属中，过渡金属（TM）d-电子u dd的现场库仑能量明显小于f-electron稀有（re）金属的u f f f f f f f f f。因此，在RE-TM金属合金中通常会忽略U DD。与U F F相比，U DD的值低，但我们量化和阐明了U DD在RE -TM合金的部分填充D频带中的重要作用。我们研究了典型的RE-TM铁磁系列GD 6（Mn 1-X M X）23（M = Fe，Co; x =0。0，0。3），显示出有前途的磁性特性。使用恒定的光发射和恒定的初始状态光谱法用于识别价带中的Mn 3 d，fe 3 d和Co 3 D d d状态的部分密度（PDOS）。光子能量依赖性光谱演化使我们能够将MN，FE和CO 3 D pDOS中的下部哈伯德带和两孔相关卫星分开。使用cini-sawatzky方法，我们确定平均u dd = 2。1±0。4 eV，2。2±0。4 eV和2。9±0。4 eV。与Fe 3 D状态相比，CO相对较大的U DD在费米水平（E F）的连贯特征（E F）的DOS较低，而下Hubbard频带中的DOS较高，远离GD 6中的E F（Mn 0。7 CO 0。 3）23与GD 6（Mn 0。）相比 7 Fe 0。 3）23。 结果表明，计算出的Mn磁矩与U dft Mn = 0时的实验一致。 75 eV，对应于u dd = 1。7 CO 0。3）23与GD 6（Mn 0。7 Fe 0。 3）23。 结果表明，计算出的Mn磁矩与U dft Mn = 0时的实验一致。 75 eV，对应于u dd = 1。7 Fe 0。3）23。结果表明，计算出的Mn磁矩与U dft Mn = 0时的实验一致。75 eV，对应于u dd = 1。为了了解库仑相关性在电子结构和磁性特性上的作用，使用密度功能理论与现场库仑相关性（DFT + u）进行了电子结构计算（DFT + U）。65 EV和J DD = 0。9 ev。此外，使用计算出的GD和MN PDOS以及已知的光电离截面，模拟的GD 6 MN 23频谱与实验价带谱相当一致。结果表明D-D相关性在存在大型F-F相关性的情况下的关键作用，以调整RE-TM金属层的电子结构和磁性。
内源性精子的激增对于雷帕霉素诱导的自噬和寿命至关重要
一个分子生物科学研究所，纳维·格拉兹（Nawi Graz），格拉兹大学，格拉兹，奥地利； B Biotechmed-Graz，格拉兹，奥地利； C卓越领域BioHealth，格拉兹大学，奥地利格拉兹大学； D研究与技术基金会分子生物学与生物技术研究所 - 希拉斯，希腊，希腊； e希腊赫拉克里昂克里特大学科学与工程学院生物学系； f奥地利格拉兹医科大学心脏病学系； G，格拉兹大学，奥地利格拉兹大学药学化学科学研究所G； h马里博尔大学，马里波尔大学医学院生理学研究所；斯洛文尼亚； I基础科学司，希腊赫拉克里翁克里特大学医学院； J Center de Recherche des Cordeliers，ÉquipelabelliséeParla Ligue Conte le cancer，deParisité大学，索邦内大学，INSERM U1138，法国，法国大学，法国，法国，法国； k代谢组学和细胞生物学平台，法国维勒维夫大学的古斯塔夫·鲁西癌中心，法国维勒维夫大学； L Institut du Cancer Paris Carpem，生物学系，HôpitalEuropéenGeorges Pompidou，AP-HP，巴黎，法国，
基因编辑的大米可以产生对人类健康至关重要的化合物
由CAS CAS分子植物科学卓越中心/上海Chenshan研究中心的Chen Xiaoya教授和来自中文科学学院遗传学与发育生物学研究所的Gao Caixia教授（CAS）的Gao Caixia教授（CAS），研究人员使用了针对性的基因编辑，仅修饰五个Amino Amino Amino Amino Amino Amino Amino Amino coem coem coem coem coem coe coe sen ken in nek nek nek nek nek nek nek nek in keq1 rice keq1 rice sen in nek nek nek nek new 。
热原碳分解至关重要的，这对于解决火势在地球系统中的作用至关重要
隶属关系：1。土壤科学与生物地球化学小组，苏黎世大学地理系，Winterthurerstrasse 190，CH-8057苏黎世，瑞士2.LaboratoiredeGéologie，DépartementdeGéosciences，Ecole NormaleSupérieure（ENS），24 Rue Lhomond，75231 Paris Cedex 05，法国3。廷德尔气候变化中心，东安格利亚大学环境科学学院，英国诺里奇，4。Laboratoire des Sciences du climat et de l'Ervironnement（LSCE），IPSL，CEA/CNRS/UVSQ，GIF SUR YVETTE，法国5。cnrs / ens - UMS 3194，11 Chemin de Busseau，77140 St-Pierre-lès-Nemours，法国最近，火后碳通量表明，为了通过较高的碳源型培养型耐碳量，法国必须确定，。 在这里，使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化，以估计地球的火碳预算。 在1901年至2010年，全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1，被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。 这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1，而充气碳的平均停留时间为5387年，假设是稳态。 残留物在森林中是负面的，在草地 - 萨凡纳人（暗示潜在的水槽）上是阳性的，这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。 野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。 “＃$。在这里，使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化，以估计地球的火碳预算。在1901年至2010年，全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1，被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1，而充气碳的平均停留时间为5387年，假设是稳态。残留物在森林中是负面的，在草地 - 萨凡纳人（暗示潜在的水槽）上是阳性的，这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。“＃$代表热源碳矿化的观察性约束，意味着，如果没有稳态，我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率，尤其是在草地 - 萨瓦纳（Grassland-Savannahs）上，是一项关键的研究边界，可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解，并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C（〜2 pgc yr -1，以后𝐸！代表热源碳矿化的观察性约束，意味着，如果没有稳态，我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率，尤其是在草地 - 萨瓦纳（Grassland-Savannahs）上，是一项关键的研究边界，可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解，并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C（〜2 pgc yr -1，以后𝐸！代表热源碳矿化的观察性约束，意味着，如果没有稳态，我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。约束热源碳矿化速率，尤其是在草地 - 萨瓦纳（Grassland-Savannahs）上，是一项关键的研究边界，可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解，并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。虽然向大气发射大量CO 2 -C（〜2 pgc yr -1，以后𝐸！