这项工作是根据创意共享归因于非商业4.0国际许可证的许可。摘要乳业部门在农村家庭的食品和营养安全中起着重要作用。乳制品业务面临高风险。保险计划旨在避免乳业农场意外的经济损失。进行了这项研究,以分析影响尼泊尔丹市奶牛场采用牲畜保险的各种因素。通过农场家庭调查,焦点小组讨论(FGD)和主要线人访谈(KIIS)获得所需的信息。使用logit回归模型评估了十二个预测变量对采用牲畜保险的影响。这项研究是在2020年9月在Dang区的三个地方层次进行的。通过分层的随机抽样方法对90个乳业保险公司作为家庭进行了调查。为家庭访谈,六项关键的线人调查和三个焦点小组讨论开发了一份半结构化问卷。使用Stata软件通过Logit回归模型分析了收集的数据。回归结果表明,采用保险的可能性随着技术支持(P = 0.001),贷款(P = 0.049),繁殖类型(P = 0.0001),牲畜(P = 0.001)和组织成员的经验显着增加(P = 0.011)。农民的教育状况,自身放牧的土地,发现媒体的机会影响了采用牲畜保险的因素。(2023)。农业与自然资源杂志,7(1),73-80。关键字:奶牛,牲畜保险,采用保险正确的引用:Timsina,T。K.和Tiwari,U。影响尼泊尔丹区奶牛场采用牲畜保险的因素。doi:https://doi.org/10.3126/janr.v7i1.73195
这项工作是根据创意共享归因非商业4.0国际许可证获得许可的。摘要蔬菜部门基本上有助于尼泊尔经济,并提供即时收入,营养和粮食安全。近几十年来,农业化学物质在商业化生产中的非系统用途对蔬菜行业的可持续性构成了威胁。通过实施良好的农业实践(GAP),可以减少农业化学物质在商业蔬菜生产中的使用。本研究旨在从2023年2月至2023年6月,了解农民对良好农业实践(GAP)的知识,应用和感知以及尼泊尔Arghakhanchi区的收养指数。使用分层随机抽样技术选择了来自Sandhikharka市和Chhatradev农村城市的125个家庭。焦点小组讨论(FGD),主要线人访谈(KII)和初步探视以收集主要数据,并审查了各种文献以收集次要数据。结果表明,有38.4%的家庭(HHS)知道差距。上等采用者为15.48%HHS,平均采用值为19.57。大约15.4%的HHS是低采用者,采用值为9.45,而HHS的70.73%是中型采用者,采用值为14.92。在收获方法中发现了较低的间隙应用水平,平均得分最低为0.136,但是,存储持续时间的平均得分最高为0.992。尼泊尔Arghakhanchi区蔬菜种植者中良好农业实践的采用状况。农民将害虫损害排名为最严重的问题,指数值为0.79,而天气为最低的问题,指数为0.33,等级I和V分别为0.33。所有受访者都以75.2%的同意给他们差距的看法,12.8%既不同意也不同意,而12%的人强烈同意差距可以帮助他们提高生产率。关键字:差距,采用,生产,应用,感知正确引用:尼泊尔,A.,Khanal,K。,&Parajuli,N。(2023)。农业与自然资源杂志,6(1),74-84。doi:https://doi.org/10.3126/janr.v6i1.71924简介尼泊尔人大多参与农业,最高人口的2/3 rd占2/3 rd,占24.90%的24.90%,向我们国家的整体国内产品(GDP)贡献了24.90%。在这些蔬菜中为农业总生产总值(AGDP)贡献了16.9%
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍:试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期:2024 年 5 月 23 日 | 修订日期:2024 年 7 月 15 日;2024 年 7 月 28 日;2024 年 8 月 24 日 | 接受日期:2024 年 8 月 28 日 | 出版日期:2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍,组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍,从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍,以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战,从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法,本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据,确定了 AI 实施的四个主要障碍。
摘要:本文评估了影响南非企业和公司使用人工智能 (AI) 流程和应用的因素。南非企业和公司使用 AI 流程和应用来提高质量和效率并降低运营成本。在全球范围内,AI 应用的使用已导致行业、企业和服务提供机构发生重大变化。本文基于对南非企业和公司使用 AI 的文献的回顾。本文表明,AI 应用和流程目前正广泛应用于金融、电信、银行、医疗保健和农业部门,并且在未来几年和几十年内,使用程度可能会大幅增加。本文表明,所有经济部门都迫切需要采用 AI 和数字技术、流程和应用。有必要在如何有效利用 AI 和数字技术的宣传和基础教育方面投入足够的资金。干预措施应强调采用数字和 AI 流程和应用,以及建立有效利用 AI 和数字技术所需的基础设施。人工智能技术在南非公司中最常见的应用领域是信息技术和通信 (ICT) 以及研发 (R&D)。该论文表明,南非对人工智能的了解程度较低。大多数南非人担心继续使用人工智能会导致失业。该研究表明,通过投资数字技术和人工智能系统,可以增强公共部门的电子政务服务。该论文还表明,需要稳定的电力供应和增强安全性,以保障和保护电信和电力基础设施。
动脉开关操作(ASO)已成为大动脉D-转置的患者的标准手术治疗。ASO显着提高了存活率,但一部分患者会形成独特的解剖异常,称为哥特式主动脉弓(GAA)。了解该人群中的心脏力学至关重要,因为改变的力学可能对心脏功能和运动能力产生深远的影响。GAA与心室功能,血液动力学和运动能力的变化有关。研究表明,GAA与升主动脉升高性降低之间的相关性,主动脉弓的收缩波振幅丧失以及心血管不良结果。各种成像技术,包括超声心动图,心脏磁共振成像和心脏计算机断层扫描,在评估心脏力学和评估GAA异常方面起着至关重要的作用。尽管取得了重大进步,但关于GAA异常的预后含义和潜在机制的知识差距仍然存在。本综述旨在探讨GAA异常对心脏力学的影响及其对ASO后年轻患者临床结果的影响。成像技术的进步(例如计算建模)提供了有希望的途径,以增强我们对心脏力学的理解并改善临床管理。
(O'Flynn等人,2021)。即使是众所周知的未经污染的环境,例如高山水,也可以通过这种污染来影响(Alpine Convention,2009年)。的确,可以在WTPS下游的山区水域的表面水中测量高PHAC的浓度(Villa等人,2020年),通常与激烈的旅游活动相关,首先是在冬季滑雪季节(Mandaric等人,2017年; Villa等。,2020)。高山的wtps通常被设计为提供小型居民人口。在一年中的某些时期,通常从圣诞节到复活节,在仲夏的程度较小,这些地区被游客拥挤,治疗厂可能会超负荷(Alpine Convention,2009年)。在冬季,由于低流量的冬季,高山河流的低稀释能力使这种更大的废水排放加剧(Chiogna等人。,2016年)。这个时期对于生活在接收流中的底栖动物群中最重要的是,暴露于数百个PHAC和其他新兴污染物的混合物以及营养输入的负面效率(Lencioni等人。 ,2020)。,2020)。
使用几种统计工具来确定商业周期中的参考转折点。SARB的三个综合商业周期指标3受到任何可能转折点的指示。独立编译的三个复合商业周期指标都包含经济指标,这些指标根据其领导能力,与商业周期中的或滞后运动的能力分组在一起。综合商业周期指标目前结合了11个个人经济指标,这些指标历史上一直在商业周期中的参考转折点之前。复合重合商业周期指标包含了五个经济指标,这些指标历史上与商业周期中的参考转折点相吻合。同样,综合滞后商业周期指标构成了七个经济指标,历史上一直遵循商业周期中的转折点。
高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J.& Richards, D. 作者印后 (已接受) 存放于考文垂大学资料库 原始引用和超链接:Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J & Richards, D 2020, '高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol.65, 101973。https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商:Elsevier © 2020,Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。可以下载副本用于个人非商业研究或学习,无需事先许可或收费。未经版权持有人书面许可,不得复制或大量引用本项目。未经版权持有人正式许可,不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本,包含同行评审过程中商定的任何修订。已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异,如果您想引用已发布版本,建议您查阅已发布版本。