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本作品已获得 Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License 许可。摘要 猪瘟是由一种
本作品根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可证进行授权。摘要猪瘟是由黄病毒科猪瘟病毒属的包膜 RNA 病毒引起的，而非洲猪瘟 (ASF) 是由非洲猪瘟病毒科非洲猪瘟病毒属的双链 DNA 病毒引起的。这两种疾病都是毁灭性的，并因死亡、生长迟缓和繁殖性能低下而给养猪业造成巨大损失。非洲猪瘟和猪瘟的临床症状非常相似；因此，必须进行实验室检测来区分这两种疾病。已经开发出用于诊断 CSF 的病毒分离、荧光抗体测试 (FAT)、抗原捕获抗体酶联免疫吸附试验 (ELISA)、逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR)、病毒中和试验 (VNT) 和抗体 ELISA。为了检测 ASF，已经开发了 ELISA、化学发光免疫分析 (CLIA)、PCR、荧光素酶免疫沉淀分析 (MB-LIPS)、环介导等温扩增 (LAMP) 和重组酶聚合酶扩增 (RPA)。为了发展养猪业，需要快速诊断和有效的预防措施来帮助管理和消灭这两种疾病。猪已经通过疫苗接种得到了针对这些疾病的保护。必须通过严格的检疫措施防止 CSF 和 ASF 病毒的进入。早期发现和了解疾病的流行病学对于防止疾病传播和制定有效的管理策略都至关重要。本综述提供了对这两种疾病的病原体、流行病学、传播方式、临床症状、发病机制、诊断和控制策略的见解。关键词：控制、生长、死亡率、猪、病毒正确引用：Rai，S。（2024 年）。关于养猪业中古典猪瘟和非洲猪瘟的流行病学、诊断和控制的最新见解。农业与自然资源杂志，7(1)，127-144。DOI：https://doi.org/10.3126/janr.v7i1.73220 引言 在许多国家，养猪是家庭收入的主要来源。猪瘟对养猪业影响很大。该病是由黄病毒科疫病毒属的一种有包膜 RNA 病毒引起的。猪瘟是一种严重且造成经济损失的猪病，可以通过地方性和流行性方式感染家猪和野猪种群（Edwards 等人，2000 年）。由于肉类出口贸易限制以及该疾病造成的大面积动物死亡，猪瘟病毒（CSPV）在猪群中的存在会对肉类生产业产生严重的负面经济影响。非洲猪瘟病毒 (ASFV) 是非洲猪瘟病毒科中非洲猪瘟病毒属的成员（Gaudreault 等人，2020 年）。
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。摘要乳制品部门发挥着重要的ROL
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
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。
签证：带视觉源归因的检索增强生成
源文档的。 此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。 ，2024）。 044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document. 尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。 此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。 060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。 ，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？ 069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。。此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。，2024）。044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document.尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。071在我们的方法中，大型视觉模型072（VLM）处理单个或多个检索的文档图像，不仅为074产生了对074用户查询的答案，而且还返回了075框架内的相关区域内的相关区域。076如图1所示，此方法通过视觉上指示文档中的确切078位置来启用di-077 rect归因，从而允许用户在080原始上下文中快速检查生成答案的原始上下文中的支持证据。VLMS 081不受文档格式或渲染的限制，082
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是cont
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 | 发布日期：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 许可证授权 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 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 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍
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。
根据创意共享归因 - 共享4.0国际授权的许可：印尼社会和宗教研究学院比较
该研究的目的是对南非和津巴布韦高等学校在会计教育中的人工智能（AI）的融合进行比较。这是由于AI已纳入教育的程度是不确定的。该研究采用了系统的文献综述方法，以系统地搜索和识别研究，提取，分析和综合的信息在某些预先确定的准则（这些可能是设计，出版年或发现年）或研究方案的指导下进行的。为了建立有效可靠的结果，作者采用了Cochrane合作推荐的七个步骤来进行系统审查。本文发现表明，在会计教育中将AI纳入在婴儿阶段。两国目前都在开发一个与国家政策战略保持一致的道德AI框架。
三级医院工作人员医疗保健中的人工智能评估 Daniel, Aondona David 1 , Akwaras Nndunno Asheku 1 , Yohanna Stephen 2 , Gyuse Ngueikyor Abraham 3 , De-kaa Niongun Lawrence Paul 1 , Swende Ladies Terrumun 1 ,俄亥俄州立大学 1、Grace Nwunuji 学校 4、马太福音 1 开放获取引用：Daniel、Aondona David、Akwaras Nndunno Asheku、Yohanna Stephen、Gyuse Ngueikyor Abraham、Deka Niongun Lawrence Paul、Swende Laadi、俄亥俄州立大学、格雷斯州立大学努努吉，马修酋长。三级医院员工对人工智能在医疗护理方面的知识、实践、认知和期望的评估。健康科学杂志。 2024；34(4):313。 doi：http://dx.doi.org/ 10.4314/ejhs.v34i4.7 接收日期：2024 年 3 月 2 日 接受日期：2024 年 6 月 23 日 发布日期：2024 年 7 月 1 日 版权所有：© 2024 David D.A., et al.这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原始作者和来源。资金：无 竞争利益：作者声明不存在竞争利益。隶属关系和通讯：
对三级医院工作人员医疗保健中人工智能的评估 Daniel, Aondona David 1 , Akwaras Nndunno Asheku 1 , Yohanna Stephen 2 , Gyuse Ngueikyor Abraham 3 , De-kaa Niongun Lawrence Paul 1 , Swende Ladi Terrumun 1 , 俄亥俄州州立大学 1、Grace Nwununji 4、马太福音 1 开放获取引文：Daniel、Aondona David、John Stephen、Gyuse Ngueikyor Abraham、Deacon Lawrence Paul、Swende Laadi、俄亥俄州立大学、Rev. Grace Nwunuji、Ocheifa Ngbede Matthew。对三级医院工作人员对医疗保健人工智能的知识、实践、感知和期望的评估。埃塞俄比亚健康科学杂志。2024；34(4):313。 doi：http://dx.doi.org/ 10.4314/ejhs.v34i4.7 收到日期：2024 年 3 月 2 日 接受日期：2024 年 6 月 23 日 出版日期：2024 年 7 月 1 日 版权所有：© 2024 David D.A.，等人。本文根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要注明原作者和出处。资金：无 竞争利益：作者声明本手稿不存在竞争利益。所属及通讯:
Montrage：监视生成扩散模型归因培训
摘要。扩散模型彻底改变了图像产生，正面临与知识产权有关的挑战。当生成的图像受培训数据中受版权保护的图像的影响时，就会出现这些挑战，这是互联网收集的数据中合理的情况。因此，从训练数据集中指向有影响力的图像（称为数据归因的任务）对于内容起源的透明度至关重要。我们介绍了蒙特雷奇（Montrage），这是一种开创性的数据归因方法。与分析模型后训练后的现有方法不同，蒙特拉奇（Montrage）整合了一种新型技术，可以通过内部模型表示在整个培训中监测世代。它是针对定制的分化模型量身定制的，其中训练动力学访问是一个实际的假设。这种方法，再加上新的损失功能，在保持效率的同时提高了性能。在两个粒度级别上评估了蒙特莱奇的优势：概念间和概念内，以高精度为单位的最新方法。这取代了Montrage对扩散模型的见解及其对AI Digital-Art版权解决方案的贡献。