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当您想到人工智能（AI）时，了解生成AI的本质？流行的插图包括人类的机器人或与芯片和电线交织在一起的大脑。但是，这些图像和隐喻并不能准确地反映AI是什么。AI领域涵盖了执行功能的多种技术和方法，我们通常不会与之相关联，例如面部识别，在社交媒体上的个性化新闻提要，定制的建议和广告，路线计划（例如Google Maps）（例如Google Maps）和搜索引擎（E.G.，Google搜索引擎，使用哪些使用AI来提高搜索量的精度和相关性）。生成AI是任何可以生成内容的AI系统的伞术语，例如基于GPT基于GPT的大型语言模型（LLM）的数据，例如图像，文本，音频和代码（Bender等，2021; Chiang，2023）。Internet上的大部分全球网络都是当前LLM的核心数据集，然后将其提供其他选择性数据，以调整其响应以用于特定目的。
湿润热带地区的森林与农业生态系统权衡
Sandra J. Velarde，世界农林业中心/刀耕火种替代计划（ICRAF/ASB），肯尼亚内罗毕 Helmut Geist，阿伯丁大学地球科学学院，英国 Andrew N. Gillison，生物多样性管理中心，澳大利亚云加布拉 Louis Lebel，清迈大学，泰国 Marilia Locatelli，巴西农业与畜牧业研究企业（Embrapa），巴西朗多尼亚 William Mala，国际林业研究中心（CIFOR），喀麦隆雅温得 Meine van Noordwijk，世界农林业东南亚区域计划，印度尼西亚茂物 Kate Sebastian，国际粮食政策研究所（IFPRI），美国华盛顿 Dagmar Timmer，世界农林业中心/刀耕火种替代计划（ICRAF/ASB），肯尼亚内罗毕 Douglas White，国际热带农业中心（CIAT），哥伦比亚卡利
解释基于机器学习的预测模型和功能性元基因组方法，以鉴定HBCD降解中的关键基因
十六起核细胞环烷（HBCD）构成了严重的环境风险，并且由于微生物相互作用和代谢途径的复杂性，鉴定降解的Mi-Crobes及其酶促机制是具有挑战性的。本研究旨在通过两种方法来鉴定与HBCD生物降解有关的关键基因：元基因组的功能注释和基于机器学习的预测模型的解释。我们的功能分析表明，在丘奇土壤（CCS）元基因组中具有丰富的代谢潜力，尤其是在碳水化合物代谢中。在测试的机器学习算法中，随机森林模型的表现优于其他模型，尤其是在数据集中训练的培训，反映了诸如Dehalococcoides McCartyi和pseudomonas铜绿疾病等物种的降解模式。这些模型突出了EC 1.8.3.2（硫醇氧化酶）和EC 4.1.1.43（苯基丙酮酸脱羧酶）为降解的抑制剂，而EC 2.7.1.83（假氨酸激酶）与增强的降解链接。这种双方法学方法不仅加深
Nutricon 2024-摘要书国际会议
Shahriar Shahbazpanahi伊斯兰艾萨德大学，土木工程系，Sanandaj，库尔德斯坦，伊朗，伊朗，博士学位（结构工程），马来西亚普特拉大学，马来西亚，2009年，马来西亚，2009年，普雷斯特·莫赫·阿布·马·马利克·马·马利克·马利克·马里克·马里克·马里克·马里克·莎阿·萨赫·萨赫·萨赫·萨赫·萨赫·莱克·洛瓦大学，梅拉克·马拉·梅拉·梅拉·梅拉·梅拉·梅拉伊。 Subrata Sinha生物信息学研究中心，Dibrugarh University，Assam教授。 Raymond Quilas Datuon，Dem Head Research，出版和教师发展Chiang Kai Shek学院博士A. K. Malik博士A. K. Malik Dr.印度安得拉邦。shorena barbakadze副教授古典和浪漫学位学院乔治亚共和国库塔西氏菌
2024 年泰国洪水影响评估报告（截至 2024 年 9 月 28 日上午 6:17）
Wiang Chiang Rung 1,696 62 352 - - - 1 Wiang Chai 1,175 123 118 3 - - 1 Wiang Kaen 227 3 - - - - 0 清莱 87,439 49,113 15,403 400 - - 106 帕夭 Dok Kham Tai 31,274 26,083 6,213 80 - - 74 清坎 14,898 13,040 1,788 96 - - 36 Phu Kam Yao 14,736 12,049 1,957 66 - - 25 帕夭府 8,399 5,733 3,027 58 - - 15 Chun 5,636 3,245 731 23 - - 20 帕夭府 74,943 60,149 13,716 323 - - 169 彭世洛府 挽拉康府 24,118 875 4,426 115 - - 24 蓬披兰府 22,778 5,191 3,383 73 - - 18 彭世洛府 46,896 6,065 7,809 188 - - 42 达三噢府 30,986 244 3,412 332 - - 87
探索生成式人工智能的世界：建议......
理解生成式人工智能的本质 当你想到人工智能 (AI) 时，你会想到什么图像？流行的例子包括类人机器人，或与芯片和电线交织在一起的大脑。然而，这些图像和隐喻并不能准确反映人工智能是什么。人工智能领域涵盖了广泛的技术和方法，它们执行的功能我们通常不会与之联系起来，例如面部识别、社交媒体上的个性化新闻推送、定制建议和广告、路线规划（例如谷歌地图）和搜索引擎（例如谷歌搜索，它使用人工智能来提高搜索结果的准确性和相关性）。生成式人工智能是一个总称，指任何能够基于基于 GPT 的大型语言模型 (LLM) 训练的数据生成内容（例如图像、文本、音频和代码）的人工智能系统（Bender 等人，2021 年；Chiang，2023 年）。互联网上的大部分万维网都是当前 LLM 的核心数据集，然后向其输入额外的选择性数据，以便针对特定目的调整其响应。
事实说明书：干旱
●气候变化使干旱在世界范围内更加频繁和严重，预计趋势将继续恶化（IPCC 2023，第67页； Chiang等人。2023）。●气候变化加剧了干旱，这既是因为它改变了降雨模式，并且会增加温度，从而使生态系统越来越容易受到干燥条件的影响。升高的温度通过增加植物的蒸发率和水分消耗（Walker and van Loon 2023），导致土壤条件和水稀缺性（Overpeck and Preck and udall 2020）。●全球温度升高改变降水模式（联合国n.d。; Zhang等人2019），随着冰川的退缩，降低积雪水平并威胁冰川径流。●气候变化也导致干旱更快，使“闪存干旱”更加普遍（Yuan等人。2023）。这个新现实使预测和监测干旱更加困难。●在21世纪，预计干旱的总土地面积将增加，预计到本世纪末，全球土地面积超过40％，即使在低排放的情况下也将经历全年的干燥（IPCC 2023，p。1119; Cook等人； 2020）。2020）。
会议摘要
Junfeng Qu教授，克莱顿州立大学Juan Liu教授，武汉大学教授Shuangzhi Zhao教授，山东农业科学学院协会。德克萨斯州A＆M大学协会的阿卜杜拉·阿尔斯兰教授。Sansanee Auephanwiriyakul教授，清迈大学协会。香港协会大学Siu-Ming Yiu教授。 中国医科大学Da-Chuan教授辅助。 俄亥俄州立大学Xueliang Pan教授助理。 Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士 Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士香港协会大学Siu-Ming Yiu教授。中国医科大学Da-Chuan教授辅助。 俄亥俄州立大学Xueliang Pan教授助理。 Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士 Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士中国医科大学Da-Chuan教授辅助。俄亥俄州立大学Xueliang Pan教授助理。 Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士 Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士俄亥俄州立大学Xueliang Pan教授助理。Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士 Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士
在患有心力衰竭的患者中启动SGLT2抑制剂
Solomon SD，Boer RA的McMurrayt B，Demets D，Af Hernandez，Inzuccchi SE，Mn Cosiborrod，CSP，CSP，Martinize F，Shah SJ，Shah SJ，Desai as，Jhund PS，Belothy J，Chiang CE，CJ，CJ，Comin-Colet J，Comin-Colet j，dobreart j，dobreanu j，dobreanu D，D，Fang JC，竞选MA，Habeb W，Haveb，Hanorio JW，Janssens SP，Katova T，Kathova T，Catherine B，O'Mara E，Saraiva JFK，Tereshchenko SN，治疗师J，Basque Country M，Vardeny。最多，尼斯E，林德霍尔姆D，彼得森M，兰基尔德；审判十二个委员会和调查人员。在心力衰竭中部署磨机减少了egezhion分数。n Engel J Med。2022 9月22日; 387（12）：1089-1 doi：10.1056/neja2206286。EPUB 2022 8月27日。PMID：36027570。