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AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统是一种强大的工具，它利用人工智能，机器学习和数据分析来解决农业最重要的疾病管理疾病管理之一。通过利用AI，该系统提供了早期检测，准确的预测和对作物疾病的有效管理，所有这些都会有助于提高农作物产量，降低成本和可持续的农业实践。AI驱动的农作物疾病预测和管理系统的未来是有希望的。随着AI，机器学习，遥感和数据分析的持续进步，这些系统将变得更加准确，高效且用户友好。随着农业行业朝着精确农业和智能农业发展，AI驱动的解决方案将在解决与粮食安全，可持续性和气候变化有关的全球挑战方面发挥关键作用。总而言之，AI驱动的作物疾病预测和
制造：通过数据驱动的材料科学提高耐用性，轻巧和生命周期优化
汽车行业正在朝向可持续和高性能材料的范式转变，这是由于需要提高燃油效率，降低碳排放和增强的车辆耐用性而驱动的。先进的材料创新，包括轻型合金，高强度复合材料和基于生物的聚合物，正在改变汽车设计和制造。由人工智能（AI）和机器学习（ML）提供支持的数据驱动材料科学的整合正在加速材料发现，性能优化和生命周期评估。本研究探讨了可持续材料在汽车制造中的作用，重点是它们对轻巧，结构完整性和可回收性的影响。关键重点是用于材料选择的AI增强预测分析，从而实现了机械性能，耐腐蚀性和热稳定性的实时优化。此外，数字双胞胎模型在各种操作条件下促进了对物质行为的深入模拟，从而确保了长期的性能和安全性。采用智能制造技术，例如增材制造和高级涂料，进一步提高了材料效率和可持续性。此外，这项研究强调了循环经济原则在材料生命周期管理中的重要性，解决了可回收性，再制造和减少废物的策略。创新材料的案例研究，包括碳纤维增强的聚合物，铝 - 含量合金和石墨烯增强复合材料，在减轻体重和耐用性方面表现出显着的进步。通过利用数据驱动的见解，AI驱动的材料信息学和生命周期优化策略，汽车行业可以实现更大的可持续性而不会损害绩效。本研究对不断发展的材料格局进行了全面分析，为未来趋势，挑战以及计算建模在下一代汽车制造中的作用提供了见解。
数据驱动的字云
基于人IPSC的3D微生物生理系统，用于在微重力（工程心组织）中建模心脏功能障碍 - Mair DB，Tsui JH，Higashi T，Koenig PM，Dong Z等。在自动化的心脏芯片平台中，太空飞行引起的收缩和线粒体功能障碍。美国国家科学院的会议记录。2024年10月； 121（40）：E2404644121。doi：10.1073/pnas.2404644121。国际空间站内部环境（ISS内部环境） - Laranja SR，Fejer BG，Ridenti MA，Amorim J，Swenson CM。基于国际空间站上的FPMU测量值的离子密度气候。 地球物理研究杂志：太空物理学。 2023年12月20日； 128（12）：E2023JA031980。 doi：10.1029/2023JA031980。离子密度气候。地球物理研究杂志：太空物理学。2023年12月20日； 128（12）：E2023JA031980。doi：10.1029/2023JA031980。
AI驱动员工绩效的模型...
摘要 - 人工智能（AI）带来的转变显着改变了工作的性质和节奏。各个部门的AI成立对组织的员工绩效和运营效率都有重大影响。这种集成可以提高员工的整体有效性，提高现有工作系统的生产率，并产生可以加速实现组织目标和目标过程的结果。，如果由管理层支持，员工有兴趣并获得收养技能，并且如果为其集成而开发了适当的基础设施，则采用这些AI技能会对员工产生重大影响。通过分析当前的文献和经验数据，本文提供了有关组织如何利用AI来提高员工绩效的见解，同时解决了法规约束和员工抵抗等挑战。本文还提供了有关可以促进成功整合的各种组织因素的见解。未来的研究人员可以更深入地研究，并探索不同的员工绩效维度及其与AI集成和采用的关联。
设计强大而云的AI驱动分布
云本地体系结构通过利用模块化设计和动态可扩展性来彻底改变了可扩展，弹性和分布式应用的开发。在这些系统中纳入人工智能（AI）会引入无与伦比的机会，以增强功能，简化自动化并优化决策过程。本文研究了针对云本地系统量身定制的核心软件工程原理，重点介绍了诸如可扩展性，弹性，安全API开发和道德AI集成等关键方面。重点是AI驱动的自动化，实时监控和预测资源分配，以提高性能并降低运营成本。本文还重点介绍了保护数据隐私和网络安全的强大措施，并以自适应和弹性策略来解决现代威胁。此外，它强调了旨在最大程度地降低云本地体系结构的环境足迹的可持续实践。通过将最佳实践与AI驱动的方法集成，该框架为设计安全，自适应和未来的应用程序提供了途径。
商业驱动的人工智能
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物联网驱动的供应链分析在敏捷和
由于地处偏远、物流复杂且易受环境不确定性影响，海上能源作业面临着独特的挑战。物联网 (IoT) 的最新进展彻底改变了供应链分析，通过动态数据驱动的决策实现了敏捷和弹性运营。本评论探讨了物联网技术通过整合实时监控、预测分析和自动化在增强海上能源供应链方面的变革性作用。智能传感器、RFID 系统和边缘计算等关键组件促进了实时数据收集和处理，提高了可视性、跟踪和资源优化。物联网与人工智能 (AI)、机器学习、区块链和数字孪生等新兴技术的集成进一步增强了运营弹性。预测性维护和远程监控系统通过在设备故障发生之前识别来最大限度地减少停机时间，而人工智能驱动的分析则优化了库存和调度流程。区块链确保数据安全和透明度，数字孪生支持风险评估和灾难恢复规划的情景测试。尽管取得了这些进展，但网络安全风险、可扩展性问题和法规遵从性等挑战仍然是广泛采用的重大障碍。展望未来，边缘 AI、5G 网络和自主系统等创新有望进一步增强物联网驱动的分析能力，为海上能源运营提供可持续且适应性强的解决方案。本评论提供了有关如何克服实施挑战以及利用物联网技术在海上能源环境中构建敏捷、有弹性且面向未来的供应链的见解。最后，它提出了行业采用和未来研究的建议，强调了物联网在塑造海上能源物流未来方面的作用。
药房操作中数据驱动的优化：A
Abstract ____________________________________________________________________________________________________ The convergence of patient care and business efficiency in community pharmacies through a Comprehensive Datafication Approach marks a transformative journey toward enhanced healthcare services and operational effectiveness.这项研究的目的是研究医疗保健中有关数据缺陷，AI和新兴技术的各种观点，并特别着眼于优化社区药房运营。在社区药房中实施全面的数据缺陷方法会对整体运营效率和患者护理结果产生重大影响。严格的标准要求研究报告与患者护理，业务效率或运营指标相关的结果，从而确保选定的文献与研究目标统一地保持一致，从而为探索与通过数据效果优化社区药房运营相关的维度提供了强大的基础。从多个研究中汲取灵感，我们的探索涵盖了数字技术集成中固有的挑战和潜力。通过AI深入研究社区药房运营的优化，这些不同的观点有助于对数据驱动的医疗保健转型的挑战和机遇有细微的理解。AI的整合需要道德考虑，包容性实践以及优化目标和个人权利之间的平衡，从而确保对医疗保健数据进行整体方法。关键字：人工智能，社区药房，数据缺陷，操作效率，患者护理。
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
农业是全球维持和经济发展的基石，是无数行业的粮食，就业和原材料的来源。但是，该行业面临着持续的挑战，其中之一就是作物疾病的流行。这些疾病不仅威胁着农作物的产量和质量，而且威胁着农民的生计和整个社区的粮食安全。在受这些问题影响最大的农作物中是木薯，这是热带和亚热带地区数百万的重要主食。木薯对恶劣条件的韧性使其成为关键的食物来源，但它易受木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹疾病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM）和木薯马赛亚疾病（CASSAVA GREEN MOTTLE（CGM）和CASAVA MOSAIC疾病（CMD）的脆弱性。及时，准确地确定木薯疾病对于有效管理至关重要，因为早期干预可以防止广泛的爆发并减轻经济损失。传统的疾病检测方法通常取决于专家知识和手动检查，这对于小农户来说可能是耗时，昂贵且无法访问的。人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步为这一挑战提供了有前途的解决方案，从而使自动化和准确地检测到植物疾病的大规模检测。该项目引入了一个基于深度学习的木薯疾病检测系统，利用强大的Rexnet-150模型进行图像分类。该系统被部署为使用烧瓶构建的用户友好的Web应用程序，即使对于具有最少技术专业知识的个人，也可以确保可访问性。训练有素的模型能够诊断出高精度的木薯叶条件，将其分为五类：木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM），木薯马赛克疾病（CMD）和健康。用户只需上传木薯叶的图像，该应用程序提供了即时诊断以及可操作的见解。这些见解包括特定疾病的预防措施和管理策略，使农民有能力采取及时的行动来保护其作物。除了其实际实用性之外，该项目与将技术纳入可持续农业的全球努力保持一致。通过利用AI，它可以增强疾病监测和预防，减少对手动检查的依赖，并支持农民采用积极的农业实践。该解决方案的可扩展性意味着它可以适应其他作物和地区，从而进一步扩大了其对全球农业的影响。