农业,合作与农民福利部联合秘书(园艺和MIDH),农业,合作和农民福利部,新德里克里希巴万(Krishibhawan)(电话。01 1-23384309,23382508/电子邮件:Ismidh:AGF!@g-o-y-jn,K.n。Verma,董事(HORT),联系No。01 1-23382383,电子邮件ID:kn*v€-n0a-@flgj“ N,Shri R. P. Meena DC(Hort。),联系NO -011-23071325,电子邮件ID:)2。Micro中小型企业部联合秘书(MSME),Udyogbhawan,Rafi Marg,新德里-110001,TE | .23063283,FAX.23062336(电子邮件。
电子邮件:solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战,尤其是在尼日利亚等发展中国家,其中有限的废物管理基础设施加剧了问题。本文研究了人工智能(AI)技术解决发展中国家塑料废物的潜力,重点是尼日利亚的情况。通过对挑战,机遇,案例研究,政策含义和建议的全面分析,本文强调了AI在废物管理中的变革性作用。挑战诸如基础设施差距,数据稀缺和道德考虑之类的挑战,以及创新,效率和可持续性的机会。发达国家和发展中国家的案例研究说明了在收集,分类,回收和污染监测中成功的AI应用程序。政策的影响强调了全面立法,基础设施和技术投资,公众意识和跨部门合作的重要性。建议包括扩展的生产者责任政策,垃圾填埋场,教育运动和国际合作。发展中国家AI驱动的塑料废物减少的未来取决于技术进步,协作伙伴关系,投资增加,支持性政策和监管框架。通过利用AI技术和集体行动的力量,发展中国家可以解决塑料废物危机,促进环境可持续性,并为所有人提供更清洁,更绿色的未来。关键字 - 减少塑料废物,AI技术,发展中国家,废物管理,环境可持续性doi:http://dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38 [如何引用本文:Solaja,O。M.(2024)。释放了人工智能的力量:革命性的塑料废物管理为发展中国家的可持续发展。废物技术,12(1),28-38 doi:http://dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38]简介
传统电子邮件安全工具会单独观察每封电子邮件,并将其与已知恶意攻击的规则和特征进行比较,而新型攻击正不断攻破这些工具。随着供应链变得越来越复杂,员工分布越来越分散,移动性越来越强,采用人工智能驱动的自学习电子邮件安全方法的需求也越来越大。
Raymond APY,2024年11月12日,第2页,将筛选干燥的混合物的粒径,然后在天然气体式窑炉内的加压,旋转的无氧反应堆(钙)中,在高达1,300°F的温度下进行热解。sbs表示热解输出将是化学稳定的无机固体(生物炭)和合成气(Syngas)。生物炭将被冷却,水合,沉淀和作为土壤修订产品出售。syngas - 由甲烷,硫和挥发性有机化合物(VOC)组成,从生物固醇和木材混合物中解析出来 - 将燃烧在热氧化剂中。氧化剂的热量将回收到旋转干燥器。将通过一系列空气污染控制装置来造成各种过程的排气,并通过115英尺高的堆栈排出到大气中。
通过集成基于我们独特的网络向量渲染NVR)技术的下一代浏览器隔离功能,CloudFlare能够提供无缝,安全且可扩展的解决方案,以隔离潜在的恶意链接。与带宽较重的技术不同,NVR流到设备的安全绘制命令。这有助于消除不影响最终用户体验的恶意网络内容的风险。感谢NVR和Cloudflare的低延迟网络,组织可以隔离多通道威胁,同时确保为员工的无干扰生产力。
免疫系统还具有独特的优势,能够检测到任何环境中的感染,并自动进行根本原因分析,以查看感染是否来自电子邮件。如果是,它将立即保护受到同一攻击的所有其他员工。我们称之为战略自主响应 - 从零号病人身上学习可以在无需人工干预的情况下对其余业务进行战略保护。从安全团队的角度来看,仍然需要有人清理第一个受害者的笔记本电脑,但这比清理 200 个或更糟的受害者要好得多。
传统电子邮件安全工具会单独观察每封电子邮件,并将其与已知恶意攻击的规则和特征进行比较,而新型攻击正不断攻破这些工具。随着供应链变得越来越复杂,员工分布越来越分散,移动性越来越强,采用人工智能驱动的自学习电子邮件安全方法的需求也越来越大。
● 预读:查看随附的全面预读文档,该文档深入介绍了客户旅程和我们的战略要务。此外,请完整查看提供的市场研究见解。 ● 有研究支持的策略:根据提供的全面市场研究、内部数据分析和竞争情报,确定并提出三种高影响力的营销策略。这些策略应具有远见卓识,但又以数据为基础。 ● 投资回报率预测:对于每种策略,准备一份详细的第一年投资回报率预测。这应包括您的计算方法、预期成本、预期回报以及实现可衡量结果的时间表。使用数据驱动的见解来支持您的预测,确保它们是现实的和可实现的。 ● 演示:此策略和投资回报率预测的准备工作应记录在您带到辩论中的三张挂图上——每个策略一张挂图。准备在辩论中正式介绍您的发现——每人最多十五分钟或每个策略最多五分钟。 ● 辩论准备:做好准备,坚定地倡导您的策略。您应该准备好参与建设性而严谨的辩论,捍卫您的预测并考虑同行的反馈以改进您的方法。
在过去的79年中,学院一直在帮助拉特纳吉里(Ratnagiri)的农村和城市地区的才华横溢的学生充分利用自己的能力。位于哈姆雷特市拉特纳吉里(Ratnagiri)的心脏地带,是整个康坎地区最古老的大学之一。在数十年的外表,基础设施,课程和课程和学生的职业中,该学院在几十年内发生了巨大变化。但是,没有改变的一件事是我们帮助学生成功和充实未来的愿景和使命。大约有3700名学生从UG到PG和博士学位课程。在这个校园里,男孩和女孩都容纳了相当多的学生。提供教育,知识和提供学生支持是我们的主要重点。该学院拥有非常丰富的体育,文化,研究和社会生活。