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提高可持续性和透明度
背景 刚果民主共和国 (DRC) 拥有 8000 万公顷可耕地、400 万公顷灌溉地以及许多拥有重要渔业资源的河流，有潜力成为全球农业强国。尽管农业部门雇用了刚果 60% 以上的人口，贡献了 GDP 的 20% 左右，但它尚未能够确保粮食安全并为该国创造足够的收入和可持续的就业机会。咖啡和可可是全球市场上交易最广泛的日常商品之一，是世界各地饮食文化不可或缺的一部分。这两种产品都代表了全球价值链，许多市场参与者参与生产、加工、销售、分销渠道和客户。 受益组织现状 基伍农业产品公司 (COPAK) 购买、制造和出口小农生产的可可豆、生咖啡以及奇亚。 COPAK 的既定目标是增加和多样化农民的收入来源，帮助他们更好地承受商品价格波动。除了进入国际市场外，COPAK 还参与各种活动，以支持生产者并逐步改善他们的生活条件。COPAK 正在与北基伍省的 10,000 多名小农户和 6 个合作社合作。项目目标该项目旨在通过加强内部 IT 基础设施、财务管理和会计系统来改善整个供应链的治理、透明度和可追溯性，并在供应链内建立可追溯性系统并支持农民进行认证过程。
β-环糊精-白蛋白结合物可增强...
(1) Baah, S.；Laws, M.；Rahman, KM 抗体–药物偶联物——教程综述。Molecules 2021 ，26 (10), 2943。https://doi.org/10.3390/molecules26102943。(2) Chau, CH；Steeg, PS；Figg, WD 用于治疗癌症的抗体–药物偶联物。The Lancet 2019 ，394 (10200), 793–804。https://doi.org/10.1016/S0140-6736(19)31774-X。(3) Beck, A.；Goetsch, L.；Dumontet, C.；Corvaïa, N. 下一代抗体–药物偶联物的策略与挑战。Nat. Rev. Drug Discov. 2017 ，16 (5)，315–337。https://doi.org/10.1038/nrd.2016.268。（4）Yu, L.；Hua, Z.；Luo, X.；Zhao, T.；Liu, Y. 血浆白蛋白与化疗药物疗效的系统相互作用。Biochim. Biophys. Acta Rev. Cancer 2022 ，1877 (1)，188655。https://doi.org/10.1016/j.bbcan.2021.188655。（5）Spada, A.；Emami, J.；Tuszynski, JA；Lavasanifar, A. 白蛋白作为纳米药物递送载体的独特性。Mol. Pharm. 2021, 18 (5), 1862–1894。 https://doi.org/10.1021/acs.molpharmaceut.1c00046。 (6)拉希米扎德，P.；杨，S。 Lim，SI 白蛋白：药物输送的新兴机会。生物技术。生物过程工程。 2020，25（6），985–995。 https://doi.org/10.1007/s12257-019-0512-9。 (7) 赵平；王，Y。吴，A。拉奥，Y。 Huang, Y.白蛋白结合蛋白在癌症进展和仿生靶向药物递送中的作用。欧洲化学生物化学公司。 J.化学。生物。 2018 ，19 (17)，1796–1805。https://doi.org/10.1002/cbic.201800201。（8）Tao, C.；Chuah, YJ；Xu, C.；Wang, D.-A。白蛋白结合物和组装体作为生物医学应用的多功能生物功能添加剂和载体。J. Mater. Chem. B 2019 ，7 (3)，357–367。https://doi.org/10.1039/C8TB02477D。（9）Liu, Z.；Chen, X。简单的生物共轭化学为临床带来重大进展：白蛋白作为诊断和精准治疗的多功能平台。Chem. Soc. Rev. 2016 ，45 (5)，1432–1456。 https://doi.org/10.1039/C5CS00158G。（10）Kratz，F. 使用白蛋白作为药物载体的临床更新 - 评论。J.
增强预测分析，自动化
非人性化的客户服务和千篇一律的营销方式已经一去不复返。人工智能 (AI) 正在改变企业与客户互动的方式，使互动在每个平台上都变得个性化和顺畅。这种转变是由人工智能预测客户需求、自动执行日常任务和分析大量数据的能力推动的。人工智能的预测能力可以检查客户数据以预测他们的偏好。想象一下，您会收到针对性广告和产品推荐，这些广告和产品推荐似乎完全符合您的偏好！这种个性化的营销方法可以提高参与度并显著提高销售额。人工智能驱动的 24/7 聊天机器人提供即时客户支持，无需等待。它们处理常见的查询并提供实时帮助，不断提高理解自然语言的能力，并在每次互动中提供越来越准确的帮助。人工智能通过自动执行重复性任务来提高效率，使人类团队可以投入更多时间来培养与客户的关系，包括确定潜在客户、建立有针对性的电子邮件活动以及分析数据以指导业务决策，结果如何？运营效率更高，团队更快乐。企业必须了解客户情绪，而人工智能的整合可以分析客户在各种渠道上的互动，以评估他们的情绪和态度。这一过程被称为“情绪分析”，它使企业能够尽早发现不满情绪，管理在线品牌认知，并收集有价值的见解，以改进产品和完善营销策略。随着人工智能的整合程度越来越高，企业也需要考虑到道德问题，必须优先考虑客户隐私，消除算法中的偏见，并保持人性化以建立真正的关系。人工智能的未来及其可能性是无限的！自然语言处理 (NLP) 的进步将导致聊天机器人的声音和行为与人类相似，而人工智能与虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 的整合可以创造身临其境的个性化体验。总之，人工智能并不是要取代人类；它是为了作为您的客户体验合作伙伴进行协作。
利用（生成式）AI 增强 GSBPM
监控（遵守 MLOps 原则）。这对于生成式 AI 来说尤其具有挑战性，因为确保预测质量和透明度可能更加困难（LLMOps）。 - 这种方法在概念上与欧盟的《人工智能法案》相关，但它并不直接符合基于风险的
增强个性化学习体验
人工智能 (AI) 与教育的融合带来了变革性的变化，尤其是在个性化学习领域。本文探讨了人工智能通过根据学生的个人需求定制学习途径来增强教育体验的多方面方式。我们研究了各种人工智能驱动的工具和平台，这些工具和平台促进了自适应学习环境、提供了实时反馈并支持差异化教学。通过回顾当前的文献和案例研究，本文重点介绍了人工智能如何识别和解决学习差距、促进参与度并促进更有效的教育成果。此外，我们还讨论了潜在的挑战，例如数据隐私问题、教师培训的必要性以及强化偏见的风险。本文最后提出了利用人工智能以最大程度地发挥效益同时降低相关风险的建议，旨在为所有学生创造更公平、更有效的教育体验。
J42 增强金属添加剂.pdf
本文介绍了一种适用于 Renishaw AM400 金属打印机的创新培训系统，该系统利用数字孪生 (DT) 框架内先进的视觉语言模型 (VLM) 与增强现实 (AR) 的协同作用。为了克服金属增材制造 (AM) 中传统培训方法的局限性，我们的系统集成了 AR 以提供沉浸式学习环境，并通过交互式数字叠加增强了现实世界的体验。该系统的核心在于使用 VLM，VLM 已在各种数据集上进行了预先训练，擅长处理多模态数据，从而为受训者提供细致入微且与上下文相关的指导。关键实验证明了该系统的有效性，特别强调了使用 VLM 作为人工智能 (AI) 代理来集成外部工具，例如用于阀门状态分类的 YOLO-v7 和用于控制面板文本识别的 CRAFT。这种方法显著提高了识别准确性、操作理解和人机交互，尤其是对于非专家用户而言，使复杂的金属 AM 操作更容易上手。该研究不仅展示了AR和VLM在工业培训中的潜力，而且为智能制造实践树立了新的标准，预示着其在各个工业领域的应用前景更加广阔。
增强太阳能的预测分析...
3英国独立研究员4机械工程系，救赎主大学，埃德，伊德，尼日利亚奥桑州。___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Wisdom Samuel Udo Corresponding Author Email: wisdomudo213@gmail.com Article Received: 25-08-23 Accepted: 06-11-23 Published: 30-12-23 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________
通过AI
背景：随着技术的快速发展，越来越需要将这些创新纳入教育，尤其是在出勤跟踪中。传统方法（例如滚动调用）效率低下，容易出错，并且不适合大型类别。计算机视觉（人工智能（AI））的一部分，利用机器学习和神经网络从数字图像和视频中提取有价值的信息，以帮助知情的决策。方法：本研究采用计算机视觉，AI的子集，使用OpenCV库来开发学生面部识别系统。该系统在上课期间捕获并分析学生的图像，并自动记录出勤率。进行了实际的课堂实验，以评估系统的有效性和准确性。结果：学生面部识别系统已通过在识别学生中达到92％的准确率来证明其价值，平均处理时间为每名学生10秒。这种效率和准确性水平可以显着增强教育机构的出勤跟踪过程。结论：总而言之，面部识别系统具有改善出勤跟踪的希望，但它也提出了需要仔细考虑的重要数据隐私和道德问题。尽管面临这些挑战，但该系统在教育中改变出勤跟踪的潜力是乐观的原因。未来的研究应解决这些问题，并探讨该技术在教育方面的广泛潜力。关键字：人工智能，OPENCV，面部识别，班级出勤跟踪，计算机视觉。