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Choudhary，K.，Bourtmaulli，P。和Kumar，A。2024年。农场更聪明的不难：遥感使农业更具可持续性。 Vigyan Varta 5（
抽象的粮食稀缺和人口增加是全球可持续发展的两个最重要的问题。高级技术，例如人工智能（AI），物联网（IoT）和移动Internet可以为这些问题提供实用的解决方案。智能灌溉系统包含传感器，以监视水位，灌溉效率，气候等。智能灌溉是围绕智能控制器和传感器以及一些数学关系构建的。智能农业（通常称为智能农业）是使用信息技术来最大化农产品的数量和质量，同时保留自然资源资本和生态系统功能。可以利用来自各种传感器技术的信息，以及提取附加价值信息的新技术，可用于在农场和现场水平上做出战略决策，并指导战术的季节内操作行动，直至单个工厂水平。最后，根据我们的详细分析，我们发现了物联网的高级前景，这是可持续农业的关键工具。在作物生产的几个阶段，RS技术可用于协助特定地点的管理决策，以帮助提高作物产量，同时考虑可持续性，盈利能力和环境质量。
塞缪尔·迪利指挥官和哈德号驱逐舰（SS-257）
阵亡将士纪念日是缅怀美国海军司令塞缪尔·迪利和哈德号驱逐舰 (SS-257) 所有其他 78 名船员牺牲的好时机。1944 年 8 月 24 日，这艘驱逐舰在菲律宾吕宋岛附近海域阵亡。在沉没之前，哈德号就已经是美国海军潜艇部队的传奇人物。战争期间，迪利和哈德共击沉了 6 艘日本驱逐舰、2 艘护卫舰和 20.5 艘货轮/油轮。战后分析将这一数字修正为确认的 4 艘驱逐舰和 2 艘护卫舰，这仍然是美国海军历史上单个潜艇司令/潜艇击沉军舰最多的一次，很可能也是任何国家潜艇司令中击沉军舰最多的一次。迪利以大胆攻击而闻名，但也因根据战术情况谨慎判断而闻名。哈德的第五次战争巡逻被著名潜艇员兼作家内德·比奇上尉誉为“划时代的”。
为什么人工智能比我们想象的更难
休伯特·德雷福斯：“第一步谬误是声称，自从我们第一次研究计算机智能以来，我们一直在一个连续体上缓慢前进，而人工智能是这个连续体的终点，因此，我们程序中的任何改进，无论多么微不足道，都算作进步……事实上，在假定的稳步渐进的连续体中存在着不连续性。这个意想不到的障碍被称为常识问题。”
纠缠态比乘积态更难转移
摘要：纠缠态的分布是许多量子信息处理协议中至关重要的关键任务。一种常用的量子态分布设置设想在一个位置创建状态，然后通过一些量子通道将其发送到（可能不同的）远程接收器。虽然毫无疑问，也许直观地预料到，纠缠量子态的分布效率低于乘积态，但尚未对这种低效率（即纠缠态和分解态的量子态传输保真度之间的差异）进行彻底的量化。为此，在这项工作中，我们考虑了 n 个独立的振幅衰减通道，它们并行作用，即每个通道局部作用于 n 个量子比特状态的一部分。我们推导出了在初始状态存在纠缠的情况下，最多四个量子比特的乘积态保真度降低的精确分析结果。有趣的是，我们发现真正的多部分纠缠对保真度的影响比双量子比特纠缠更大。我们的结果暗示了这样一个事实：对于更大的 n 量子比特状态，产品状态和纠缠状态之间的平均保真度差异会随着单量子比特保真度的增加而增加，从而使后者成为不太值得信赖的品质因数。
上下文情报定位和品牌安全部门指南
通过向升级的房间和服务提供最大可能性的升级房间和服务的优惠，为酒店经营者创造了机会。由人工智能和机器学习提供支持，NOR1帮助酒店业务在预订时通过合理的，数据驱动的UPSELS机会吸引客人，通过后续访客电子邮件或签入方面。这些Upsells对酒店经营者试图弥补损失的收入是关键的。幸运的是，任何酒店工作人员都可以在15分钟内学习如何使用此应用程序。此外，Oracle为每个使用NOR1提供专门的支持人员，以帮助管理人员确定如何以最有利可图的方式优化产品，服务和定价。
重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。
MRI的氦足迹 - 以及如何使发现更难发现
因此，在太空中肯定不乏氦气。，但并非每个天体都是热核融合反应器。太阳是。地球不是。在地球上，氦气极为稀缺。实际上，这是最稀有的天然发生的元素之一。地球的大部分氦气都来自自然的放射性过程，即腐烂的沉重元素。此过程听起来很慢，这意味着氦气是不可更新的有限资源。氦气从何而来？没有氦特异性采矿。相反，氦是天然气开采的副产品。“传统上，美国一直是全球氦气的最大来源，”英国牛津大学西门子磁铁技术Nology的氦气商品经理安德鲁·韦德（Andrew Wade）说。近年来，美国的氦气供应已经干燥，韦德不得不转向其他国家进行采购：“目前最大的生产商是卡塔尔和阿尔及利亚。很快在西伯利亚也将有一些大型燃气场。”氦气不仅是有限的，而且还挥发了：当氦气球弹出时，其氦气逃到了无法检索的气球中换句话说：
劳动力市场动态，当想法更难找到 *
1在BEMV中，我们使用DRS技术编写模型。在这里，我们将其调整到垄断竞争激烈的环境中，在该环境中，收入下降的收入降低。2我们分析的关键步骤是在（i）（i）通过增长和（ii）BEMV稳态的经济均衡生长路径的稳态稳定状态之间提供映射。此结果使我们能够直接使用BEMV的校准。
为什么人工智能比我们想象的更难
自 20 世纪 50 年代诞生以来，人工智能领域经历了数次循环：乐观预测和大规模投资时期（“人工智能春天”），以及失望、失去信心和资金减少时期（“人工智能冬天”）。即使在今天人工智能突破的速度似乎很快的情况下，开发自动驾驶汽车、家政机器人和对话伴侣等长期备受期待的技术却比很多人预期的要困难得多。这些重复循环的原因之一是我们对智能本身的性质和复杂性的理解有限。在本文中，我描述了人工智能研究人员常见假设中的四个谬误，这些谬误可能导致对该领域的过度自信预测。最后，我将讨论这些谬误所引发的悬而未决的问题，包括让机器具有类似人类的常识这一古老的挑战。
为什么人工智能比我们想象的更难
自 20 世纪 50 年代诞生以来，人工智能领域经历了数次循环：乐观预测和大规模投资时期（“人工智能春天”），以及失望、失去信心和资金减少时期（“人工智能冬天”）。即使在今天人工智能突破的速度似乎很快的情况下，开发自动驾驶汽车、家政机器人和对话伴侣等长期备受期待的技术却比很多人预期的要困难得多。这些重复循环的原因之一是我们对智能本身的性质和复杂性的理解有限。在本文中，我描述了人工智能研究人员常见假设中的四个谬误，这些谬误可能导致对该领域的过度自信预测。最后，我将讨论这些谬误所引发的悬而未决的问题，包括让机器具有类似人类的常识这一古老的挑战。