能源的历史是从效率低下,更脏,昂贵的选择中逐步替换,更清洁,更便宜,更有表现的燃料。磨坊和机器取代了体力劳动,最近电力取代了煤油,该煤油取代了鲸油以进行照明,煤炭代替了工业和供暖建筑物的木材。但是气体呢?一个世纪前,城镇天然气是通过燃烧的煤炭,生产可乐和甲烷和氢的混合物制造的,以及沿途的有毒气体,例如CO和其他污染物。后来,发现了大量的天然气储量(主要由甲烷组成),既便宜又清洁,因此我们停止了制造城镇天然气。由于甲烷的效用,丰富性和负担能力,它几乎用于社会的每个部门。今天,天然气用于加热,烹饪,发电,以及制造诸如化学物质和塑料之类的材料。
The authors are grateful to Cristina Cattaneo, Isabelle Chort, Francesco Fasani, Roberto Galbiati, Christina Gathmann, Marion Mercier, Enrico Moretti, Melanie Morten, Luigi Minale, Aurélie Ouss, Arnaud Philippe, Hillel Rapoport, Ariell Reshef, Stefanie Stantcheva, Dean Yang,四个匿名裁判和参与者参加了第9届OECD CEPII大会“移民到经合组织国家”(2019年12月),在巴塞罗那经济学夏季论坛上的移民研讨会(2022年6月)举行的司法系统歧视研讨会(2022年6月),在Liepp-Sciencespo(9月2022年)的司法系统中,以及第二次的工作时间,到了第二名。 Zew Mannheim(2022年9月),在巴黎大学举行的研讨会演讲1Panthéon-Sorbonne,Cerdi,PSE,PSE,Thema,Bordeaux经济学,LEM和移民经济学(在线)的评论;他们还感谢奥利维尔·桑托尼(Olivier Santoni)提供了出色的研究帮助,并感谢托马斯·雷诺(Thomas Renault)在媒体上共享数据;贝托利(S. IDEX-0001)用于M.Laouénan;通常的免责声明适用。
克服环境挑战的理想解决方案之一是对具有环境观点的学术教育的人力资源的教育和培训。因此,本研究的目的是建模库兹斯坦农业科学和自然资源大学的学生的关注与环境态度之间的关系。这项研究的统计人群包括在2022 - 2023年在该大学学习和积极学习的学生。使用Cochran公式确定161的样本量,并使用比例分层随机方式进行采样。的发现表明,由于环境问题,预测学生环境态度的差异的72%。此外,环境关注的变量显着建模了学生对环境的态度。因此,为了提高农业学生的态度,诸如环境学术成员和其他知名人士之类的有影响力的人物可以在大学举行研讨会,讨论环境保护的重要性。并在大学研讨会上发表有关促进尊重和环境保护的演讲。这可能会改变学生对环境的看法,从而提高对环境保护的积极态度。
摘要:在数字时代,聊天机器人已成为自动化通信和改善各个部门用户体验的重要工具。本文提出了由自然语言处理(NLP)提供动力的聊天机器人助手系统,以对用户查询提供智能,上下文感知和实时响应。该系统结合了NLP技术,例如文本预处理,意图识别和实体提取,以促进有效的相互作用。我们探索系统的体系结构,工作原理和应用,以及其在不同域中的性能评估。关键字:聊天机器人,自然语言处理,NLP,意图识别,实体提取,对话系统,对话AI,文本预处理,机器学习。I.引言聊天机器人随着能够理解和回应人类语言的自动助手而广泛普及。它们用于各种应用程序,包括客户支持,虚拟助手,医疗保健等。这些系统背后的核心技术是自然语言处理(NLP),它使机器能够以有意义的方式解释,处理和生成人类语言。本文讨论了一个利用NLP技术与用户交互的聊天机器人助手系统。我们专注于关键的NLP任务,例如令牌化,意图识别和实体提取,这些任务构成了有效的对话性AI系统的骨干。II。 这些组件如下所示:系统的主要组成部分是:1。 2。 3。 4。 5。II。这些组件如下所示:系统的主要组成部分是:1。2。3。4。5。系统体系结构NLP提供动力的聊天机器人助理系统的体系结构涉及几个关键组件,它们可以和谐地处理用户查询并生成适当的响应。用户界面:用户与聊天机器人进行交互的平台或接口(例如,网站,移动应用程序,消息平台)。文本预处理:此步骤清洁并准备用户输入以进行进一步分析。它涉及令牌化,删除停止词和茎/诱饵。意图识别:系统从输入文本中确定用户的意图。这是使用机器学习或深度学习算法(例如支持向量机(SVM),随机森林或神经网络)完成的。实体提取:识别关键实体(例如日期,名称,位置等)在用户输入中。对话管理:系统决定如何根据公认的意图和提取的实体做出响应。可以使用基于规则或生成的方法来制定响应。6。响应生成:此组件根据对话上下文和用户查询生成响应。7。输出:生成的响应将发送回用户界面以进行演示。iii。方法论3.1文本预处理文本预处理是NLP任务的关键步骤,因为它将原始输入转换为结构化格式以进行分析。主要的预处理技术是:•令牌化:将输入文本分解为较小的单元(令牌),例如单词或短语。
4.6.1 Sea level rise and coastal inundation .............................................................................7 4.6.2 Mean temperature ..........................................................................................................8 4.6.3 Extreme temperature and heatwaves ............................................................................8 4.6.4 Mean rainfall and drought ...............................................................................................8 4.6.5 Extreme rainfall and flooding ..........................................................................................9 4.6.6 Bushfire weather .............................................................................................................9 4.6.7 Extreme storms (including wind, lightning and hail) .......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
摘要在基因组成方面具有巨大的多样性,包括多种推定的抗生素耐药性基因,阿巴岛是鲍曼尼杆菌杆菌多药的潜在贡献者。但是,ABAR对抗生素耐药性和细菌生理学的有效贡献仍然难以捉摸。为了解决这个问题,我们试图准确删除Abar Islands并恢复其插入站点的完整性。为此,我们设计了一种多功能无疤的基因组编辑策略。我们在最近的两个鲍曼尼菌临床菌株中形成了这种遗传修饰:分别携带19.7 kbp和86.2 kbp的Abar1和Abar1岛的菌株AB5075和菌株AYE。然后,在父母菌株及其固定衍生物之间进行抗生素敏感性。通过该岛的开放阅读框(ORF)的预测功能所预期的,抗抗性的抗抗药性在野生型和ABAR11固定的AB5075菌株之间相同。ABAR1具有25个ORF,预测抗生素类别具有抗性,并且AYE ABAR1固定衍生物显示出对多种类别的抗生素的可疑性。此外,ABARS的固化恢复了高水平的自然转化性。的确,大多数阿巴群岛都被插入与自然转化有关的通讯基因中。我们的数据表明,Abar插入有效地失活,并且还原的通信是功能性的。固化始终导致高度转换,因此很容易遗传诱因。ABAR的修改提供了对Abar获取功能的洞察力的见解。
摘要 - 使用自然语言与机器人沟通的能力是人类机器人互动的重要一步。但是,将口头命令准确地转化为身体动作是有希望的,但仍然带来挑战。当前的方法需要大型数据集来训练模型,并且最大自由度的机器人仅限于机器人。为了解决这些问题,我们提出了一个称为instructrobot的框架,该框架将自然语言指令映射到机器人运动中,而无需构建大型数据集或机器人的运动学模型的先验知识。Instructrobot采用了一种强化学习算法,该算法可以联合学习语言表示和逆运动学模型,从而简化了整个学习过程。使用复杂的机器人在对象操纵任务中具有26个Revolute关节的复杂机器人进行验证,以证明其在现实环境中的鲁棒性和适应性。该框架可以应用于数据集稀缺且难以创建的任何任务或域,使其成为使用语言通信训练机器人挑战的直观且易于访问的解决方案。可以从https://github.com/icleveston/instructrobot访问instructrobot框架和实验的开源代码。
由细菌和真菌组成的微生物群落是生产最有前景的生物活性天然产物的巨大宝库。这些天然产物是制药厂和现代医学的药物线索。此外,耐多药病原体的日益流行对全球公共卫生构成了严重威胁。这凸显了发现源自微生物的新型生物活性天然产物的迫切需要。值得注意的是,基因组测序和生物信息学分析表明,微生物的生物合成潜力只有很小一部分被实现。尚未表征的隐秘生物合成基因簇 (BGC) 数量巨大。本期《微生物》特刊致力于收集有关微生物合成天然产物及其潜在应用的新见解,涵盖新型微生物天然产物的发现、微生物化合物的生物合成逻辑的阐明及其有希望的生物活性。我们欢迎提交评论、原创研究文章和通讯。
环境和能源部门的难民响应由针对难民和收容社区的水和环境部门响应计划 (WESRP)、针对难民和收容社区的 2022-2025 年可持续能源响应计划 (SERP)、难民署全球可持续能源战略 (2019-2025) 和难民署气候行动战略框架指导。WESRP 和 SERP 是乌干达国家环境和可持续能源发展计划的附录,分别加强难民收容区的环境管理和获得负担得起、可靠、清洁和现代能源的机会。难民署全球可持续能源战略旨在增加可再生能源的使用,以包括收容社区和其他利益相关者的方式最大限度地减少环境影响,同时改善难民的保护和福祉。此外,难民署的气候行动战略框架提供了一个共同的框架和方法,以加强努力应对日益严重的全球气候紧急情况,这对脆弱社区来说是一个风险倍增器,例如
建议引用:Adekunle, Ibrahim Ayoade;Maku, Olukayode Emmanuel;Williams, Tolulope O.;Gbagidi, Judith;Ajike, Emmanuel O. (2023):非洲的自然资源禀赋和增长动态:面板协整回归证据,AGDI 工作论文,编号 WP/23/015,非洲治理与发展研究所 (AGDI),雅温得