XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOsorio
麦卡锡，O.L.；瓦兹瓦兹，O；奥索里奥·卡尔德隆，V；贾多，我
背景：意外怀孕会导致妇女、儿童和家庭的健康状况恶化。中低收入国家的年轻人特别容易发生意外怀孕，他们可以从创新的避孕干预措施中受益。越来越多的证据表明，通过手机提供的干预措施可以有效改善一系列健康行为。本文介绍了一种通过手机为塔吉克斯坦、玻利维亚和巴勒斯坦的年轻人提供的避孕行为干预措施的开发情况，这些国家的年轻人中未满足的避孕需求很高。方法：在干预地图的指导下，以下步骤有助于干预措施的制定：（1）需求评估；（2）明确干预措施将导致的行为改变；（3）选择要纳入干预措施的行为改变方法；（4）制定和完善干预内容。结果：需求评估的结果产生了各国类似的干预措施。干预措施包括 4 个月内每天发送的简短信息（巴勒斯坦通过短信发送，玻利维亚和塔吉克斯坦通过手机应用程序即时消息发送）。这些信息提供有关避孕的信息，针对阻碍采取避孕措施的态度，并支持年轻人感受到他们可以影响自己的生殖健康。每项干预措施都包含相同的十种行为改变方法，但经过调整，适合通过手机发送。
联合生命 - 发展计划
Antioquia ClaudiaMárquezCadavid的部门内阁AníbalGaviria Correa总督Luis FernandoSuárezVelez Velez政府秘书AnaLucíaCastañedaGarcía ERO行政计划部主任AlexandraPeláezBotero教育秘书LinaMaríaBustamanteSánchez卫生与社会保护局局长JuanPabloLópezCortés物理基础设施秘书秘书矿山克劳迪娅PATRICIA WILCHES MESA 人力资源和组织发展部长 NATALIA VELÁSQUEZ OSORIO 妇女部长
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
台风HIL集成模拟环境
Caio Osorio获得了硕士学位和博士学位，也加入了西班牙奥维耶大学的访问研究员，以及柏林的Fraunhofer IZM，在实践实习中。在2021年，Caio加入了台风HIL，担任应用程序工程师，从事针对全球工业和学术合作伙伴的高保真模型测试解决方案的开发。目前，作为学术界计划的全球经理，他致力于通过研究，教学和培训计划来推进环境可持续的电力技术，利用硬件 - 室内技术和实时模拟。CAIO曾在众多研究项目中进行合作，并在包括实时仿真技术，适用于电力转换器的强大控制，可再生能源的集成以及电气机控制的领域合着了50多篇论文和三本书章节。
过渡到100％可再生能源的公司
Further acknowledgements: Valuable feedback and review were provided by Constantinos Peonides (Alectris), Britta Schaffmeister and Anton Schaap (Dutch Marine Energy Centre), Steven Vanholme (EKOenergy), Rohit Sen (ICLEI – Local Governments for Sustainability), Roque Pedace (INFORSE), Monica Oliphant (International Solar Energy Society), Tomas Kåberger （可再生能源研究所），Andrzej Ceglarz（可再生能源网格倡议），Katerin Osorio Vera（哥伦比亚Ser colombia），Jon Lezamiz Cortazar（Siemens Gamesa Renewable Energy），Maria Rojas和Tessa Lee（Maria Rojas and Tessa Lee）（The The The The The Rina Bohimate Group），Rina Bohle Zeller（Rina Bohle Zeller（Rina Bohle Zeller）（kumm kumm kelmur）（sward kharad kharad）生物能源协会），安娜·斯科隆（Anna Skowron）（世界未来理事会），杰西·法纳斯克（Jesse Fahnestock）（前世界自然基金会）和迪亚拉·哈维拉（Diala Hawila），埃曼努埃尔·比安科（Emanuele Bianco），盖亚特里·普拉卡什（Gayathri Prakash），吉尼·范（Jinlei Feng）和尼古拉斯·瓦格纳（Nicholas Wagner）（irena）。
战略产业路线图 (SIR)
• Carlos Abellan，Quside • Francesco Battistel，Qblox • Michael Bauer，Eviden • Xenia Bogomolec，Quant-X • Thierry Botter，QuIC • Simone Capeleto，ThinkQuantum • Emilia Conlon，Riverlane • Elif Kiesow Cortez，Ethicqual • Thierry Debuisschert，Thales • Eliott Doutriaux，Alice & Bob • Marta Estarellas，Qilimanjaro • Muhammad Nabil Faradis，剑桥大学 • Martin Farnan，Equal1 • Benjamin Frisch，CERN • Franz Georg Fuchs，SINTEF • Alberto García García，埃森哲 • Helmut Griesser，Adva Network Security • Robert Harrison，Sonnenberg Harrison • Wilhelm Kaenders，TOPTICA Photonics • Anna Kaminska，Creotech • Martin Knufinke，Eviden • Jasper Krauser，空中客车 • Thomas Länger，Nutshell Quantum-Safe • Wolfgang Lechner，ParityQC • Enrique Lizaso，Multiverse Computing • Glenn Manoff，Riverlane • Maria Maragkou，Riverlane • Eva Martín Fierro，Qilimanjaro • Luigi Martiradonna，Riverlane • Ziad Melhem，Oxford Quantum Solutions • Agnes Meyder，Roche • Hassan Naseri，Accenture • Clara Osorio Tamayo，TNO • Homer Papadopoulos，Syndesis • Cécile Perrault，Alice & Bob
编辑木薯甜基因以抵抗
Bart, R., Cohn, M., Kassen, A., McCallum, EJ, Shybut, M., Petriello, A., Krasileva, K., Dahlbeck, D., Medina, C., Alicai, T., Kumar, L., Moreira, LM, Neto, JR, Verdier, V., Santana, MA, Kositcharoenkul, N., Vanderschuren, H., Gruissem, W., Bernal, A., & Staskawicz, BJ (2012)。木薯细菌性枯萎病菌株的高通量基因组测序可识别出可持久抗性的保守效应因子。《美国国家科学院院刊》，109 (28)。 https://doi.org/10.1073/pnas.1208003109 Cohn, M.、Bart, RS、Shybut, M.、Dahlbeck, D.、Gomez, M.、Morbitzer, R.、… Staskawicz, BJ (2014)。Xanthomonas axonopodis 的毒性由转录激活因子样效应物介导的木薯中 SWEET 糖转运蛋白的诱导所促进。分子植物-微生物相互作用，27 (11)，1186–1198。https://doi.org/10.1094/MPMI-06-14-0161-R Castiblanco, LF、Gil, J.、Rojas, A.、Osorio, D.、Gutiérrez, S.、Muñoz-Bodnar, A.、…
实现气候中立的欧洲能源转型方案
能源政策 - 绿色转型中的效率和公平，Camilli (Prometeia) - TradeRES 中的市场设计和价值，Schimeczek (DLR) - IAM 和政策响应机制，Heussaff (Bruegel) - 互连器扩展：帕累托效率，Emelianova (Köln) 净零目标和跨部门互动 - 能源供应部门的转型，Baka (E3M) - 走向欧盟的气候中和，Pietzcker (PIK) - 甲醇生产和进口，Maenner (Fraunhofer) - 巴斯克地区的交通脱碳，Golab (TUW) 气候变化影响 (在线) - 气候目标和需求侧政策，Vivier (CIRED) - 绿色转型和宏观金融风险，Ciola (UNIBS) - 温室气体减排对特定行业的影响，Gumin & Lee (Seoul) - 脱碳叙述过程，Cotroneo (ENEA) - 估计气候损害函数，Mekki (SEURECO) 政策和社会经济影响 (在线) - 适合 55 岁及以后，Di Bella (米兰理工大学) - 评估 CDR 对欧盟 ETS 的影响，Osorio (PIK) - 中国对欧盟 CBAM 的战略，Vielle (EPFL) - 综合能源和土地规划政策，Ferreras (CARTIF)
阿尔茨海默氏症人群联盟中的设计和方法
Lori B. Chibnik 1.2 • Frank J. Wolters 14 • Syrwan K. L. Darweesh 1,3 • Stephanie Debbette 14,15 • Conflict L. Davis-Plourde 7,8 • Gudnason 17.18 Hekrah 3 • M. Camran Ikram 3 • Corner 5 • Lewis H. Culler 20 • Lenore Launer 21 • Oscar L. Lopez 10,11•Claudia L.满意6•Sudha Sedatri 6•Ingmar Skoog 5•Blossom C. M. Stephan 22•Christophe Twelve 14•Waziry Reem 1•Mei Mei Wong
战略行业路线图（SIR）
• Carlos Abellan, Quside • Francesco Battistel, Qblox • Michael Bauer, highlights • Xenia Bogomolec, Quant-X • Thierry Botter, Quic • Simone Capeleto, Thinkquantum • Emilia Conlon, Riverlane • Elif Kiesow Cortez, Ethicqual • Thierry debuts, Thales • Thales • Eliott Doutriaux，Alice＆Bob•Marta Estarellas，Qilimanjaro•Muhammad Nabil Faradis，剑桥大学•Martin Farnan，Martin Farnan，等于1•Benjamin Frisch，Cern•Franz Georg Fuchs，Sintef•Sintef•AlbertoGarcíaGarcía，Accenture•Accenture•Helmut Griess corecter•Helmut Griesser，Robert GriiSser，Robert robert。 Harrison，Sonnenberg Harrison•Wilhelm Kaenders，Toptica Photonics•Anna Kaminska，Creotech，Creotech•Martin Knufinke，亮点•Jasper Krauser，Airbus，Airbus•ThomasLänger Riverlane的Maria Maragkou•EvaMartínFierro，Qilimanjaro•Luigi Martiradonna，Riverlane•Melhem姨妈，牛津量子解决方案。