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作物生产中的主人
Course Code Course Title Credits PLNT 6001 Plant Stress Physiology 3 PLNT 6002 Physiology of Fruit Trees 3 PLNT 6004 Crop Growth and Development 3 PLNT 6006 Plant Breeding and Biotechnology 3 PLNT 6020 Sustainable Agriculture 3 PLNT 6022 Arid Zone Agronomy 3 PLNT 4517 Nursery and Greenhouse Management 3 PLNT 4444 Organic Agriculture 3
Atem Production Studio 4K - Tech Specs
高级ATEM 1 m/e生产工作室4K模型在SD，HD或Ultra HD视频标准之间开关，因此您可以连接诸如摄像机，磁盘录制器和计算机等广泛的视频源。具有10个输入，色度钥匙，过渡，媒体池，4个上游钥匙仪，下游钥匙仪，音频混音器，多视图，全运动DVE，Stinger DEV，Stinger Transitions，带有完整运动夹和3个辅助输出的大型媒体池！
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
过渡生产计划 – 农作物
通过签署此计划，我保证所有信息均真实无误。我同意在 INTEGRITY 中列为过渡性经营。只有登录的授权 USDA 人员、TOPP 牵头合作伙伴和认证用户才能查看 INTEGRITY 中列出的过渡性经营。过渡性经营的列表也可能提供给联邦作物保险公司及其批准的保险提供商，以评估过渡性作物保险的资格。过渡性经营将不向公众开放。过渡状态并不意味着生产者将有资格获得有机认证；这需要完全遵守认证机构评估的规定。
第 3 章 酶的产生
摘要 生产纯酶需要过量生产。为了实现这种过量生产，必须克服几个缺点。第一个缺点是菌株利用生物机制生产目标酶作为代谢主要蛋白质的能力的扩大。为了便于回收，研究了酶的分泌。因此，具有特定翻译后蛋白质分泌系统的生物体是首选。这些系统在真菌中特别发达，因此是工业规模生产的首选。此外，真菌能够在低 pH 值下生长，并且易于在液体培养基中和/或通过固态发酵培养。本章还描述了蛋白质制剂的回收、纯化和配制，以尽可能长时间地保持酶活性。
人工智能在生产和发展中的应用
这个为期 4 年的项目是未来投资计划 PIA3 (Programme d'Investissements d'Avenir) 的一部分。Foix-Boussens 生产集群拥有丰富的工业 4.0 专业知识，可作为试点。专注于异常检测、预测性维护和最佳控制的技术应用。图卢兹，2021 年 10 月 21 日。Vitesco Technologies 是一家领先的国际现代动力总成技术和电气化解决方案供应商，也是图卢兹跨学科人工智能研究所 (ANITI) 的合作伙伴，该研究所于 2019 年作为 PIA3 未来投资计划 (Villani Plan) 的一部分成立。ANITI 项目由图卢兹南比利牛斯联邦大学牵头，围绕三个研究计划构建，汇集了 24 个教席和 50 多个合作伙伴。这些合作伙伴关系采取提供工程专业知识或由研究人员进行研究的形式，以满足该地区工业家的需求，以开发新的技术应用。在移动出行和可持续交通领域，Vitesco Technologies 和 ANITI 目前正在研究三篇博士论文，旨在使汽车供应商能够利用人工智能优化产品开发、性能和生产的成本。“与 ANITI 的合作使我们能够将我们在工业流程和应用人工智能方面的经验与 ANITI 在人工智能领域的科学知识结合起来，人工智能是一个不断发展且需要不断适应的领域，”Vitesco Technologies France 创新总监 Christophe Maréchal 表示。“通过此次合作，Vitesco Technologies 带来了其对未来 IA 应用的专业知识和愿景，特别是在所谓的工业 4.0 领域。科学和技术挑战仍然众多且艰巨。这正是 ANITI 的使命：在我们的研究人员和 Vitesco Technologies 的工程师之间，以及其他工业合作伙伴的工程师之间建立协同效应，以找到满足行业需求和挑战的强大解决方案，”首席
用于生产乙烯的蒸汽裂解炉
石化工业的主要工艺之一是蒸汽裂解，通过与蒸汽发生反应，将大分子烃分解成更小、更轻的分子，从而生产乙烯或丙烯等轻质烯烃。这种化学反应将气态或液态重质烃（如乙烷、石脑油）加热到极高的温度，并与管式炉中的过热蒸汽混合，将其转化为较小的分子。该工艺的核心是裂解炉，燃烧器在两个主要部分（对流和辐射）向盘管提供大量能量，外皮管的温度最高。这一基本步骤是生产乙烯（化学工业的重要原料）以及生产聚合物、溶剂、合成纤维的关键