牧师:Fr.Dariusz Dudzik (860) 267 - 6644 FatherDKD@gmail.com 邮箱:47 W. High St., E. Hampton CT 教区牧师:Fr.Martin J. Noe (860) 267 - 6644 电子邮件:mnoe@holyapostles.edu 信仰形成主任:Dani Annino (860) 267 - 6644 分机。11 (sjp2DRE@gmail.com) 确认和青年事工主任:Molly Bickford (610)731 - 3509 (sjp2YM@gmail.com) R.C.I.A:执事 Dan D' Amelio deacondandamelio@gmail.com 教区秘书:Marlene Hale 分机。10 (860) 267 - 6644 (sjp2parishoffice@gmail.com) 祭坛服务:St. Bridget,Thaddeus Bickford (860) 807 - 6736,St. Patrick,Susan Lanzi (860) 267 - 9984 ACTS 静修会:男性和女性:Gary Cioe (860) 670 - 8301,Marcin Piech 860 681 - 5039 与无家可归者交朋友:(米德尔敦无家可归者服务部)Jim Radavich (860) 319 - 9288 jradavich@yahoo.com 墓地主管(St. Bridget 's 和 St. Patrick 's):Jim Dombroski (860) 334 - 5722 儿童倡导者/安全环境:Erika McCormick,Marlene Hale (860) 267 - 6644 圣体圣事特别部长和读经员协调员:圣布里奇特 - 斯蒂芬妮帕雷 (860) 334 - 4625 paul_f_pare@sbcglobal.net /St.Patrick– Dani Annino 860 267 - 6644 慰问与关怀部 圣帕特里克教堂: Judith Hughes 860 267 - 8611 Ann DeMarchi (860) 267 - 5978 财务委员会:Gabe Tomasi,主席 电子邮件:GabeTomasi@snet.net 哥伦布骑士团:圣约翰保罗二世教区议会 6190 大骑士:David Mann 860 558 - 2128 副大骑士:Robert McLaughlin 860 324 - 1079 圣母军团:Karin Blaschik (860) 748 - 0164 电子邮件:karin.alans@comcast.net。维护/司事:圣布里奇特:Jim Hale (860) 204 - 1928,圣帕特里克:Jim Dombroski (860) 334 - 5722 音乐总监/管风琴师:John P. Higgins (860) 267 - 6644 教区委员会:Andrew Montgomery,主席 (203) 985 - 5736 电子邮件:Andrew@dwmco.com 祈祷热线:Jann Dalton (860) 267 - 5720 生命部:Michelle Arcidiacono 电子邮件:michellearcidiacono4@gmail.com 圣布里奇特女士协会:Lisa Kessler (860) 377 - 1443 lkessler59@yahoo.com 圣约瑟夫协会:Kelsey & Anne Doherty Kelsey.a.doherty@gmail.com 圣.帕特里克公会:Donna Bonito 203 430 - 1043 或电子邮件:bonitodonna@yahoo.com 七姐妹使徒:(为我们的牧师祈祷部)Kathy D'Amelio 860 873 - 8141 kmdquilter@hotmail.com 那个人就是你(TMIY):David Arcidiacono 电子邮件:DArcidiacono17@outlook.com
摘要:目的:技术举措现已融入广泛的商业领域。本文的目的是探讨人工智能系统通过顾客偏好和行业基准的中介对企业家决策的可能影响。设计/方法/方法:这是一项非实证的文献综述和概念模型的开发。在主要学术数据库(如 Emerald 在线期刊、Taylor and Francis 在线期刊、JSTOR 在线期刊、Elsevier 在线期刊、IEEE Xplore 和开放存取期刊目录 (DOAJ))中搜索了专注于人工智能 (AI)、企业家决策、顾客偏好、行业基准和员工参与度的论文。总共有 25 篇文章符合预定义标准并被使用。结果:该研究提出,人工智能系统可以从企业家的角度促进更好的决策。此外,研究表明,员工作为利益相关者,可以通过参与来调节人工智能系统与企业家更好决策之间的关系。此外,研究表明,客户偏好和行业基准可以调节人工智能系统与企业家更好的决策之间的关系。研究的局限性/含义:本研究假设 ICT 环境完美,以保证人工智能系统的顺利运行。然而,情况可能并非总是如此。这项研究没有考虑企业家在 ICT 使用和采用方面的个人倾向。实际意义:本研究提出,企业家决策在人工智能系统的环境中得到丰富,并辅以客户偏好、行业基准和员工参与。这一发现为企业家提供了一种可能的技术工具,以便做出更好的决策,凸显了人工智能系统提供的无限选择。社会影响:在商业决策过程中引入人工智能会带来许多社会问题,这些问题与机器对人类和社会的影响有关。本文提出了如何在不破坏社会的情况下使用这项新技术。原创性/价值:这个概念框架是企业家发展的宝贵组织范围。此外,这项研究通过人工智能系统为企业家发展做出了宝贵的贡献。
学者工程与技术杂志缩写关键标题:Sch J Eng Tech ISSN 2347-9523(印刷版)| ISSN 2321-435X(在线) 期刊主页:https://saspublishers.com 应用人工智能算法预测镰状细胞危机可能性 Essang Samuel Okon 1*、Kolawole Olamide Michael 1、Runyi Emmanuel Francis 2、Ante Jackson Efiong 3*、Ogar-Abang Micheal Obi 1、Auta Jonathan Timothy 4、Okon Paul Edet 5、Effiong Raphael Dominic 6、Ukim Akanimo Jimmy 5 1 尼日利亚阿克帕布约亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系 2 尼日利亚乌盖普联邦理工学院统计系 3 尼日利亚姆克帕塔克 Topfaith 大学数学系 4 尼日利亚阿布贾非洲科技大学纯数学与应用数学系 5 电气/电子学系Topfaith 大学,尼日利亚姆克帕塔克 6 卡拉巴尔大学数学系,尼日利亚卡拉巴尔 DOI:https://doi.org/10.36347/sjet.2024.v12i12.008 | 收到日期:2024 年 11 月 9 日 | 接受日期:2024 年 12 月 16 日 | 出版日期:2024 年 12 月 26 日 * 通讯作者:Essang Samuel Okon;Ante Jackson Efiong 亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系,尼日利亚阿克帕布约;Topfaith 大学数学系,尼日利亚姆克帕塔克
摘要 利用人工智能 (AI) 方法处理动物健康 (AH) 领域中遇到的高度复杂问题,例如定量和预测流行病学、动物/人类精准医学或研究宿主×病原体相互作用中遇到的问题。AI 可能有助于 (i) 诊断和疾病病例检测,(ii) 提供更可靠的预测和减少错误,(iii) 表示更现实的复杂生物系统并使计算代码对非计算机科学家更具可读性,(iv) 加快决策速度并提高风险分析的准确性,以及 (v) 更有针对性的干预措施和预期的负面影响。反过来,由于 AH 系统、数据、约束和分析目标的特殊性,AH 中的挑战可能会刺激 AI 研究。本研究基于对 2009-2019 年期间 AI 和 AH 交界处的科学论文的文献综述,以及对处于这一交界处的法国研究人员的采访,解释了目前各种 AI 方法所采用的主要 AH 领域,以及它如何有助于更新 AH 研究问题并消除方法或概念障碍。在介绍可能的障碍和杠杆之后,我们提出了几项建议,以更好地应对 AH/AI 界面所代表的挑战。随着最近几个促进卫生领域全球和多部门视角的概念的发展,AI 应该有助于将 AH 的不同学科转向更横向和综合的研究。关键词:动物疾病、数据、畜牧业、建模、人工智能、决策支持工具
杂草管理在芋头种植中构成了重大挑战,因为这是季风季节中长期种植的作物。其延长生长期的温暖,潮湿的条件促进了快速的杂草发芽和生长,使杂草管理工作变得复杂。为了解决这个问题,2021年和2022年在贾肖尔的孟加拉国农业研究所进行了一项研究,以评估塔罗的可持续杂草管理策略。The experiment, designed as a randomized complete block (RCB) with three replications, tested seven weed control methods: T 1 = straw mulching (SM), T 2 = pre-emergence herbicide + SM, T 3 = poly mulching (PM), T 4 = pre-emergence herbicide + PM, T 5 = intercropping + two hand- weeding, T 6 = pre-emergence herbicide, and T 7 =沿t 8 =无杂草和t 9 =杂草控制治疗的四个手质量。结果表明,所有覆盖处理均达到70%至80%的杂草控制效率,将杂草的生长显着降低到出现后120天(DAE)。间作 +手提处理的杂草控制最多90 DAE。在覆盖物中,稻草覆盖导致最高的植物和最宽的植物底,导致产量最高和收益成本比,然后进行其他覆盖物和间作 +手除草处理。出生前除草剂治疗的作用短,因此无效。此外,将覆盖物(SM&PM)与出生前除草剂相结合,而不是仅覆盖。这些发现将稻草覆盖物作为芋头最有效的杂草管理策略,消除了对除草剂的需求。覆盖物不可用的地方,与手除草相结合可以是有效控制杂草的可行替代方法。
引用:里迪(Reidy),凯特(Kate),玛格尔扎克(Majchrzak),宝琳娜·伊瓦(Paulina Ewa),哈斯(Haas),本尼迪克特(Benedikt),汤姆森(Thomsen),约阿希姆·达尔(Joachim Dahl),康妮(Konečná),安德里亚(Andrea)等。2023。“直接可视化2D/3D半导体/金属异质结构的激发光谱中的亚纳米变化。”Nano Letters,23(3)。
2024 年 5 月 9 日,教皇方济各宣布 2025 年为希望禧年。禧年,也称为“圣年”,天主教会每二十五年庆祝一次,但也可以在教皇指定的非新年宣布为特别禧年。我们天主教庆祝禧年的基础基于旧约,源自我们的犹太教根源。根据利未记 25:8-55,禧年是免除债务、释放奴隶/囚犯、归还家族土地给原主人、国家享受上帝祝福的时期。虽然犹太人不再庆祝禧年,但在古代,他们每五十年庆祝一次。在那些日子里,禧年是在每七年一次的七个安息年之后宣布的。在安息年期间,田地休息,不能播种。禧年也是如此。因此,犹太人祈祷并相信上帝会在第四十八年为他们提供丰收,足以维持他选民两年的生活。在犹太人庆祝禧年期间,债务被免除,囚犯/奴隶被释放,所有土地都归还给原主人或他们的继承人,上帝的子民被要求重建与上帝和彼此的关系。这是感恩、休息、自由、祈祷、学习和精神成长的时刻。禧年的做法允许休息、反思和重置自由、债务、土地和信仰。自 1300 年代以来,天主教会一直以某种形式庆祝禧年。今天,这是教会生活中的一个特殊事件,通常每二十五年举行一次。上一个普通的禧年是 2000 年,当时圣约翰保罗二世宣布了大禧年。教皇弗朗西斯宣布 2016 年为特殊禧年,称为慈悲年。今年的禧年将围绕“希望永不令人失望”这一句话,并将于 12 月 24 日在罗马圣彼得大教堂举行午夜弥撒时拉开帷幕。作为禧年开幕的一部分,罗马四座大教堂的圣门将全部打开。圣彼得大教堂的圣门将于圣诞节前夕晚上 7 点打开。其他三座大教堂的圣门将分别于 12 月 29 日、1 月 1 日和 1 月 5 日开放:圣约翰拉特兰大教堂的圣门。圣门的开启象征着通过耶稣基督为人类打开了救赎之路。禧年结束时,所有圣门将关闭并由砖瓦匠用墙封闭。 2025 年希望之年将于 2026 年 1 月 6 日随着圣伯多禄大殿圣门的关闭而结束。其他三扇圣门将于 12 月 28 日关闭。
摘要。人工智能的进步使得系统更加智能,在商业世界中,特别是在协作商业生态系统中,可以带来更精简、更有效和更可持续的流程。此外,使用定义明确的绩效指标来评估组织的协作水平可以影响他们的行为,从而有望提高他们的绩效和生态系统的绩效。本文介绍了一个案例研究,使用模拟和基于代理的模型来表示组织的行为。从在同一商业生态系统中运行的三个 IT 行业组织收集的真实数据允许使用具有不同协作意愿水平的三类代理来塑造模型。因此,考虑到由给定组织组合和加权采用绩效指标的变化填充的 CBE,模拟和讨论了一些场景。
Google,Bing,Grammarly,Deepl,Quillbot,Chatgpt,Gemini,Claude,Copilot,Lamma,Lamma,Gemma,Mistral,Dall-E,Dall-E,Dall-E,共识……•Antichat GPT,Dunning-Kruger效应,适应或抵抗?•教育,研究,工程和社会中的AI•机器人技术,深入强化学习,LBM和未来•结论