博士课程或博士论文提交日期,以较早者为准。研究所助教类别的博士生,如果其博士课程四年的年度进展令人满意,则有资格在博士课程的第五年获得博士奖学金,但须每半年申请一次延长奖学金,四年结束时须接受严格评估,并且博士生不得违反研究所的任何规则、条例、学术道德和纪律政策。在所有其他情况下,可从有关论文导师的研究项目基金 / RDF / CPDA 中考虑继续提供博士课程第五年的奖学金。在任何情况下,研究所助教职位不得延长超过五年。
博士课程或博士论文提交日期,以较早者为准。研究所助教类别的博士生,如果其博士课程四年的年度进展令人满意,则有资格在博士课程的第五年获得博士奖学金,但须每半年申请一次延长奖学金,四年结束时须接受严格评估,并且博士生不得违反研究所的任何规则、条例、学术道德和纪律政策。在所有其他情况下,可从有关论文导师的研究项目基金 / RDF / CPDA 中考虑继续提供博士课程第五年的奖学金。在任何情况下,研究所助教职位不得延长超过五年。
本文提出了一种通过从文本科学语料库中提取相关实体并以结构化和有意义的方式组织它们来构建两个特定领域知识图的方法。该方法使用语义Web技术,涉及重复使用共享的基于RDF的标准词汇。theaiageresearchgroup 1收集了8,496Scientificarticlespublybethighthewewewnebetnexweew中与小麦的选择有关。我们使用alvisnlp [1]工作流程来识别指定的实体(NE)以及小麦品种和表型之间的关系。总共有88,880个提及4,318个不同命名的实体已被识别为frompubMedAbstractsantles。同样,收集的ThediaDeresearchGroup 217,058Sci-InfificarticlespublyBetebethextewnekewnevewnemtheybetebetikeentbewnextectikeentebetike from thearoryzabasedatabase [2],该[2]在手术中检查了与水稻基因组学相关的PubMed条目。我们使用hunflair ner tagger [3]在标题和文章摘要中提取NES。总共确定了351,003个提及63,591个不同的NE。双皮属性介于thatrefertogenes,遗传标记,特征,表型,分类群和品种实体中提到的标题和摘要出版物中提到的实体。在可能的情况下,这些NE与现有语义资源相关。小麦表型和特质提及与小麦特质本体论3(WTO)中的类别有关,分类单元与NCBI 4分类学类别有关。inderfaphsthecorepartofthedatamodelisbasadeonthew3cwebannotationology(OA),已与不同的词汇相辅相成,描述了Yacoubi等人中描述的文档。[4]。施工管道涉及两个主要步骤。首先,我们使用SPARQL微服务[5]来查询PubMed的Web API,并将文章的元数据(包括标题和摘要)转换为RDF 5。其次,使用Alvisnlp [1]和Hunflair [3]来提取和链接
代表克里斯·瑞金斯基(Chris Swedzinski),主席Patty Acomb,排名会员大厦能源与气候金融与政策部449 Rev.Martin Luther King Jr. Jr. Blvd. 亲爱的椅子和排名成员:我们根据明尼苏达州法律2017,第94章,第10条第3章,第3章,修订了Minn。Stat。 §116C.779,第1款,可再生开发帐户。 除其他更改外,可再生发展帐户(RDA)是由管理和预算专员管理的州特殊税收基金,并由立法拨款提供的基金支出。 以前,可再生发展基金(RDF)由北部国家电力公司D/B/A Xcel Energy(Xcel Energy)与咨询小组协商。 该基金的总体运作和大多数支出必须得到明尼苏达州公用事业委员会(委员会)的批准。 Xcel Energy报告$ 22,763,502被转移到2025年1月10日由明尼苏达州管理与预算办公室(MMB)管理的RDA。 Xcel Energy先前已转移到MMB的RDA:Martin Luther King Jr. Jr. Blvd.亲爱的椅子和排名成员:我们根据明尼苏达州法律2017,第94章,第10条第3章,第3章,修订了Minn。Stat。§116C.779,第1款,可再生开发帐户。 除其他更改外,可再生发展帐户(RDA)是由管理和预算专员管理的州特殊税收基金,并由立法拨款提供的基金支出。 以前,可再生发展基金(RDF)由北部国家电力公司D/B/A Xcel Energy(Xcel Energy)与咨询小组协商。 该基金的总体运作和大多数支出必须得到明尼苏达州公用事业委员会(委员会)的批准。 Xcel Energy报告$ 22,763,502被转移到2025年1月10日由明尼苏达州管理与预算办公室(MMB)管理的RDA。 Xcel Energy先前已转移到MMB的RDA:§116C.779,第1款,可再生开发帐户。除其他更改外,可再生发展帐户(RDA)是由管理和预算专员管理的州特殊税收基金,并由立法拨款提供的基金支出。以前,可再生发展基金(RDF)由北部国家电力公司D/B/A Xcel Energy(Xcel Energy)与咨询小组协商。该基金的总体运作和大多数支出必须得到明尼苏达州公用事业委员会(委员会)的批准。Xcel Energy报告$ 22,763,502被转移到2025年1月10日由明尼苏达州管理与预算办公室(MMB)管理的RDA。Xcel Energy先前已转移到MMB的RDA:
摘要。遵守有关人工智能开发、部署和治理的多项且有时相互冲突的指南、标准和法规对组织来说是一项严峻的挑战。虽然人工智能标准和法规都处于发展的早期阶段,但明智的做法是找出差距并解决潜在冲突,以避免高度分散的格局和市场混乱。本文对 ISO/IEC 42001 人工智能管理系统标准与欧盟可信人工智能评估清单 (ALTAI) 和拟议的人工智能法案进行了初步比较,使用上层本体对可信人工智能文档之间的语义互操作性进行了比较,重点是活动。比较以 RDF 资源图的形式提供,以便以可扩展和可互操作的方式进一步增强和重用。
MAP) First fruiting height (cm) 99.40 85.24 Number of fruits / plant 52.26 62.80 Average fruit weight (kg) 1.10 1.37 Estimated yield/plant (kg) 57.8 86.0 Estimated yield / ha (t) 170 245 % increase in yield - 33.89% PRSV incidence 45.87 (42.65) 30.76 (33.70) Shelf life (天)6.60 3.40干乳胶产量/水果(G)5.02 6.12 B:C比率1.5 3.8 III。芒果(Mangifera Indica L.)中的施肥计划下的UHDP var。Neelum和Imam Pasand Neelum和Imam Pasand通过受精在100%的RDF中表现出色,其水果/树数量最高(27.82和12.39),产量/树(7.82和6.37 kg)和产量(分别为13.04和10.62 T/HA)。
摘要 - 近年来,人们对辣椒的种植和消费越来越兴趣,促使努力确定其成长和发展的最佳条件。本研究旨在评估生物刺激物对辣椒的生长和产量的影响。实验涉及十二种处理,包括绝对控制,并使用带有四个复制的随机块设计设计。潜在的假设表明生物刺激物可以提高胡椒果的产量。这项研究是在2022 - 23年和2023 - 24年的Rabi季节的CCS Haryana农业大学CCS Haryana农业大学的一家多屋进行的,使用PSM-1品种作为实验材料。结果表明,治疗t 3(RDF +海藻提取物2.5 mL/L)记录的最高植物高度(103.22 cm),叶面积(370.63cm²)和否。每植物的分支机构(11.63)。每植物的分支机构(11.63)。
| 环保过程卡车将爱丁堡和中洛锡安郡的城市垃圾运送到工厂,并在封闭的交货大厅将其卸载到垃圾仓中。通过现场机械预处理设备,对垃圾进行预处理,并分拣出金属(黑色金属和有色金属)以供回收利用。不可回收的残渣被送回垃圾仓并与运送来的 RDF(垃圾衍生燃料)混合。为确保垃圾的均匀混合比以获得最佳燃烧效果,全自动、半自动或手动操作的起重机系统将垃圾混合并运送到进料斗。可调节的配料系统确保均匀进料 HZI 炉排,这是燃烧过程的实际核心。炉排的液压驱动炉排块排,加上自我调节的一次空气供应,确保垃圾完美燃尽,而无需额外的可燃物。
|环境合理的工艺卡车将市政废物从爱丁堡和中洛锡安运送到工厂,并将其卸载到封闭的送货厅中,进入废物掩体。通过现场机械预处理厂,废物经过预处理,金属(亚属和非有产值)被整理出来以进行回收。非回收残留物被送回掩体,并与已交付的RDF(垃圾衍生的燃料)混合。确保废物的均匀混合比以获得最佳燃烧结果,全自动,半自动或手动的起重机系统将废物混合在一起并将其运输到进料料斗中。一个受调节的给药系统可确保燃烧过程的实际心脏的Hzi Gretate喂食。炉排的晶状块液压驱动的行,再加上自我调节的空气供应,确保浪费的理想倦怠而无需其他可燃物。
摘要。随着机器学习(ML)场的迅速发展,ML管道的数量,复杂性和组件不断增长。在线平台(例如OpenML,Kaggle)旨在收集和传播ML实验。但是,可用知识的分散,每个平台代表ML过程的不同组成部分或相互区域的组件,但以不同的方式。为了解决这个问题,我们利用语义Web技术来建模和集成ML数据集,实验,软件和科学作品纳入MLSEA,这是一种资源:(i)MLSO,一种模拟ML数据集,管道和实现的本体论; (ii)MLST,分类法,其中包含ML知识的收集为受控词汇; (iii)MLSEA-kg,一个RDF图,其中包含来自不同来源的ML数据集,管道,实现和科学作品。MLSEA为改善ML管道的搜索,解释性和可重复性铺平了道路。