桑给巴尔革命政府 (RGZ) 已决定利用其海洋资源推动《桑给巴尔发展愿景 2050》(RGZ,2020a)和《桑给巴尔蓝色经济政策》(RGZ,2020b)中概述的发展议程。决定将桑给巴尔的长期战略方向建立在蓝色经济上,一方面是因为其内陆资源有限,另一方面是因为其战略地理位置为创造大量海洋财富提供了机会。迄今为止,典型的桑给巴尔人的生计主要依赖于沿海和海洋服务,因为桑给巴尔的经济一直以旅游业(包括海滩)、小规模渔业和海上贸易为主。然而,尽管沿海和海洋资源具有增长潜力,但人类和自然发展的压力对桑给巴尔人民的发展和福祉构成了重大挑战。认识到这一潜力后,桑给巴尔政府已将蓝色经济作为实现桑给巴尔可持续发展的框架。本文回顾了蓝色经济的概念、它与桑给巴尔的关系以及如何利用它提供的发展机遇。特别是,本文确定了蓝色经济的优势和现有机遇,以及如何利用这些优势和机遇应对发展挑战并实现社会效益最大化。本文认识到,桑给巴尔蓝色经济概念的实施尚处于早期阶段。因此,本文重点关注与桑给巴尔蓝色经济战略制定有关的问题。本文旨在促进建设性讨论,以丰富和补充桑给巴尔政府为制定这一至关重要的战略所做的努力。本文的结构如下。第 2 节简要介绍了蓝色经济的概念,第 3 节讨论了蓝色经济对沿海国家特别是桑给巴尔具有重要意义的原因。第 4 节介绍了桑给巴尔蓝色经济的现状,第 5 节讨论了制定实现可持续和有竞争力的蓝色经济战略所需的关键步骤。第 6 节强调了制定战略选择以推动蓝色经济发展的必要性,第 7 节讨论了体制挑战。第 8 节总结了本文。
摘要。在过去的十年中,美国的电子健康记录(EHR)数据数量激增,归因于《 2009年健康信息技术经济和临床健康法》(HITECH)2009年的有利政策环境和2016年21世纪治疗法案。医生在自由形式的文本中捕获了患者评估,诊断和治疗的临床笔记,他们花费大量时间进入他们。手动编写临床笔记可能需要大量时间,增加患者的等待时间,并可能延迟诊断。大型语言模型(LLM),例如GPT-3具有生成与人类写作的新闻文章的能力。我们调查了对临床笔记生成中LLM的促进工程促进工程的用法(COT)。在提示中,我们将疾病国际分类(ICD)代码和基本患者信息以及类似的临床病例示例纳入了研究,以研究LLMS如何有效地制定临床注释。,我们使用GPT-4作为LLM对Codiesp测试数据集的六个临床病例进行了COT提示技术,结果表明,它的表现优于标准的零照片提示。
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段,这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明,分离模式中存在多达 10 个可区分的条带,这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种,从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明,可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针,可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明,尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性,但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明,该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量,自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标,我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现,用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值,采用时间滤波来增强传感器读出动态,并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能,我们创建了 MicroBeTa(微传感器味道测试),这是一个用于饮料分类的新数据集,包含 3 天内进行的 7 小时时间记录,包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍,在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度(97%)。
在精确的牲畜种植中,牛的个体识别对于为赋予动物福利,健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中,存在可以读取耳罩的模型;但是,它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境,并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统,称为deRmycow,该系统利用视频中的节奏特性来准确检测,跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧,ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1)标签检测:Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2)标签读数:小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签,使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的,即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER,使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度,请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签,如果它认为在当前框架中明显改善决策时,它将获得更好的读数。理想情况下,这意味着即使标签被遮挡或模糊,也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时,9,000头母牛,雷米科(Demmycow)系统准确地阅读了96.1%的印刷耳廓,并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
2023 年 6 月 13 日 — 促进和培养上班和下班时安全使用摩托车的文化。3. 适用性:本政策适用于所有被分配或被授权的制服人员。
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而,根据人类的看法,这种系统努力鉴于那些稀疏的点云,因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中,场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距,以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果,我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型,直接应用了基于图像的扩散方法。差不多,我们建议直接在这些点上操作,并介绍尖锐的和降解的扩散过程,以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起,我们提出了正规化损失,以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明,我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景,作为输入,与最新场景完成方法相比,产生了更多详细信息的场景。我们认为,我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
de Vriese的Pinus merkusii Jung的抽象松香是由Pine Sap的蒸馏过程产生的。高的印尼总产量将主要的衍生策略带入了几种衍生策略,以满足市场需求。abibietic Acid(AA)是松树松香中的主要化合物,在本研究中用作观察的对象。报告的转化的一般方法涉及使用钯(PD)和铂(PT)的催化剂。两者都是珍贵金属催化剂,用于将松香的氧化脱氢 - 芳香质化进行。合成的产物可提供高产量的脱氢培养基(DHA)衍生物。本文报告说,使用碘(I 2)的铜(锌)或铜(cu)等非卓越金属的催化剂(I 2)通过无氮(N 2)和氧气(O 2)进行反应,以进行经济,高效,有效的催化剂。发现隔离了类似的产品,包括几种副产品。在高温下,通过FECL 3 -I 2和Cu(No 3)2 .3H 2 O和ZnCl 2催化剂,在反应产物中采用光谱方法鉴定出四种化合物:7-羟基 - 脱水酸酸(5),1,7-二二氧化二氧化物(6), 。 7-异丙基-1-甲基苯乙烯-9-OL(7)和聚合物(8)。 这种修饰的松树松香主要用作合成橡胶工业,清漆,墨水,纸张尺寸等的乳化剂。 基于LC-MS/MS,UV-VIS和ATR-FTIR光谱法确定产品。 doi:10.15408/jkv.v8i1.22802 1。 简介。 7-异丙基-1-甲基苯乙烯-9-OL(7)和聚合物(8)。 这种修饰的松树松香主要用作合成橡胶工业,清漆,墨水,纸张尺寸等的乳化剂。 基于LC-MS/MS,UV-VIS和ATR-FTIR光谱法确定产品。 doi:10.15408/jkv.v8i1.22802 1。 简介。 7-异丙基-1-甲基苯乙烯-9-OL(7)和聚合物(8)。 这种修饰的松树松香主要用作合成橡胶工业,清漆,墨水,纸张尺寸等的乳化剂。 基于LC-MS/MS,UV-VIS和ATR-FTIR光谱法确定产品。 doi:10.15408/jkv.v8i1.22802 1。 简介。 7-异丙基-1-甲基苯乙烯-9-OL(7)和聚合物(8)。这种修饰的松树松香主要用作合成橡胶工业,清漆,墨水,纸张尺寸等的乳化剂。基于LC-MS/MS,UV-VIS和ATR-FTIR光谱法确定产品。doi:10.15408/jkv.v8i1.22802 1。简介关键词:阿比酸(AA),脱氢芳香化,脱氢饲料(DHA),氧化 - 脱氢,松木松香。
2024 年 5 月 20 日 — 联合战备训练中心 (JRTC) 和约翰逊堡的部队 (RTU) 和所有支持推动者。3. 适用性。本政策适用于所有...