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密苏里州植物园：革命性物种识别（RSI）项目情况说明书
●密苏里植物园是世界上最大的草药之一的所在地，是植物学最伟大的发展之一。●草药是世界上保存的植物标本的图书馆，提供了有关植物多样性，分布，地理和生态学的基本信息。●革命性物种识别（RSI）项目是一项变革性的计划，旨在将密苏里植物园广泛的植物标本室收藏数字化。该项目将利用最先进的人工智能（AI）技术来加速植物物种识别识别，这将为全球的恢复和保护工作提供依据。●AI技术将自动检测到独特的植物特征，该特征将用于创建植物特征的在线参考库。然后，科学家将能够将图像和其他数据从不明的工厂上传到一个新的项目网站，以快速自动化物种识别。●除了加速全球恢复和保护工作外，该项目还可以通过在植物分类学和制药室创建植物分类法和制造植物分类方面提供宝贵的培训计划来开发下一代植物专家。●这项具有里程碑意义的计划是由匿名$ 1440万美元的赠款（近年来植物学最大的赠款）在未来六年内将600万个植物标本在线上带来600万个植物标本的可能性，使全球科学家，保护主义者和政策制定者可以免费访问关键数据。
在第四次工业革命中抢购专利
论文应作为pdf或Word文件提交给swps@sussex.ac.uk。首页应包括：标题，摘要，关键字和作者的名称和分支机构。副编辑将考虑该论文出版，后者可能会要求两名裁判提供审查。我们的目标是在提交后三周内发送裁判报告。可以要求作者提交该论文的修订版，并回复裁判的评论，向swps@sussex.ac.uk。编辑们就本系列中包含该论文的最终决定做出了最终决定。提交时，作者应指示论文是否已经进行了同行评审（在其他系列，期刊或书籍中），在这种情况下，编辑人员可以决定跳过审核过程。一旦将纸包含在SWP中，作者就会维护版权。
用...
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
2024-2025 CRA QUAD纸：启用医疗保健的AI革命
尽管美国已投资于无障碍健康的数据集（例如，我们所有人目前包括近一百万参与者的基因组和临床数据），但需要更多代表性的数据来为所有美国人创建个性化医学。当前数据集的大小不足以发现症状或状况不经常观察到的患者的医学相关模式。有充分的理由相信，从chatgpt到dall-e的生成型AI的课程在其中培训更多的数据导致了极大的结果，同样适用于AI的医疗应用。当我们为医疗保健数据创新AI时，我们必须通过遵循既定的指南和标准（例如，《卫生AI AI的保证标准指南》）来确保质量数据是从个人中提供的。
伊拉克战争和美国的军事革命
关于所谓的美国“军事事务革命”或RMA的辩论自世界电视屏幕以来一直在激光指定飞机的瞄准交叉和CNN新闻报道的目的地，在1991年的海湾战争中。现在，在最近十年关注中东的反企业（硬币）行动之后，跨大西洋越来越重视中国崛起的挑战，并重返了熟悉的地理政治思想以及美国技术提供的军事优势。被称为“第三偏移战略”的东西试图维持美军的技术优势，尽管具有巨大的资本投资。因此，Shimko讨论的问题与美国的盛大战略和当前的“重新平衡亚洲”政策特别相关。
印度的供应链 - 工业革命的曙光
这是限制物流部门增长的障碍之一。它反映在不充分和低质量的模态和终端运输基础设施，次优的模态混合物，货物和容器的效率低下且不良设计的存储设施以及效率低下的操作和维护方案以及技术的采用/适应不良。这导致货物运输时间较高且不一致，资源使用效率低下和车队管理不佳。选择运输方式，甚至存储和终端处理协议的选择很少与货物特征（旅行距离，包裹尺寸，密度等）相关。因此，高成本模式（如道路）过度使用，牺牲了内陆水道和铁路等成本效益和可持续的模式。需要更改持续和延长的次优系统（错误地看上去都处于平衡状态）。加强印度物流基础设施的方式是解构旧的并建立新的理性平衡。
Revolutionin-科学技术部
缺乏基础设施，文盲，不良的灌溉来源，传统和更少的载流裁剪系统是目标农民社区的主要问题。农民只从传统作物中获得消费者价格的10％至20％。除了将农业土地持有转换为非统治部门的严重趋势外，由于盈利能力差，还对农业生产和可持续性构成了严重威胁，因为麦内尔的每卡纳尔收入（如麦内/玉米（如玉米）的每卡纳尔收入将获得15000卢比的5000卢比，以15000卢比的价格兑换为15000卢比，以兑换20000卢比的工厂，以供培养工厂的工厂20000卢比。项目K-5000是JKST＆IC的旗舰倡议在最初的03年期间，在该地区不同偏远地区的州土地和财产土地上，未经文化/未利用的Kah Charie（UT Graze Land），最初的土地和财产土地。基于CSIR-LLIM技术的这些农作物的种植加工和价值也将提供