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在纪录的马铃薯欧洲2024年公平秀
从这个意义上讲，阿瓦利斯专家在80多人面前举行了一次会议，主要是农民，顾问，育种者和经济运营商。KatiaBeauchêne和Florent Chlebowski提出了迄今为止在开发马铃薯根表型工具箱方面取得的进展，该项目旨在为研究社区和育种者提供为农民创造更多有弹性的品种。这源于文献综述和马铃薯工业育种者寻找可以承受环境压力（例如水压力和养分压力）的品种。
覆盖作物根渗出量影响土壤微生物组功能轨迹
覆盖种植是一种农业实践，它利用二级作物通过各种机制来支持原发性作物的生长，包括侵蚀，抑制杂草，营养管理和增强的生物多样性。覆盖作物可能通过与土壤微生物组的化学相互作用通过根渗出或从根中释放植物代谢物，从而引起这些生态系统的某些服务。植物激素是一种激活根际微生物组的植物散发的代谢物类型，但是管理这种化学相互作用仍然是一种未开发的机制，用于优化植物土壤微生物组相互作用。目前，对覆盖作物植物激素根渗出模式的多样性以及这些化学信息如何选择性地丰富特定的微生物分类群和农业土壤中功能的多样性的了解有限。
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Fleishman Root Agrocology Lab在宾夕法尼亚州立大学研究项目描述：Fleishman Root Agrocology Lab正在寻找一名博士生来研究根系和深层土壤健康。农业土壤通常由于过度使用和不利的环境条件而遭受退化，这限制了其支持植物生产力的能力。因此，越来越多地促进了有利于土壤健康的实践，包括全年保持土壤中的生命根源。但是，我们对哪些根特性最有可能改善土壤特性，例如养分可利用性，碳固存和水浸润。该研究项目将检查四种多年生草料作物（三种草和苜蓿）的根系以及最多1米深的土壤特性。实验将在温室和现场进行。训练的潜在领域包括根生物生理学，土壤和根际微生物组分析以及土壤生物地球化学和水循环。根源农业生态实验室重视包容性的环境和来自各种个人，工作和教育背景的申请人。地点和研究生课程：宾夕法尼亚州立大学植物科学系Suzanne Fleishman博士将为博士生提供建议。州立大学，宾夕法尼亚州是一个中型城镇，拥有丰富的餐馆，经常的艺术活动，并迅速进入公园和远足径。研究项目的现场站点距离大学约25分钟路程。
弹性的根源2023可持续性报告
一种公私合作伙伴关系，将保险公司，再保险公司和经纪人与世界银行和联合国发展计划（UNDP）一起。IDF旨在优化和扩展保险和风险管理能力，以建立更大的弹性和保护人。在2019年，IDF与开发计划署和德国联邦经济合作与发展部签署了合作伙伴关系，到2025年在20个新兴国家提供风险融资解决方案，以保护弱势群体免受与气候有关的灾害的侵害并改善气候弹性。
根区标签生成规则
在变体系列中的主字符串的选择（主要字符串不是现有的GTLD）不会更改变体系列中的总字符串，但它可能会更改此组中可分配和阻止变体字符串的子集。因此，申请人应牢记所创建的相应分配和阻塞变体字符串的申请人选择主字符串。一旦选择了主字符串并应用了，它就无法更改，除了品牌tld应用程序1的applied-himer-primary字符串已被放置在争夺中。提交申请后，允许申请人从该应用程序中提取适用的变体标签，但不允许添加其他最初在该应用程序中不适用的变体标签。ICANN提供的LGR工具可用于https://lgrtool.icann.org/可用于确定主字符串的可分配变体字符串。
2025 年首届非洲根本原因分析会议
• 工程师和技术专家 • 机械工程师 • 材料工程师 • 结构工程师 • 维护和可靠性专业人员 • 维护工程师 • 可靠性工程师 • 质量保证和控制专家 • QA/QC 工程师 • 检查和测试专业人员 • 安全和风险管理专家 • 安全工程师 • 风险经理 • 制造和装配专业人员 • 制造工程师 • 制造商 • 学术和研究专业人员 • 研究人员 • 学者 • 运营和项目经理 • 运营经理
JAMES RYSEFF、BRANDON DE BRUHL、SYDNE J. NEWBERRY 人工智能项目失败的根本原因及其成功方法
AI 已经对各行各业产生了影响。制药公司正在利用它来加快药物开发的速度和成功率。6 沃尔玛等零售商正在部署 AI 进行预测分析，以便他们知道何时补货以及如何优化其端到端供应链。7 最后，在国防领域，AI 正在驾驶战斗机，8 探测敌方潜艇，9 并提高指挥官对战场的意识。10 这些示例证明了 AI 与各种行业和各种用例的组织相关。然而，尽管 AI 前景光明且备受关注，但许多组织仍在努力提供有效的 AI 应用程序。一项调查发现，只有 14% 的组织表示他们已完全准备好采用 AI，尽管 84% 的企业领导者表示他们相信 AI 将对其业务产生重大影响。11 经理和主管面临着巨大的压力，他们要利用 AI 做点什么——任何事情——以向上级证明他们正在跟上技术的快速发展。12 但太多的管理者几乎不了解如何将这种愿望转化为行动。据估计，超过 80% 的 AI 项目失败。13 这是不涉及 AI 的企业信息技术 (IT) 项目失败率的两倍。14
美国南部土壤的寄生污染
摘要：越来越多地研究由植物根渗出物介导的植物与根际微生物之间的相互作用。药用植物的根源代谢产物是相对二的，并且具有独特的特征。但是，药用植物是否影响其根际微生物群落仍然未知。应阐明药用植物物种如何驱动根际微生物群落的变化。在这项研究中，涉及根际微生物的高通量测序以及使用气相色谱仪与飞行时间质谱仪结合的根渗出液的分析，我们揭示了五种药物植物的根源渗出剂的根源代谢物和微生物不同。此外，相关分析的结果表明，五种药用植物的根际土壤中的细菌和真菌特征极为显着或受到10种与根相关的代谢产物的影响。fur-hoverore，在10根根渗出液代谢产物中，两个（碳纤维和动蛋白）对根际细菌和真菌具有相反的作用。我们的研究结果表明，植物来源的渗出液调节了对根际微生物群落的变化。
根区域算法翻转研究
执行摘要4 1。简介5 2。删节历史6 3。更改算法的高级描述6 4。潜在影响7 5。算法选择标准9 5.1。加密考虑9 5.1.1。加密强度10 5.1.2。实际考虑10 5.2。协议注意事项10 5.3。操作考虑11 5.4。对根区域KSK/ZSK管理的影响12 5.5。溶要考虑13 5.5.1。对要求DNSSEC资源记录的解析器的影响13 5.5.2。对验证解析器的影响13 5.6。消息大小注意事项14 5.7。选择标准摘要17 6。实施17 6.1。算法卷执行18 6.1.1。经典方法19 6.1.2。替代方法20 6.1.3。混合方法22 6.2。消息大小缓解23 6.3。时间轴23 6.4。信任锚分配24 6.5。通信25 7。测试25 7.1。测试结果27 8。协议澄清29 9.结论30附录：建议列表32附录：设计团队阵容35社区志愿者35根区管理合作伙伴35致谢35
2024-01-07的根源和协作AIS的要求
Mark Stefik版本于2024年4月22日，AI合作者的愿景是神话和科幻小说的主要内容，具有特殊才能的人工代理商为人类伙伴和团队提供了帮助。在这个梦中，复杂的AIS了解协作和人类交流的细微差别。AI作为合作者Dream不同于增强人类智能（IA）或中间人类协作的计算机工具。这些工具在1960年代起源，并帮助推动了信息技术革命。它们可以很有用，但它们不聪明，也不像熟练的人那样有效。随着与杂交和远程工作的增加，自从共同大流行以来，对更好的协调，协作和沟通的好处和要求正成为工作场所中的热门话题。雇主和工人在谈判在家工作的选择与在办公室工作时要面临选择和权衡。许多因素，例如雇主附近的房屋成本高昂，都阻碍了办公室的大规模返回。政府咨询小组和人工智能领导人多年来一直主张AIS应该是透明有效的合作者。尽管如此，像才华横溢的人一样合作的强大AI仍然是无法触及的。AI队友是否是解决方案的一部分？人工智能（AI）可以而且应该是多么聪明吗？该立场论文审查了技术和公众呼吁人机组合的弧线。它借鉴了心理学和社会科学的早期研究，这些研究对类似人类的合作需要。本文为第二次科学驱动的论文设定了一个背景，该论文主张在创造韧性，智能和人类兼容的AIS的技术和方法中的根本转变（Stefik＆Price，2023年）。理想的目标是这样的AI会学习，分享他们学到的知识并协作以实现高功能。