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引用这篇文章Rachana PM，Sekar I，Parthiban KT，Raj SV，Akshay FM，Singh D，Sivakumar B，Kiruba M，Murthy MS。生态投资：量化
进行了研究，以量化印度泰米尔纳德邦的小型和边缘农民建立的多功能农业验证（MFA）系统的固相潜力。MFA由在0.75英亩土地上的四个四边形和边界树木上跨越316种多功能树和灌木。结果表明，不同树和灌木种类的地上和地下碳库存的显着差异。neolamarckia cadamba分别记录了70.65千克树-1和18.37 kg树-1的最高地下库存。由植被隔离的总碳为3.82吨（3823.94千克），对四元素II（1591.85 kg）的贡献最高，最低的是边界树（132.30 kg）。土壤有机碳（SOC）库存随着深度的增加而降低，在0-20 cm层中观察到最大库存。研究期间，SOC股票的总变化为12.99 mg ha -1，碳固存速率为0.18 mg ha -1 yr -1。植被和土壤的总碳含量为311.4美元（植被的140.3美元，土壤中的171.1美元）。这些发现突出了MFA系统在碳隔离和缓解气候变化中的重要潜力，特别是对于发展中国家的小型和边缘农民而言。
关于思考晚会的新思维
对于儿童而言，延迟MS诊断可能会导致未经疾病修饰疗法（DMT）早期解决该疾病的机会，以帮助推迟关闭炎症活动的残疾进展。对于老年患者，即使诊断是准确的，MS药物的不良副作用也可能超过益处。因此，尤其重要的是不要不适当地开药，尤其是因为尚未证明DMT在非差异进展中具有有效性，这反映了随着年龄的增长而变化的生物学过程，这一年龄在50岁以后变得更加突出。
利用人工智能时代的技术构建更健康的生活
Rubin Pillay 教授是全球公认的医学未来学家和思想领袖，站在利用技术和人工智能改变健康和医疗保健领域的前沿。他在医学和商业领域拥有丰富的职业生涯，担任这两个领域的教授，并担任 UAB 生物医学创新研究所的首席创新官和执行董事。Pillay 教授的工作重点是推动医疗保健创新的突破性进步，促进尖端技术的采用，并塑造全球健康的未来。他的洞察力和领导力继续激发整个行业的变革。
Bharathidasan University
1。生物化学； 2。生物信息学； 3。生物医学科学； 4。生物技术* /微生物生物技术 /环境生物技术 /基因技术； 5。植物学* /植物生物技术 /植物科学； 6。化学* /工业化学 /有机化学 /分析化学； 7。计算机科学* /计算机应用程序 /嵌入式系统 /信息技术 /信息科学 /数据科学； 8。电子； 9。环境科学； 10。地理* /应用地理； 11。地质* /应用地质； 12。酒店管理和餐饮科学* /食品服务管理和饮食学； 13。图书馆和信息科学； 14。海洋科学； 15。 数学* /应用数学； 16。 微生物学； 17。 物理* /纳米技术； 18。 康复科学； 19。 遥感* /地理信息； 20。 统计* /精算科学； 21。 动物学* /动物科学 /野生生物学； 22。 视觉交流* /媒体 /媒体和通信< / div>海洋科学； 15。数学* /应用数学； 16。微生物学； 17。物理* /纳米技术； 18。康复科学； 19。遥感* /地理信息； 20。统计* /精算科学； 21。动物学* /动物科学 /野生生物学； 22。视觉交流* /媒体 /媒体和通信< / div>
28-1人工智能的真实伦理
本章讨论了AI技术与专业行为的交集，探讨了律师和公司在采用和实施AI系统方面所面临的道德问题。通过研究AI集成在法律实践中的含义，本章旨在为法律专业提供维护道德规定所必需的知识和指导，同时利用AI的令人难以置信的力量。§28.02什么是人工智能？在充分了解AI工具和应用程序所带来的收益和潜在风险之前，首先需要了解AI的基础技术，包括机器学习，深度学习和生成AI的更先进技术。这些计算机科学术语通常是互换使用的，但是这些不同类型的AI系统的技术之间存在重要区别。
考试科目：LAW 403 (A-AA-AC-AE-AG-AI-AK-AM-AO-AQ-AS-C) 学期：I
学生人数：___ 缺席人数___ 停课人数：___ 考试总数：___ 试卷总数：__ 考试流程 考试 1 考试 2 考试中心
Charan Pushpathan Prabavathi
•使用Q学习，策略迭代和深度Q-NETWORKS开发和评估了MDP代理，实施了对跨多个领域实现最佳策略的顺序决策的代理。•实施了可解释的机器学习模型的实施功能工程技术和辩护转换，重点介绍了高风险决策域中的公平和偏见缓解。•使用多个可解释的AI框架（AIX360，Lime，Shap）分析了模型行为和决策边界，生成了可解释的解释和可视化，以评估模型预测和特征重要性。•为顺序规划域创建了马尔可夫决策过程模型和分层任务分析，通过价值/政策迭代和强化学习方法实现最佳政策。
raghav singal
本文代表了我在针对统计鲁棒性的基于邻里的技术的新方法中的工作。这项工作偏离了使用邻里方法来建立稳健估计器的经典思想，通过构造估计器来抵抗与观察到的训练数据经验分布的偏差，而不是与某些参数模型的偏差。通过在分布强大的优化，经验过程理论和所谓的最大遗嘱遗嘱距离之间建立新的联系，这项工作估计了受惩罚回归问题的通用错误。据我所知，这是直接将基于概率指标空间的最佳基于基于运输的度量的最佳度量连接到所考虑的损失函数以提供鲁棒性保证的工作。
引用本文Paul S，Rahman M H，Tamanna M，Halder D，Kobir M S，Munshi M H，Hajong P，Anwar M B.杂草管理技术的比较分析技术
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。
小组道德准则
梅尔罗斯（Melrose）以负责任的行动声誉在我们作为企业的成功和产生股东价值的能力中起着至关重要的作用。在梅尔罗斯（Melrose），我们保持了高标准的道德行为，并采取零容忍的方法来贿赂，腐败和其他不道德或非法的做法。我们致力于在我们经营的所有司法管辖区内所有业务往来和关系中的专业，公平和正直。该公司在合法和道德业务关系方面的声誉是关键，我们要求所有员工和其他业务伙伴，无论是直接或间接雇用的（包括供应商，代理人，分销商，以及为公司工作或代表公司工作），以专业，安全，安全和完整性的行动。我们的道德准则增强了我们的价值观，并为员工和业务伙伴提供指导，以便他们完全了解对他们的期望，其职责和不遵守的后果。To support the Code of Ethics, Melrose has developed a compliance framework with policies covering best practice with respect to Anti-Bribery and Corruption, Anti-Money Laundering, Anti-Slavery and Human Trafficking, Competition, Conflict Minerals, Data Protection, Diversity & Inclusion, Document Retention, Environmental, Human Rights, Joint Venture, Preventing the Facilitation of Tax Evasion, Related Party Transactions, Share Dealing, Trade Compliance, and举报。