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使用机器学习算法的茶产量预测中的趋势和模式 - 文献分析Pallavi Nagpal 1，Deepika Chaudhary 2，Jaiteg
Trends and Patterns in Tea Yield Prediction using Machine Learning Algorithms – a Bibliometric Analysis Pallavi Nagpal 1, Deepika Chaudhary 2, Jaiteg Singh 3 1 Pallavi Nagpal, Research Scholar, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 2 Deepika Chaudhary, Professor, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 3 Jaiteg Singh,印度旁遮普邦Chitkara大学Cuiet教授a）pallavi1008cs.phd20@chitkara.edu.in b）deepika.chaudhary@chitkara.enchitkara.edu.inc）预测产量已成为研究的重点领域，因为它在应对诸如自然灾害，市场波动和有效的农业规划等挑战方面的重要作用。在各种农作物中，茶产量预测尤为重要，印度是世界上最大的茶水出口商之一[11，13]。这项研究进行了文献计量分析，以检查茶产率预测和ML技术的收敛性。它旨在提供详细的文献计量概述，并突出未来探索的研究差距。分析需要从Scopus，Web of Science，PubMed或Google Scholar等受信任来源收集书目数据，并根据[7]对其进行评估。数据跨越2015年至2024年。通过书目分析，该研究试图提供有价值的见解：1。通过机器学习（ML）的茶产量预测涉及使用先进的计算方法来估计可以从特定区域收获的茶的数量，考虑到各种影响因素，例如天气状况，土壤健康，灌溉实践，作物疾病和害虫侵扰。ml可以创建预测模型，这些模型比传统方法提供了更准确，可靠和及时的预测，从而改善了对茶养殖业务的管理。关键词：茶产量预测，农业中的机器学习，作物产量预测，茶的ML技术，环境因素，土壤气候，遥感等。简介：茶是全球消费量最广泛的饮料之一，其耕种在印度，中国和肯尼亚等国家的农业经济中起着至关重要的作用。准确的茶产预测对于有效的农作物管理，收获计划和促进可持续的农业实践至关重要。近年来，机器学习（ML）在农业研究中获得了重要的吸引力，因为它可以在农业数据中对复杂和非线性模式进行建模[14]。ML通过引入数据驱动的方法来改变农业，从而提高生产率，提高效率并促进可持续性[3,8]。通过处理大型数据集，ML算法实现精确的收益预测，优化资源使用情况，监控环境条件并检测植物疾病。特别是，茶产率预测已成为ML的关键应用，支持更好的
心理能力与艺术相结合，用于发展茶心精神的儿童与儿童成长的艺术相结合
Originals Received: 06/17/2024 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 07/05/2024 MARIA EDUARDA RAMOS CAVALCANTI ROSE PhD in Natural Resources Institution: Federal University of Campina Grande (UFCG) Address: Campina Grande, Paraíba, Brazil Email: dudah.cavantcanti@gmail.com nadhini Ferreira Silva Health Technology at the technology Health Strategic （NUTES）机构：Paraíba州立大学（UEPB）地址：巴西Paraíba的Campina Grande电子邮件：Nadhiniferreirasilva@gmail.com camilasimãesgonçalvesde Souza毕业于艺术和媒体机构毕业于艺术和媒体机构MILAGONCALVES0309@GMAIL.COM艺术与媒体机构：坎皮纳大学联邦大学（UFCG）地址：巴西Paraíba的Campina Grande，电子邮件：Mavinobrega.uni@gmail.com摘要，本文旨在确定心理艺术的心理症状，co症和疾病的疾病，co症和疾病的疾病，co症和疾病的疾病，co症，co症和疾病的发展。以通信不足，相互作用为特征的神经介绍Originals Received: 06/17/2024 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 07/05/2024 MARIA EDUARDA RAMOS CAVALCANTI ROSE PhD in Natural Resources Institution: Federal University of Campina Grande (UFCG) Address: Campina Grande, Paraíba, Brazil Email: dudah.cavantcanti@gmail.com nadhini Ferreira Silva Health Technology at the technology Health Strategic （NUTES）机构：Paraíba州立大学（UEPB）地址：巴西Paraíba的Campina Grande电子邮件：Nadhiniferreirasilva@gmail.com camilasimãesgonçalvesde Souza毕业于艺术和媒体机构毕业于艺术和媒体机构MILAGONCALVES0309@GMAIL.COM艺术与媒体机构：坎皮纳大学联邦大学（UFCG）地址：巴西Paraíba的Campina Grande，电子邮件：Mavinobrega.uni@gmail.com摘要，本文旨在确定心理艺术的心理症状，co症和疾病的疾病，co症和疾病的疾病，co症和疾病的疾病，co症，co症和疾病的发展。以通信不足，相互作用为特征的神经介绍
国家可再生能源实验室历史：1977-2016
List of Acronyms ASTRI Australia Solar Thermal Research Institute CSIRO Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization CSP concentrating solar-thermal power DEI diversity, equity, and inclusion DNI direct normal irradiance DOE U.S. Department of Energy IEC International Electrotechnical Committee IER investment energy return IPH industrial process heat LE large electric LCOE levelized cost of electricity LCOH levelized cost of heat ME modular electric NG natural gas NREL国家可再生能源实验室O＆M运营和维护PPA电力购买协议PV Photovoltaic RFP要求提案RTE资源，培训和教育SAM系统顾问顾问SBP SCHLAICH BERGERMANN UND MODED SCHLAICH BERGERMANN UND，德国公司Seto Seto Soto Soto Soto Solar Energy Inergy office Offical Office Office Office Tea tea Tea tea tea tea tea tea tea tea tea tee te tmy the tmy典型典型的典型衡量级别的
茶厂中的丝氨酸乙酰转移酶（SAT）基因家族（Camellia sinensis）：盐胁迫下的识别，分类和表达分析
摘要：半胱氨酸在植物的硫代谢网络中起关键作用，密切影响有机硫的转化率以及植物承受非生物胁迫的能力。在茶厂中，丝氨酸乙酰转移酶（SAT）基因出现是半胱氨酸代谢的关键调节剂，尽管显然缺乏全面的研究。利用隐藏的马尔可夫模型，我们确定了茶叶基因组中的七个CSSSAT基因。生物信息学分析的结果表明，这些基因的平均分子量为33.22 kd，簇分为三个不同的组。关于基因结构，CSSSAT1在十个外显子中脱颖而出，比其家庭成员高得多。在启动子区域中，与环境反应性和激素诱导相关的顺式作用元素占主导地位，分别占34.4％和53.1％。转录组数据显示，在各种应力条件下（例如PEG，NaCl，Cold，Meja）及其在茶厂中的组织特异性表达模式，CSSSAT的复杂表达动力学。值得注意的是，QRT-PCR分析表明，在盐应力下，CSSSAT1和CSSSAT3表达水平显着增加，而CSSSAT2表现出下调趋势。此外，我们克隆了CSSSAT1 -CSSSAT3基因，并构造了相应的原核表达载体。产生的重组蛋白在诱导后显着增强了大肠杆菌BL21的NaCl耐受性，这表明CSSSATS潜在的应用在增强植物抗性抗性的抗性中。这些发现丰富了我们对CSSSATS基因在压力耐受性机制中扮演的多方面角色的理解，为未来的科学努力和研究追求奠定了理论基础。
谷物、咖啡和茶中人工甜味剂的摄入与 2 型糖尿病风险之间的关联：遗传相关性、中介作用和孟德尔随机化分析
糖尿病 (DM) 是全球范围内一个重大而紧迫的健康问题 [ 1 ]，其中 2 型糖尿病 (T2DM) 约占全球所有糖尿病病例的 90% [ 2 ]。世界卫生组织 (WHO) 估计，目前全球糖尿病患者超过 4.22 亿，到 2045 年将达到 6.29 亿 [ 3 , 4 ]。值得注意的是，包括中国和巴基斯坦在内的发展中国家的糖尿病患病率呈上升趋势，给社会带来了巨大的直接和间接经济压力 [ 5 ]。因此，识别 T2DM 新的可改变风险因素对于指导临床管理策略和缓解疾病的发生和发展至关重要。随着生活方式的改变，对甜食的需求正在逐渐增加。人工甜味剂 (AS) 作为低热量和无糖的替代品，已越来越受欢迎，作为减少热量摄入的糖替代品 [6]。最受欢迎的人工甜味剂包括阿斯巴甜、糖精、乙酰磺胺酸钾和三氯蔗糖 [7]，常用于谷物 [8]、咖啡 [9] 和茶 [10] 等食品和饮料中，以满足人们对甜味的需求。目前的研究已经发现了人工甜味剂与 2 型糖尿病之间的关联；然而，该领域的观察性研究结果往往不一致。某些研究报告称，每天每增加一份人工甜味剂，患 2 型糖尿病的相对风险就会增加 3% [11-14]，而其他研究则表明，与水相比，摄入人工甜味饮料会使 2 型糖尿病发病率上升 21% [15]。此外，其他研究并未显示 AS 与 2 型糖尿病之间有相关性 [ 16 ， 17 ]。尽管 AS 在日常饮食中广泛使用且在 2 型糖尿病患者中很受欢迎，但由于研究结果不一致，因此并未就 AS 与糖尿病之间的因果关系达成共识。先前的研究在建立暴露因素与结果变量之间的明确因果关系方面遇到了挑战，这主要归因于混杂变量和反向因果关系带来的复杂性。鉴于观察性研究在确定因果关系方面的限制，遗传研究领域的孟德尔随机化 (MR) 等替代方法被证明是无价的。采用 MR 的实验利用通过全基因组关联分析确定的遗传变异作为工具变量 (IV)。这些 IV 有助于衡量环境暴露与期望结果之间的因果关系。在某些条件下，该技术允许使用遗传变异作为环境暴露的替代来得出因果推断 [ 18 ]。MR 被认为是一种自然的随机对照试验，它基于孟德尔遗传定律，该定律将父母的等位基因分配给其后代。这种方法提供了更可靠的证据，降低了混杂因素的影响。与观察性流行病学研究相比，MR 提供了更高水平的证据。这
中等技术教育管理局年度报告
2024 财年摘要信息本报告旨在满足 KSA 74-32,402(a)(12) 对中等技术教育管理局 (TEA) 的报告要求。TEA 最初是在 2007 年立法会议上根据众议院法案 2556（编纂为 KSA 74-32,401 至 74-32,404）第 1 至 4 节创建和授权的。TEA 于 2019 年 SB 71 中续期。TEA 由 12 名成员组成，其中 9 名成员来自全州，3 名当然成员来自教育部、商务部和劳工部。TEA 的目的是在堪萨斯州董事会（董事会）的支持下开展工作，并向董事会提出有关协调、全州规划和中等技术教育系统改进的建议。在 2024 财年，TEA 举行了 11 次会议，其中 5 次面对面会议在托皮卡举行，6 次会议以虚拟方式举行。除了定期的 TEA 会议外，还根据需要以虚拟方式举行单独的委员会会议（预算和财务、宣传和营销以及计划和课程）。作为 TEA 职责的一部分，在过去一年中，TEA 做了以下工作：
接受：27/08/2024 OnlineFirst：03/10/2024在课程中整合未插入的计算思维：对学生和TEA的定性研究
将计算思维整合到K-12课程中，由于缺乏标准化方法而提出了挑战。本研究研究了使用“未插入”计算思维的使用 - 不需要数字设备的活性在10年级的学生教学数学和语言艺术中的使用。教学方法遵循诸如抽象，分解，算法，评估和概括之类的阶段。数据是通过与教师和来自受试者的学生样本的焦点小组一起收集的，并进行了定性分析以捕捉他们的观点。调查结果表明，插电计算思维增加了学生的参与度并有助于实现学习目标。教师和学生都报告说，这种方法通过发展解决问题，协作和毅力（Grit）方面的技能来促进更深入的概念理解，并增强了教育经验。老师观察到，与传统方法相比，学生可以更广泛地探索和表达自己的思想，从而使对材料的了解更丰富。学生强调，整合计算思维，培养毅力和鼓励的合作对于丰富他们的教育经验和创造一个支持，有效的学习环境至关重要。
宾夕法尼亚州普鲁士王，2024 年 1 月 2 日 ARKEMA AXIS 工厂被美国汽车商会评为 2023 年度制造商 经济发展茶
宾夕法尼亚州普鲁士王，2024 年 1 月 2 日 阿科玛 AXIS 工厂被莫比尔商会经济发展团队评选为 2023 年度制造商 莫比尔商会在位于阿拉巴马州莫比尔市中心的 Saenger 剧院举行的第九届年度经济状况活动上对该工厂进行了表彰。阿科玛位于阿拉巴马州莫比尔的 Axis（莫比尔）工厂被莫比尔商会经济发展团队评选为 2023 年度制造商。该奖项认可了阿科玛在莫比尔县制造业中的奉献和卓越表现，这从工厂四十年来的负责任运营以及与当地社区的和谐相处中可见一斑。“我们在这里运营已有 42 年多了，”Axis 工厂经理 Rene Neron 说。“阿科玛的 Axis 工厂通常会吸引留在公司的本地人才，所以我认为我们是这些人才的好雇主。员工能够在运营部门内晋升或晋升到管理职位，包括阿科玛全球的其他职位。”近十年来，莫比尔商会的年度制造商奖一直是莫比尔县企业界的卓越标志。该奖项旨在表彰制造企业在促进莫比尔经济增长方面的奉献、贡献和杰出成就。获奖者根据其在几个关键领域的出色表现选出，包括卓越运营、持续改进、盈利增长以及在培训和留住人才方面的投资。“莫比尔一直非常支持整个制造业环境，如果你沿着 43 号公路看过去，就会发现这里有多少家制造商，” Rene 说道。“这些都是薪水很高、很安全的工作，机会就在那里。虽然现在很难找到这样的工作，但在阿科玛以及莫比尔的许多化学制造厂中仍然存在。”阿科玛 Axis 工厂于 2021 年庆祝成立 40 周年，生产基于三种主要化学品的产品：丙烯酸聚合物、PEKK 和锡基有机金属化合物。它配备了最先进的环境监测和控制设备，包括一个每天可处理超过一百万加仑水的废水处理厂。此外，该工厂还是 Responsible Care® 参与者，这是美国化学理事会成员之间的一项行业范围内的倡议，旨在展示对健康、安全和环境的持续承诺。莫比尔商会成立于 1836 年，是美国历史最悠久的商会之一，其使命是通过商业和商业贸易促进该地区的发展。商会是促进莫比尔地区经济福祉的商业需求的进步倡导者，并致力于为其公民创造更多机会和提高生活质量。© Arkema Inc. 保留所有权利
含水基抑制剂的比较分析
API 5L B 级钢的腐蚀是行业中常见的问题，因为材料会暴露在腐蚀性环境（例如盐溶液）中。为了解决这个问题，通常使用腐蚀抑制剂来保护钢材。本研究探讨了两种抑制剂——三乙醇胺 (TEA) 和椰油酰胺 DEA (CDEA)——在减少 API 5L B 级钢腐蚀方面的效果。通过计算腐蚀速率和抑制剂效率，我们评估了每种物质的防护性能。结果表明，TEA 提供了更好的防腐保护，腐蚀速率为 0.00045 mpy，而 CDEA 的腐蚀速率为 0.0009 mpy。此外，TEA 显示出更高的抑制剂效率，为 70.97%，而 CDEA 仅为 41.94%。这些发现表明，TEA 是防止 API 5L B 级钢腐蚀的更有效选择，为提高材料在恶劣环境中的耐久性提供了可行的解决方案。关键词：API 5L B 级、三乙醇胺 (TEA)、椰油酰胺 DEA (CDEA)、腐蚀速率
硬技术创新的技术经济分析
大型化工和石油公司已经使用了数十年 TEA（尽管一些从业者使用了不同的名称，例如集成流程和成本建模）。在陶氏、康菲等公司，它是评估新技术潜力和为研发决策提供信息的标准做法。（本文采访了两位前陶氏工程师，作者从一位前康菲工程师和高管那里了解到 TEA。）然而，这些公司的 TEA 团队似乎孤立无援，严重依赖专有信息。