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利用智能农业中的时间序列基础模型进行土壤水分预测
最新的自然语言基础模型和计算机视觉基础模型的激增促进了各个领域的创新。受到这一进展的启发，我们探讨了基础模型在智能农业中预测的时间序列的潜力，这是一个经常受到有限数据可用性困扰的领域。具体来说，这项工作提出了一种新的TimeGPT应用，TimeGPT是一种最先进的时间序列基础模型，以预测土壤水潜力（𝜓土壤），这是通常用于灌溉建议的现场水状态的关键指标。传统上，此任务依赖于各种输入变量。我们探索了TimeGPT预测土壤的能力：（𝑖）零拍设置，（𝑖𝑖）仅依靠历史性𝜓土壤测量值的微调设置，以及（𝑖𝑖𝑖）微调的设置，我们还为模型添加了外源变量。我们将TimeGPT的性能与已建立的SOTA基线模型进行了比较，以预测土壤。我们的结果表明，TimeGPT仅使用历史𝜓土壤数据实现竞争性预测准确性，从而强调了其在农业应用中的显着潜力。这项研究通过实现传统上依赖广泛的数据收集和领域实验的预测任务，为农业可持续发展的基础时间序列模型铺平了道路。
航空航天制造中的气体和连接技术
对于起落架等飞行关键应用，航空航天制造商传统上采用镀铬。最近的趋势是用金属粉末涂层代替；通过 BOC 提供的氢氧、丙烷、丙烯和乙炔气体中的高速氧燃料 (HVOF) 喷涂工艺进行沉积。BOC 的技术发展和专业知识支持制造商通过特殊形状的喷嘴附件和世界一流的热喷涂气体和气体混合物应用 HVOF 喷涂。
对糖尿病治疗中使用的草药药物的评论：-IJRPR
将糖尿病定义为一种代谢性疾病，具有多种病因为特征，其特征是慢性高血糖，碳水化合物，脂肪和蛋白质代谢中的疾病是由于胰岛素分泌缺陷或一种或两种类型的胰岛素的作用而导致的。传统的印度医学系统中存在的许多传统上使用了1000多年的药用植物，称为Rasayna。有许多植物成分可用于治疗疾病糖尿病。这些包括生物碱，糖苷，肽聚糖，降压糖，类固醇，鸟苷，糖肽，二甲苯，萜类化合物，氨基酸和无机离子。
斯洛伊抽水蓄能电站重建
抽水蓄能系统有两个蓄水池，其中一个蓄水池高于另一个蓄水池。传统上，当电力需求旺盛时，就会使用抽水蓄能系统。然而，随着我们转向间歇性可再生能源发电（如陆上和海上风电）比例更高的电力系统，抽水蓄能系统将在风力发电量超过需求时“储存”风力发电量，并在风力发电量无法满足需求时使用这些电力满足需求方面发挥重要作用。
机器学习对事件响应的影响...
在日益数字化的世界中，组织面临着越来越多的网络威胁，这些威胁可能会损害其数据、运营和声誉。事件响应策略已成为网络安全框架的重要组成部分，为检测、响应和从安全事件中恢复提供了结构化方法。传统上，这些策略严重依赖于手动流程，通常导致响应时间缓慢和威胁缓解不足。然而，机器学习 (ML) 技术的出现有可能通过提高效率、准确性和有效性来彻底改变事件响应实践。
偏远社区的清洁能源未来
• 加拿大约 200 个偏远社区严重依赖柴油发电和供热，其中约 70% 为原住民 • 这些社区传统上依赖柴油，因为它是一种稳定可靠的电力来源，其成本通常得到补贴 • 这些社区地理分散，需求和资源各异，没有一种解决方案可以适用于所有情况 • 加拿大自然资源部开发并最近更新了其偏远社区能源数据库，该数据库提供了许多偏远社区的详细信息 http://atlas.gc.ca/rced-bdece/en/index.html
影响，挑战和未来的prosp -ijprems.com
人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现已经迎来了整个行业技术转型的新时代，机械工程也不例外。传统上植根于物理模型，设计原理和手动优化，机械工程现在已经采用了数据驱动的方法和智能系统，以彻底改变流程，提高效率并推动创新。AI和ML技术正在提供曾经难以想象的解决方案，从而实现了预测能力，生成性设计和智能制造工艺，这些过程从根本上重塑了机械工程景观。
Nutreco路线图2025（PDF）
*新颖的成分是非常规饲料成分或需要进一步开发的成分，然后才被用作饲料制造商传统上传统成分的替代品。我们考虑了2015年以后被引入我们制剂的新颖成分。**确保在我们的产品和服务中不预防抗生素。任何药物的预选/饲料的顺序应伴随授权专业人员的有效处方。***如“人类医学至关重要的抗菌剂：第六修订”，https：//www.who.intpublications/i/item/97892415155528