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修订说明时间表使用说明语句
Site Coverage (%) 3 or below 1.65 55 4 1.80 45 5 2.00 40 6 2.10 35 7 2.10 30 8 2.40 30 9 2.70 30 10 2.75 27.5 11 3.03 27.5 12 3.30 27.5 13 3.25 25 14 3.50 25 15 3.75 25 16 4.00 25 17 4.25 25 18 4.50 25 19 4.75 25 20 or more 5.00 25 (2) In determining the maximum plot ratio and site出于上述第（1）款的覆盖范围，仅用于停车场，装载/卸货湾，植物房和看护人办公室，或看守的宿舍和娱乐设施，以使所有建筑物或家用建筑物的占用者或娱乐场所都与众所周知相关或直接相关的建筑物，或者是与之相关的，这些房间和看护人的宿舍和娱乐设施都与建筑物或家庭份额相关，或者是与之相关的。（3）基于开发或重建建议的个别优点，在上面的第（1）款中所述的地块比率和现场覆盖限制的轻微放松可以由城镇规划委员会根据《城镇规划条例》第16条规定的申请进行考虑。
人工智能在农业领域的应用研究
人工智能应用在农业中的研究 Padma Nilesh Mishra 博士 印度孟买 MCA 塔库尔管理研究、职业发展与研究学院（TIMSCDR）助理教授 通讯作者电子邮件：mishrapadma1988@gmail.com Pinky Gerala 博士 印度孟买 MCA 塔库尔管理研究、职业发展与研究学院（TIMSCDR）助理教授 电子邮件：dr.pinkyg5@gmail.com Shirshendu Maitra 印度孟买 MCA 塔库尔管理研究、职业发展与研究学院（TIMSCDR）助理教授 电子邮件：slm2007@gmail.com 摘要 --- 农业领域的自动化普及是全球关注的关键问题和新兴问题。人口仍在大幅增长，此外，随着人口增长，对粮食和就业的需求也在增长。农民抛弃的传统方法不足以满足这些需求。因此，创新的自动化方法仍然存在。这些创新方法满足了粮食需求，也为当今人工智能（AI）的数十亿人提供了服务前景。本文对人工智能在土壤管理、作物管理、杂草病害中的应用进行了评估。通过高度关注发现故障，找出原因并产生最佳结果，人工智能在报告作物病害方面发挥了巨大作用。因此，本文简要概述了人工智能在农学中的应用，以及现有的农学方法，并重点介绍了现有的用于发现作物病害的众多方法。卷积神经网络分类技术比传统方法具有更高的精度。关键词---人工智能、深度学习、分类机制、作物病害检测。
Applied Digital 使用 Supermicro AI 服务器
Applied Digital 认为，最适合其用户的系统是 Supermicro SYS- 821GE-TNHR，它配备双第四代英特尔® 至强® 铂金处理器 8462Y+。这些服务器使用 NVIDIA HGX H100 GPU，每个 GPU 配备 80GB 内存。NVIDIA H100 为 HPC 提供 67 万亿次浮点运算的 FP64 Tensor Core 计算，而融合 AI 的 HPC 应用程序可以利用 H100 的 TF32 精度实现单精度矩阵乘法运算的 1 千万亿次浮点运算吞吐量。该系统在计算节点内托管八个 H100 Tensor Core GPU 和 900GB/s NVSwitch，用于 GPU 到 GPU 的通信。Applied Digital 选择 2TB 的系统 RAM 来在转移到 GPU 内存之前暂存工作负载。对于网络，Applied Digital 使用 100GbE 进行带内管理和对象存储，并使用 NDR 结构进行 GPU Direct 和融合闪存文件系统流量。利用 NVIDIA DGX 参考架构，Applied Digital 可扩展到在单个并行计算集群中工作的数千个 H100 GPU。
Piso.AI 使用机器学习框架来预测/...
Piso.AI 使用机器学习框架，使用可用且定期更新的网格气候数据产品和位置变量来预测/重建过去特定月份和年份降水的氢和氧同位素组成。该模型使用全球降水同位素网络 (GNIP) 提供的降水同位素数据进行训练。该方法的详细信息在原始出版物中概述。如果您将 Piso.AI 用于您的工作（出版物、口头/海报演示等），我们要求您引用：Nelson, D.B., Basler, D., Kahmen, A.(2021)。“机器学习在欧洲应用的降水同位素时间序列预测。”美国国家科学院院刊，第 12 卷。118 号26 e2024107118。Piso.AI 旨在定期更新，因为所使用的输入气候数据每年都会更新。年度更新不会改变输入变量的选择或用于重建氧和氢同位素值的模型结构。如果输入气候变量发生变化（例如，由于原始数据提供者使用的插值方案更新），则对过去时间点的预测将仅在每年更新与下一次更新之间有所不同。Piso.AI 的年度更新以版本号后的更新年份表示。原始出版物使用了截至 2019 年底的数据，称为 Piso.AI v.1.01。第一个包含对新一年 2020 年预测的更新名为 Piso.AI v.1.2020。未来可能实施的模型结构的任何更改（例如纳入新的预测变量或使用新输入数据重新训练模型）都将以新版本号 (即 Piso.AI v.X) 标记。早于原始出版物的 Piso.AI 版本现在追溯重命名为 Piso.AI v.0.9（之前在 2020 年 9 月之前在 Piso.AI 网站上提供）和 Piso.AI v.0.01（之前在 2021 年 3 月之前在 Piso.AI 网站上提供）。还可能引入使用 Piso.AI 框架的其他模型，但这些模型将使用新名称标识。第一个这样的扩展是 Piso.AI.eur1900。该模型使用与原始 Piso.AI 类似的空间域，但使用更有限的预测变量选择，允许重建更早的沉淀氧和氢同位素值。但准确性会略有降低，Piso.AI.eur1900 v.1.2020 目前涵盖的是 1901 年至 2020 年的时间段。有关此应用程序的更多信息，请参阅：https://isotope.bot.unibas.ch/PisoAI-eur1900-v1-2020/ 模型版本和数据更新：Piso.AI v.1.2020（2021 年 12 月发布）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.05 - 欧洲观测网格数据集 (E-OBS) v.23.1e - 国家环境预测中心 (NCEP/NCAR) 再分析 1 项目数据（包括 2020 年）- 从气候预测中心获得的遥相关指数时间序列数据（包括 2020 年）Piso.AI v.1.01（原始出版物中的版本）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.04
1 初创公司 Whisper Aero 使用 Summit 超级计算机......
Marc Lesko，Whisper Aero 的 CNC 机械师。图片来源：Carlos Jones/ORNL，美国能源部 2024 年 1 月，这家成立 3 年的初创公司的员工搬进了新总部，将布满灰尘的房间翻新成 21 世纪的航空航天技术设施，其中设有研发原型、测试、制造和运输区域。在曾经矗立着大型印刷机的旧印刷车间，一条 140 英尺长的风洞的脱节部分现在等待重新组装。一家明尼苏达州的自行车公司将这座风洞捐赠给了田纳西理工大学，该大学现在拥有这栋建筑，并将其改造成一个先进的移动业务孵化器，将 130,000 平方英尺的空间中的 40,000 平方英尺租给了 Whisper Aero。这家初创公司的推进创新是一种先进的电动涵道风扇 (EDF)，旨在取代大多数飞机上使用的传统化石燃料燃烧发动机。与当今最高效的喷气发动机相比，目前的 EDF 可在 200 至 400 节的速度下将推进效率提高至少 5% 至 10%。Whisper Aero 声称，其专利设计提供了超越当前最先进 EDF 的关键突破，即叶片数量非常多的风扇，其叶片通过频率被推入人类听觉无法听到的超声波范围内。根据该公司的测试，其 EDF 至少安静 100 倍，并且效率提高了 20%
新颖的数据集及其潜在用途
人工智能 (AI) 的最新进展激发了人们对 AI 刺激经济增长潜力的兴奋，学者们认为 AI 有可能成为我们这个时代最重要的“通用技术”（Brynjolfsson & McAfee，2017 年）。然而，人们担心，AI 的进步也可能对劳动力市场、企业和行业产生重大影响，因为它会取代工人、改变职业管辖权、改变战略并影响绩效。几十年来，学者们一直在思考信息技术的快速发展是否以及如何改变竞争和战略的性质（Bennett & Hall，2020 年；Bettis & Hitt，1995 年；Tippins & Sohi，2003 年）。近年来，越来越多的研究人员开始研究人工智能如何影响企业设计、战略、组织学习和管理（例如，Balasubramanian、Xu 和 Ye，2020 年；Bughin、Kretschmer 和 van Zeebroeck，2019 年；Iansiti 和 Lakhani，2020 年；Jia、Luo 和 Fang，2020a、2020b；Khashabi 和 Kretschmer，2019 年；Raj 和 Seamans，2019 年；Wuebker、Saouma 和 McGahan，2018 年）。然而，尽管学术文献和公共媒体对人工智能对职业、企业和市场的影响非常感兴趣，但系统的证据收集却很少。缺乏证据的部分原因在于人工智能的快速发展是一种新兴现象，衡量其影响的标准尚未确定，因此也不适合发展（McElheran，2018；Raj & Seamans，2018）。
巨型电池正在改变世界……使用电力
在上图中，图表以五分钟为增量，按燃料类型反映了 4 月份平均每日发电量。图表显示了从其他地区进口的电量，以及电池电量向电网放电的时间，但没有显示电池充电或电力出口。数据反映了公用事业规模的发电量，不包括“电表后”来源，例如屋顶太阳能电池板。没有根据天气变化进行调整。
报告有关临界和多氟烷基物质的报告
詹姆斯·M·伊诺夫国国防授权法（NDAA）第347（a）财政年度（FY）2023（公法117-263）指导国防部长，与国防关键供应链供应链委员会（即国防助理局局长）（IBP）（IBP）（ibp）的国防部助理秘书（即）协商国防部（IBP）（IBP）的助理秘书能源，设施和环境国防部助理部长（OASD（EI＆E））向众议院和参议院的武装服务委员会提交一份报告，其中概述了对美国国家安全至关重要的供应和多氟烷基物质（PFA）。 本报告重点介绍了2022年2月国防部（DOD）报告中概述的主要用途，标题为确保国内生产和投资以建立供应链弹性的国内生产和投资的战略重要性。詹姆斯·M·伊诺夫国国防授权法（NDAA）第347（a）财政年度（FY）2023（公法117-263）指导国防部长，与国防关键供应链供应链委员会（即国防助理局局长）（IBP）（IBP）（ibp）的国防部助理秘书（即）协商国防部（IBP）（IBP）的助理秘书能源，设施和环境国防部助理部长（OASD（EI＆E））向众议院和参议院的武装服务委员会提交一份报告，其中概述了对美国国家安全至关重要的供应和多氟烷基物质（PFA）。本报告重点介绍了2022年2月国防部（DOD）报告中概述的主要用途，标题为确保国内生产和投资以建立供应链弹性的国内生产和投资的战略重要性。