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撒哈拉以南非洲农业人工智能现状
执行摘要 10 1. 简介 14 2. 方法论 16 研究方法 16 局限性 17 3. 人工智能在农业中的应用 19 3.1. 人工智能技术 19 收集农业数据技术 20 分析和决策技术 22 3.2. 农场管理 23 作物监测 24 疾病管理 25 作物产量预测 27 资源管理 29 数字农业咨询服务 30 3.3. 金融科技 32 3.4. 供应链和物流 34 4. 其他观察 3 39 5. 主要资助机构 41 5.1. 加拿大国际发展研究中心 (IDRC) 41 5.2. 比尔和梅琳达·盖茨基金会 41 5.3. 非洲开发银行 (AfDB) 42 5.4. 粮食及农业组织 (FAO) 42
ahepa 家庭应急计划
为家人做好应对紧急情况的准备非常重要。本指南由 AHEPA 应急响应计划委员会制定，应提供应对大多数紧急情况（飓风、地震、龙卷风、禽流感和人为灾难）所需的最低限度。本指南将帮助您制定一个计划，以便在紧急情况发生后的前 72 小时内生存下来。该计划应根据您家人的需求进行修改。经验告诉我们，传统的应急响应团队会太忙，无法照顾您和您的家人。您必须为紧急情况做好准备。
引文 Fadhel FH、Sufyan NS、Alqahtani MMJ 和 Almaamari AA (2024) 对 COVID-19 的焦虑和恐惧是解释疫苗犹豫的潜在机制
冠状病毒继续对全球公共卫生构成重大挑战，新变种的出现需要进一步努力来控制和管理病毒。在这种情况下，接种疫苗是限制 COVID-19 大流行蔓延的重要方法。然而，疫苗犹豫是阻碍遏制冠状病毒努力的最重要和最具影响力的问题之一；它与其他对疫苗接种有直接或间接影响的因素有关，包括心理因素 ( 1 , 2 )。然而，在中东和阿拉伯国家，COVID-19 疫苗犹豫与心理健康之间的关联尚未得到充分研究。因此，确定这些心理因素以制定干预措施和促进疫苗接受度非常重要 ( 3 )。多项研究发现，在 COVID-19 大流行期间，普通公众或医护人员中精神健康障碍的患病率增加，尤其是焦虑、恐惧和抑郁 ( 1 , 4 )。这些研究结果虽然有用，但并未超越疫情爆发到疫苗接种阶段，它们探讨了精神健康障碍，但并未将其与 COVID-19 疫苗犹豫直接联系起来，而且它们解释某些人为何不愿接种疫苗的能力仍然有限 (5)。研究人员一致表示，在 COVID-19 大流行期间报告的焦虑和抑郁症状的增加可能对疫苗犹豫产生影响 (6)。然而，先前针对这一问题的研究结果存在显著差异。例如，由于社交限制而每天感到焦虑、悲伤和烦躁的参与者对疫苗犹豫不决，而仅在某些日子报告同样感受的参与者犹豫不决较少 (7)。其他研究表明，报告有焦虑或抑郁症状的人对疫苗犹豫较少 (5)。虽然焦虑、恐惧和其他心理障碍似乎是疫苗犹豫的原因之一，但心理障碍和犹豫之间的关系可能是相互的。对疫苗安全性和有效性的担忧以及可能的副作用会引发疫苗犹豫和抵制。因此，犹豫不决的个人与社会直接对抗，因此会面临更多
马哈拉施特拉邦能源发展署（MEDA）
7 EA-12 M/s Vedant Energy Solutions LLP I-2 Udyogpushpa 公寓，地块编号。先生 230, Ulkanagari, 奥兰加巴德 - 431005 9922994991, 7774037481 Rahul Deshpande rahul@vedantenergysolutions.co m, sales@vedantenergysolutions.com
mahindra-zeo-english-brochure.pdf
历史上从未像现在这样迅速。时间正在发展，技术正在发展，市场正在以前所未有的速度转变。在运输世界中，大多数击中市场的电动汽车都考虑到业务需求。但是，Mahindra Zeo的到来标志着改变游戏的时刻。这款车辆不仅是为了推动您的业务前进而建造的，而且还将完全彻底改变它，或者正如我们想说的那样，它“使”它。为了真正使一家企业电气化，您需要将功率，扭矩，拾音器，范围，有效载荷，安全性和舒适性的完美融合在一起，这使Mahindra Zeo提供了一切。
FAQ-How-HB5120-Works.pdf - 格雷厄姆可持续发展研究所
6) PA 233 哪些地方明确，哪些地方存在灰色地带，特别是关于寻求制定兼容可再生能源条例 (CREO) 的社区可以做什么和不能做什么？______5 7) 如果地方政府和开发商之间就某项条例是否为 CREO 发生争议，将如何解决？______________________________________________7 8) 如果地方单位对一种能源系统（例如太阳能）有兼容法规，但没有其他两种能源系统（例如风能和储能）的兼容法规，该条例是否仍算作 CREO？7 9) 如果制定了兼容可再生能源条例 (CREO) 的司法管辖区拒绝某个项目，会有什么后果？______________________________________________________ 7 10) 法律规定，如果每个受影响的地方政府单位的首席民选官员通知开发商他们有 CREO，则开发商必须首先通过当地程序。为什么这很重要？______________________________________________________8 主办社区协议__________________________________________________________________9
ESTERSON Sarah * ODOE 我代表 John C. Williams......
规则很明确：1）“一张或多张地图显示能源设施场址的拟议位置、所有相关或支持设施场址以及在设施建设期间可能临时扰动的所有区域，这些区域与主要道路、水体、城镇、重要地标和地形特征有关，比例为 1 英寸 = 2000 英尺，必要时可缩小至更小以显示细节”；2）“对拟议能源设施场址、每个相关或支持设施的拟议场址和临时扰动区域的描述，包括拟议场址边界内的总土地面积（以英亩为单位）、永久扰动的总面积和临时扰动的总面积。”没有提供给我足够具体的信息，使我不清楚申请人会对我的土地做什么。
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
U.G.教学大纲 技术预孵育细胞hemvati nandan bahuguna garhwal大学 Radha Ballabha博士
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