XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcategories
对人工智能的看法学术图书馆员工之间的创新采用者类别传播协调一致
人工智能 (AI) 已成为信息技术创新者感兴趣的话题。随着人工智能的不断完善，在包括图书馆在内的各种公共环境中，越来越多地研究、开发和采用该技术的实际用途以改善信息传输。鉴于人工智能在这方面的出现相对较晚，它提供了一个机会来调查公众对创新的看法的出现以及这种看法与新兴技术的采用之间的关系，正如罗杰的创新扩散模型所设想的那样。本研究描述了对执业图书馆员的调查结果，调查内容涉及他们所认同的采用者类别（创新者、早期采用者、早期多数、晚期多数、落后者），以及这种认同与图书馆环境内外对人工智能技术的感知知识和看法之间的关系。本次调查的结果既对图书馆技术背景下的传播模型具有理论意义，也对支持新兴技术在学术图书馆员工中的传播过程具有实际意义。
可重构双极量子点的色散读数纳米线
“用于现实世界应用和开发的高级材料”将提供非常详细的概述，概述各种功能材料和新兴的高级设备，用于高科技领域的现实世界应用。The course will start with an overview of different classes of functional materials, including semiconductors, nanomaterials, composites, biomaterials, piezoelectric, and thermoelectric materials with a particular focus on their implementation in real-world applications, with main attention to electronic devices, including solar cells, light emitting diodes, transistors, capacitors and sensors.该模块将继续详细说明这些新兴的高级功能材料的必要概念，这些材料将使学生能够解释材料选择，产品设计，设备制造，表征技术，材料翻译，市场趋势及其未来前景的原理。该模块将弥合基本材料科学知识与实现现实世界应用中新型产品设计和制造的实施之间的差距。此外，还将提供许多基于新型功能材料的实际应用的工业和企业案例研究。该模块将在学生中发展各种不同的能力和技能，使他们能够为未来的企业冒险，行业的就业工作做好准备，并在博士层面进行进一步的研究
印度 2022 年 SDN-1 和 SDN-2 类别基因组编辑植物监管审查标准操作程序
在印度，根据环境、森林和气候变化部 (MoEF&CC) 办公室备忘录 F. No. C-12013/3/2020-CS-III，SDN-1 和 SDN-2 类别下的基因组编辑植物已获豁免，不受《1986 年环境保护法》《1989 年危险微生物/转基因生物或细胞的制造、使用/进出口和储存规则》第 20 条的规定（第 7 至 11 条）的约束。随后，生物技术部 (DBT) 发布了《2022 年基因组编辑植物安全评估指南》，其中规定了 SDN-1、SDN-2 和SDN-3 类基因组编辑植物。DBT 现已通过办公室备忘录 F. No. PID-15011/1/2022-PPB-DBT 通知了“2022 年 SDN-1 和 SDN-2 下基因组编辑植物监管审查的标准操作程序 (SOP)”
用于大型语言模型应用程序
4 GCC：商业云（GCC）平台上的政府，为政府机构提供标准化的方法，用于采用云服务提供商提供的商业解决方案。https://www.tech.gov.sg/products-and-services/for-government-agencies/software-dractign-dravings-vecomment/aftern-commange-on-commercial-commercial-cloud/。5 AI机器人：一个平台，用户可以在其中创建自己的RAG AI聊天机器人并与他人共享，并轻松地与他人共享。https://aibots.data.tech.gov.sg/。6 LLM堆栈：一个快速原型制作和生产LLM驱动应用程序的平台。https://apps.stack.govtext.gov.sg/。 7 Maestro ：（机器学习与人工智能企业级安全工具套件用于可靠的操作）Maestro是一个集中的WOG数据平台，可提供全面的工具和服务套件，并具有可扩展的计算资源。 https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/categories/platform/maestro/overview.html。 8艘船：船帽是新加坡政府技术堆栈中的CI/CD组件。 它将DevSecops的最佳实践整合到产品开发周期中，以提高生产率。 https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/devops/ship-hats/overview.html。https://apps.stack.govtext.gov.sg/。7 Maestro ：（机器学习与人工智能企业级安全工具套件用于可靠的操作）Maestro是一个集中的WOG数据平台，可提供全面的工具和服务套件，并具有可扩展的计算资源。https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/categories/platform/maestro/overview.html。 8艘船：船帽是新加坡政府技术堆栈中的CI/CD组件。 它将DevSecops的最佳实践整合到产品开发周期中，以提高生产率。 https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/devops/ship-hats/overview.html。https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/categories/platform/maestro/overview.html。8艘船：船帽是新加坡政府技术堆栈中的CI/CD组件。它将DevSecops的最佳实践整合到产品开发周期中，以提高生产率。https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/devops/ship-hats/overview.html。
引用：IUCN标准和请愿委员会。 2024。使用IUCN红色列表类别和标准的指南。版本16。由ST
目录1。简介5 2。红色列表类别和标准的概述5 2.1分类学过程的分类学水平和范围5 2.1.1分类的分类规模5 2.1.2分类的地理规模7 2.1.3引入了分类单元和亚种8 2.1.4 2.1.4 2.1.4托管的量子量9 2.2量子2. 2 2. 2 2. 2 2. 2 2. 2 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3. 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 2. 3 22. 3阈值17 2.4保护优先级和行动19 2.5文档19 3。Data Quality 20 3.1 Data availability, inference, suspicion, and projection 20 3.2 Uncertainty 23 3.2.1 Types of uncertainty 23 3.2.2 Representing uncertainty 24 3.2.3 Dispute tolerance and risk tolerance 24 3.2.4 Dealing with uncertainty 25 3.2.5 Documenting uncertainty and interpreting listings 25 3.2.6 Uncertainty and the application of the categories Data Deficient and Near Threatened 25 4.39示例2：估计值可用于各种过去的人口规模。40示例3：仅用于某些亚人群的过去的各种人口大小。41示例4：用于过去的各种人口规模的多个估计值可用。41 4.5.5处理不确定性42Definitions of Terms Used in the Criteria and their Calculation 25 4.1 Population and population size (criteria A, C and D) 26 4.2 Subpopulations (criteria B and C) 26 4.3 Mature individuals (criteria A, B, C and D) 26 4.3.1 Notes on defining mature individuals 27 4.3.2 Clonal colonial organisms 28 4.3.3 Fishes 29 4.3.4 Sex-changing organisms 29 4.3.5 Trees 30 4.4发电（标准A，C1和E）30 4.5减少（标准A）33 4.5.1使用统计方法计算人口减少33指数下降34线性下降34线性下降36加速下降36降低的复杂模式下降37 4.5.2计算人口降低的人口减少，使用人口模型的人口降低38 4.5.3纳税38 4.5.3均可估算3 4.5.4估计3.4估计38 4.4 4.5.4估计4.4 4.4.4 4.5.4估计4.4 4.4.4 4.5.4 （三代前）和当前的人口规模。
ESG Focus for Investors
1. Baseline 2017 in line with 2022 SBTi certification 2. Figures in line with the 2040 target. The figures related to the 2030 target are: 23.1 MtCO2eq for 2017, 18.7 MtCO2eq for 2022 and 11.9 MtCO2eq for 2023 3. The target covers specific supply chain categories that accounted for 40% of supplier emissions in 2017 4. The target covers all supply categories included in the 2030 target and additional ones, which account for 54% of supplier emissions in 2017
在9月25日和26日在纽约举行的两个仪式中获得65个类别的获奖者（2024年7月25日；修订9.16.24） - nominatio
关于纳塔斯国家电视艺术与科学学院（NATAS）是一个服务组织，致力于促进电视艺术和科学的发展，并促进电视行业内艺术，教育和技术成就的创意领导力。，它通过令人垂涎的Emmy®奖项获得了新闻与纪录片，体育，日间和白天创意艺术节目的奖项，以及电视技术与工程学的成就，以表彰其卓越的电视。NATAS会员由18,000多个广播和全国19个区域章节的媒体专业人士组成。超越奖项，纳塔斯（Natas）拥有广泛的教育计划，包括区域学生电视及其卓越学生奖，以及高中生的杰出新闻工作，以及奖学金，出版物和行业专业人士和观看公众的主要活动。有关更多信息，请访问网站http://www.theemmys.tv/ natas contacts
gr eni 010 -v1.2.1
5 AI应用网络应用类别的评估标准....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 14 5.1定量评估过程的框架......................................................................................................................... ........................................................................................................... 16 5.2.2 Weights determined by Analytic Hierarchy Process .................................................................................. 17 5.2.3 Recommended values of KPI for each intelligent level in some scenarios ................................................. 19 5.2.4 Presentation of evaluation result ................................................................................................................. 21 5.3 Scoring principles and specification of the part of network lifecycle .............................................................. 21 5.3.1 Explorations on evaluation of network deployment autonomicity categories ............................................ 21 5.3.2 Explorations on evaluation of evaluation of the entire network autonomicity categories .......................................... 24 5.4网络基础架构功能（KPI）和网络智能级别之间的关系.... 29
引用：Ranguwal S，Sidana BK和K Sunny。 2022年。农场大小类别的稻麦种植的碳足迹：旁遮普邦的证据
碳足迹（CF）可以是指导可持续食品生产系统的强大工具。本研究对CF进行了量化，并分析了跨农场类别的CF的可变性，以及旁遮普邦州大米和小麦生产的不同贡献投入。发现水稻的碳足迹比小麦（1.41吨Co 2 Eqha -1和0.28吨Co 2 Eqton -1）高得多（6.34吨Co 2 EQHA -1和0.91吨Co 2 EQ TON -1）。在不同的发射来源中，甲烷形成了主要份额（60.7％），然后是灌溉的免费电力（17.9％）（17.9％），n 2 O（10.8％），植物保护化学物质（7.5％），柴油（6.1％）和肥料（3％），而惠特（3％）则是wheat的主要燃料，含有N 2 o（41.3％）（41.3％）（41.3％（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％） （11.8％），电（10.6％）和化学物质（5.1％）。各个农场类别，肥料的份额（就农场（11.2％）和排放量（3.1）而言）仍然是边际农民的最大值，而大型农民则使用自由电力对温室气体排放量最大（18.5％）。，大米（95.5％）的农场排放量高于小麦（80.1％），因为在洪水泛滥的情况下培养了大米，导致甲烷排放。较高的非农场小麦排放的主要贡献者是肥料，尤其是P 2 O 5，然后使用柴油燃料和化学物质。这项研究强调了对农业投入的可持续管理的需求，这不仅会抵消相关的温室气体排放，还可以改善土壤健康。此外，对气候智能农业实践的认识以及获得DSR，激光升级和快乐种子等技术是确定农场和土地管理实践利用的关键因素，这些因素可能同时降低这些排放并提高农民的适应能力，从而提高粮食安全。