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vermicompost基于渗滤液的生物刺激剂及其对生理变量的影响和不同的产量
摘要：使用大量合成化肥是现代农业的一般实践，其经济和环境成本很高。Biostimulans由于能够刺激植物生理过程而无需污染土壤和水而刺激植物生理过程，因此已成为这种常规的替代方法。然而，在厄瓜多尔，几乎没有研究生物刺激物对农作物感兴趣的作物产量的影响。这项研究的目的是确定基于牛粪生物刺激剂基于牛肥料的影响（VCLB）对生理变量的浸润（VCLB）在野外条件下以及在野外条件下的玉米，棉花和花生的产量以及在半耕种的培养下，在野外培养的培养下，在较高的耕种中，Manabirince coad coad coad coad coad coad coad coad coad conabiince of Manabiince conabiince conabiince of Manabdime。使用该物种和杂种进行的九项实验包括VCLB的各种稀释液以及由氮，磷和钾的受精组成的对照，具体取决于物种，而没有肥料。在所有物种中，VCLB诱导的植物长度，叶绿素含量和作物产量均表现出相等或更高的统计差异，而统计差异（NPK）。这些结果证明了这种生物刺激剂作为生产这些农作物的可持续替代品的潜力，从而在厄瓜多尔Manabí的热带条件下减少了生产对环境的不利影响。我们建议通过生产规模的研究来证实这些结果。关键词：气候变化，环境，受精，植物生理，植物生产，可持续农业。摘要：使用大量合成化肥是现代农业的一般实践，经济和环境成本很高。 div>基于天然物质的生物刺激剂已成为这种例程的替代品，因为它可以刺激蔬菜生理过程而不污染土壤和水。 div>但是，在厄瓜多尔，很少有关于生物刺激物对农业利益产量的影响的研究。 div>这项研究的目的是确定基于牛粪（VCLB）的渗出物对生理变量的渗滤液的叶面应用的影响，以及在野外条件下，棉花和花生在玉米和花生中的表现，chard和五个胡椒杂种在半培养的条件下，crandative cultentative corpartic corperations ecurab ecuard ecuard ecuard corplim corplimab corplimab corplimab corplimab castim corplimab。 div>根据该物种和杂种进行的九种实验包括各种VCLB稀释液和对照组，包括根据该物种的氮肥，磷和钾组成，以及没有肥料的土壤。 div>在所有物种中，VCLB诱导的植物长度，叶绿素含量和统计学含量或高于用NPK进行化学施肥的植物含量或更高。 div>这些结果证明了这种生物刺激的潜力，是这些作物生产的可持续替代方法，这将减少厄瓜多尔Manabí的热带条件下对环境的影响。 div>建议通过生产规模研究来证实这些结果。 div>关键词：可持续农业，施肥，植物生理学，环境，植物生产，气候变化。 div>
chatdesign：boottragping生成平面图
摘要。大型语言模型（LLM）在各个领域取得了巨大的成功，彻底改变了语言翻译，文本生成和提问等任务。但是，生成平面图设计构成了一个独特的挑战，需要实现复杂的空间和关系约束。在本文中，我们提出了ChatDesign，这是一种创新的方法，它利用预先训练的LLMS的力量从自然语言描述中生成平面图设计，同时根据用户互动结合了迭代修改。通过通过预先训练的LLM处理用户输入文本并利用解码器，我们可以生成回归参数和平面图，这些参数和平面图精确量身定制，以满足用户的特定需求。我们的方法结合了一个迭代完善过程，通过考虑输入文本和先前的结果来优化模型输出。在这些互动中，我们采用了许多战略技术来确保生成的设计图像与用户的要求完全符合。通过严格的实验（包括用户研究）证明其可行性和功效，对所提出的方法进行了广泛的评估。经验结果一致地证明了我们方法比现有方法的优越性，展示了其生成平面图的能力，这些平面图与人类设计师创造的人相媲美。我们的代码将在https://github.com/thu-kingmin/chatdesign上找到。
2024 年德累斯顿工业大学机电一体化会议
用于优化内陆油轮装载过程的部分自动化机器人系统的概念设计 Markus Nieradzik（杜伊斯堡-埃森大学）;尼尔斯·诺弗 (杜伊斯堡-埃森大学)；马文·布德（Marvin Budde）（DST-船舶技术和运输系统发展中心）;维蕾娜·斯塔布（杜伊斯堡-埃森大学） Gerald Hebinck (mercatronics GmbH)；西里尔·阿利亚斯（Cyril Alias）（DST-船舶技术和运输系统发展中心e.V.）； Jens Diepenbruck (mercatronics GmbH)；马格努斯·利勃海尔 (杜伊斯堡-埃森大学)迪特·施拉姆 (杜伊斯堡-埃森大学)； Tobias Bruckmann（杜伊斯堡-埃森大学）
关于聊天机器人的思想感知与社会支持之间的关系
聊天机器人提供的社会支持通常是为了模仿人类支持他人的方式。但是，与信息支持相比，个人对聊天机器人的态度更加矛盾（例如，同理心和鼓励）（例如，有用的信息和建议）。这种差异可能与个人是否将某种类型的支持与人类思想领域相关联，以及他们是否将类似人类的思想归因于聊天机器人。在本研究中，我们调查了聊天机器人中的人类思想是否会影响用户接受聊天机器人提供的各种支持。在实验中，聊天机器人提出了有关参与者的人际压力事件的问题，促使他们写下压力很大的经历。根据实验条件，聊天机器人提供了两种社会支持：信息支持或情感支持。我们的结果表明，当参与者在聊天机器人中明确看出类似人类的思想时，他们认为支持对解决压力事件更有帮助。隐式思维感知和感知的信息有效性之间的关系因支持类型而有所不同。更具体地说，如果参与者没有隐式将类似人类的思想归因于聊天机器人，则情感支持破坏了信息的有效性，而信息支持则不会。目前的发现表明，用户的思想感知对于了解聊天机器人社会支持的用户体验至关重要。我们的发现意味着在建立社会支持聊天机器人时可以信任信息支持。相比之下，情感支持的有效性取决于用户隐含地给聊天机器人一个人的头脑。
机电一体化专业 BE 宣传册 2024 年（2 月 28 日）
就业机会 我们的毕业生就业范围广泛，包括： • 制造业 • 汽车行业 • 软件公司 • 信息技术 • 计算机行业 • 数据分析师 • 假肢 3D 打印 • 机器人与人工智能 • 工业自动化 • 汽车研究、设计和制造 • 航空业 • 制药制造业 • 航空 • 航天 • 纺织业 • 石油和天然气 • 钢铁工业 • 模具行业 • 农业 • 医疗保健和生物技术 • 控制工程 • 电力和能源部门 • 国防部门 • 商业和住宅部门 • 服务业 • 银行和商业 • 财务和会计 • 电子工业 • 机电 • 电信行业 • 数字营销行业 • 媒体行业
引用本文：Alan Bond、Dirk Cilliers、Francois Retief、Reece Alberts、Claudine Roos 和 Jurie Moolman（2024 年 3 月 5 日）：使用人工智能聊天机器人批判性地审查关于人工智能在环境影响评估、影响评估和项目评估中的应用的科学文献，DOI：10.1080/14615517.2024.2320591
摘要 人们对人工智能 (AI) 在环境影响评估 (EIA) 中可能发挥的作用存在相当大的不确定性，包括在研究中。AI 大型语言模型 (LLM) 聊天机器人有可能提高 EIA 研究的效率，但它们的输出可能会引起担忧。本文探讨了使用 LLM 聊天机器人进行关于 AI 在 EIA 中的使用的文献批判性审查可以节省的潜在时间。使用 ChatGPT 和 Elicit 的组合，审查了文献以确定与在 EIA 中使用 AI 相关的 12 个关键问题，本文从最初构思到准备仅用了三天半的时间。开发了一个协议来帮助研究人员对通过 Elicit（或其他机器学习工具）提供的证据进行事实核查，这是本研究的一个新成果。使用三位同行评审员的评论可以更客观地反思 LLM 聊天机器人得出的输出的可信度、节省时间的适当性以及在这种背景下应用 LLM 聊天机器人所需的未来研究。
MREN的夏季工作机会410机器人和机器人工程课程的开发代表新的机器人和机器人工程
MREN 410机器人和机器人工程课程的夏季工作机会代表新的机器人和机器人工程（MRE）计划，工程和应用科学学院将雇用一个学生来协助为新课程开发和测试新课程的新课程：MREN 410 410自动级别的系统<最初是 该课程的目的是为学生提供有关在不确定条件下思考，学习和行动的机器人和智能机器设计和分析方法的工作知识。 主题包括机器视觉，机器学习和识别，决策及其在自主系统设计中的应用的基本原理和方法。 成功的候选人将是：该课程的目的是为学生提供有关在不确定条件下思考，学习和行动的机器人和智能机器设计和分析方法的工作知识。主题包括机器视觉，机器学习和识别，决策及其在自主系统设计中的应用的基本原理和方法。成功的候选人将是：
ChatGPT 等人工智能聊天机器人在教育、学术、编程、内容生成中的应用及前景
本研究旨在探索 ChatGPT（GPT-3.5 版）的功能，包括强化学习、各种应用和局限性。ChatGPT 是一个人工智能 (AI) 聊天机器人，由 OpenAI 的生成式预训练 Transformer (GPT) 模型提供支持。聊天机器人的应用涵盖教育、编程、内容生成等，展示了它的多功能性。ChatGPT 可以通过创建作业和提供个性化反馈来改善教育，正如它在医学考试和美国医师执照考试中的出色表现所表明的那样。然而，人们担心抄袭、可靠性和教育差距。它有助于完成从设计到写作的各种研究任务，并且在总结和建议标题方面表现出色。它在科学写作和语言翻译中的应用前景广阔，但需要专业监督才能确保准确性和原创性。它有助于编程任务，例如编写代码、调试以及指导安装和更新。它提供多种应用，从鼓舞人心到生成创意内容，如演讲、新闻文章和商业计划。与搜索引擎不同，ChatGPT 提供交互式生成响应并理解上下文，使其更类似于人类对话，这与传统搜索引擎基于关键字的非交互式性质形成鲜明对比。ChatGPT 有局限性，例如潜在的偏见、对过时数据的依赖以及创收挑战。尽管如此，ChatGPT 被认为是一种变革性的 AI 工具，有望重新定义生成技术的未来。总之，ChatGPT 等 AI 的进步正在改变知识的获取和应用方式，标志着从搜索引擎到创造力引擎的转变。这种转变凸显了 AI 素养和在生活各个领域有效利用 AI 的能力日益重要。
基于人工智能的聊天机器人对信息疫情管理有何影响？
人工智能 (AI) 聊天机器人有可能通过提供各种健康主题的最新信息，彻底改变在线健康信息搜索行为。它们通过处理大量文本、分析趋势和生成自然语言响应的能力，对用户查询生成个性化响应。聊天机器人可以通过大规模揭穿在线健康错误信息来管理信息流行病。然而，系统准确性在技术上仍然具有挑战性。聊天机器人需要对多样化和有代表性的数据集进行训练，需要安全性来防范恶意行为者，并需要更新以跟上科学进展。因此，尽管人工智能聊天机器人在协助信息流行病管理方面具有巨大潜力，但由于其目前的局限性，必须谨慎对待其输出。
人工智能聊天机器人加剧全球保护不公正
人工智能 (AI) 驱动的语言模型（聊天机器人）逐步加速了环境证据的收集和翻译，这些证据可用于指导地球保护计划和战略。然而，聊天机器人生成的保护内容的后果从未在全球范围内进行过评估。借鉴环境正义的分配、识别、程序和认知维度，我们采访并分析了 ChatGPT 上关于生态修复专业知识、利益相关者参与和技术的 30,000 条回复。我们的结果表明，超过三分之二的聊天机器人的答案依赖于在美国大学工作的男性学者的专业知识，而基本上忽略了来自低收入和中低收入国家（7%）和土著和社区修复经验（2%）的证据。关注种植和重新造林技术（69%）支撑了乐观的环境结果（60%），而忽视了考虑非森林生态系统（25%）和非树种（8%）的整体技术方法。这项分析强调了人工智能驱动的知识生产中的偏见如何强化西方科学，忽视了保护研究和实践方面的各种专业知识和观点来源。在快节奏的生成人工智能领域，需要保障机制来确保这些不断扩展的聊天机器人发展能够纳入公正的原则，以应对全球环境危机的速度和规模。