XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdda
Siddamma，N。S. Vinoda和S. 2025。 Vigyan Varta 6（1）：198 -201。 从土壤到治愈：探索自然药房
昆虫的肥料作为肥料可以帮助减少农产品的使用并推动可持续农业的发展，因为它的营养含量较高，化合物的存在和微生物在农业中很重要。FRASS也可以用作常规肥料和杀虫剂的可能替代品，鉴于不久的将来预计昆虫饲养的大幅增加。 因此，应将昆虫杂草作为调节可持续作物系统中植物营养和健康的可持续资源。 在中FRASS也可以用作常规肥料和杀虫剂的可能替代品，鉴于不久的将来预计昆虫饲养的大幅增加。因此，应将昆虫杂草作为调节可持续作物系统中植物营养和健康的可持续资源。在
转变策展实践：人工智能和区块链在塑造公共政策的道德艺术科学范式中的作用 A. Sudjud Dartanto 印度尼西亚日惹艺术学院艺术管理系（TKS）、视觉艺术与设计学院（FSRD） 电子邮件：sudjuddartanto@isi.ac.id
摘要 人工智能 (AI) 和区块链技术在策展实践中的融合为管理、展示和分发传统和数字艺术提供了变革潜力。本研究探讨了人工智能如何通过高级数据分析和个性化访客体验增强策展流程。人工智能协助策展人组织收藏并推荐符合个人喜好的艺术品，从而促进更多人参与动态、定制的展览。另一方面，区块链技术确保了去中心化艺术品的出处，保证了真实性和透明度。它解决了伪造、所有权纠纷和安全交易等问题，同时通过智能合约支持艺术家以确保公平的报酬。然而，道德问题仍然存在。其中包括人工智能算法中的偏见、去中心化 NFT 平台中的知识产权挑战以及边缘艺术家有限的数字访问权限。学术研究和案例分析强调了这些挑战，并提倡策展人、艺术家、技术专家和政策制定者之间的合作。这种方法旨在解决道德困境，促进包容性，并在实施这些技术时保持文化完整性。该研究强调需要公共政策框架来规范人工智能和区块链，确保公平的补偿和公平地获得其利益，同时维护文化价值。通过解决这些问题，这些技术可以为艺术世界开启新的可能性。关键词：人工智能（AI）、区块链技术、策展实践、
在您的组织中实施 AI？您如何平衡其巨大潜力与灾难性风险？率先获得来自世界领先的 AI 远见者的独家见解，包括 NASA Goddard、Google、Keystone Space Collaborative 和哥伦比亚大学。以下是您将学到的内容：
在您的组织中实施 AI？您如何平衡其巨大潜力与灾难性风险？率先获得来自世界领先的 AI 远见者的独家见解，包括 NASA Goddard、Google、Keystone Space Collaborative 和哥伦比亚大学。以下是您将学到的内容：
智能网格中区块链和人工智能的整合：全面评论I. Hammouti A. Addaim Z. Guennoun
INTEGRATION OF BLOCKCHAIN AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SMART GRIDS: A COMPREHENSIVE REVIEW I. Hammouti A. Addaim Z. Guennoun Department of Smart Communications Research Team (SCRT), University Center for Research in Space Technologies (CURTS), Mohammadia School of Engineers, Rabat, Morocco iliasshammouti@research.emi.ac.ma, addaim@emi.ac.ma, zouhair@emi.ac.ma智能网格中的摘要区块链和人工智能（AI）集成为操作当代电网提供了一种新颖的范式。区块链是一种一致且分配的分类帐解决方案，它为数据记录方法带来了高度的安全性和透明度，这对于保证网格的可靠性是初步有益的。在这种情况下，AI在数据处理，机器学习能力，机器人化方面具有各种额外功能，可预先维护，智能电力分配以及来自网络威胁的安全性。本文着重于将这些技术结合在智能网格中的可行性。此外，它讨论了这些技术如何在P2P能源交易，预测性维护和需求响应应用中发挥作用。它还讨论了与应用程序有关的问题，例如可伸缩性，互操作性，能耗和监管问题。来自世界各地的示例显示了区块链和人工智能如何共同努力，以提高电网效率，安全性和环境友好性。但是，本文的重点是这样的事实，即这种技术的执行是灵活的，因此呼吁进一步的研发来克服现有的局限性，从而阻碍了这些技术的最佳执行。开发使用区块链和AI的智能网格的前景，使能源供应在将来更加可靠和创新；但是，这也是在成为的过程中，也是通过工业，学术界和各个机构等不同部门之间的合作来获得我们所设想的唯一途径。关键字：区块链，人工智能（AI），智能电网，数据安全性，预测性维护，网络安全，P2P能源交易，机器学习，可伸缩性1。简介智能电网是能源领域的革命性进步，涉及将数字技术纳入电网系统。智能网格意味着改善管理电力流的条件，提高其效率和可靠性，并减少对环境的负面影响。扩展
教授Gaddam Mallesham 规则和法规
基于控制器的UPQC，以增强混合能源系统，驱动器和自动化的功率质量（ESDA） - 2019年。12。G. Mallesham Ch。Siva Kumar基于ANN- UPQC的性能分析：提高与网格计算，通信和传感器网络（CCSN）相关的混合绿色能源系统的功率质量（CCSN） - 2019年。13。G. Mallesham Ch。Siva Kumar使用UPQC用于混合SOFC和SCIG的风能系统的功率质量增强，该风能系统连接到弱电网国际电气，通信，电子，电子，仪器和计算会议（ICECEIC） - 2019年。14。ch。Siva Kumar，G。Mallesham“新的
SPAMTP：空间代谢组学和转录组学数据的综合统计分析和可视化
摘要：宿主细胞蛋白（HCP）是可能影响生物治疗剂的安全性，功效和质量的关键质量属性。标记 - 游离shot弹枪蛋白质组学是HCP监测的至关重要方法，但是选择串联质谱（MS/MS）搜索算法直接影响识别深度和定量可靠性。在这项研究中，六种突出的MS/MS搜索工具（Mascot，Maxquant，Experromine，Fragpipe，byos和Peaks）是系统上基准的，因为它们在与中国仓鼠卵巢细胞的同位素标记的蛋白质上的复杂样品上的性能进行了基准测试，该蛋白质是使用羊毛hamster卵巢细胞的，使用了诱捕的离子移动性表述和平行的仿制模式，并依赖于数据划分，并逐渐划分。关键性能指标，包括肽和蛋白质识别，数据提取精度，变化精度，线性和测量真实。使用Hamiltonian Monte Carlo采样的贝叶斯建模框架可通过后验概率校准以及局部错误的发现率来稳健地估计折叠式均值和方差。通过预期效用最大化实施的贝叶斯决策理论用于平衡准确性与后部不确定性，从而对每个工具的性能进行了概率评估。通过这种累积分析，可以观察到跨工具的变异性：一些在识别敏感性和蛋白质覆盖范围方面表现出色，有些在定量准确性方面具有最小的偏见，并且有一些在跨指标之间提供了平衡的性能。这项研究建立了一个严格的数据驱动框架，用于工具基准测试，为选择适合HCP监测生物制药开发中的HCP监视的MS/MS工具提供了见解。
Goddard论坛：中间的远景气候智能林业...
Matt Keefer Pennsylvania部门保护与自然资源（DCNR），林业局Makefer@pa.gov ryan lee USDA森林服务部，南部地区ryan.lee2@usda@usda.gov kenny Kane Kane顾问kjkane@generations kjkane@generations@generationsforestry.com ashields@ahug.com susan Stout USDA森林服务 - 退休sstoutfs@gmail.com kendall delyser美国森林papachad@msu.edu Chris Peters USDA自然资源保护服务Christopher.peters@usda.gov Sarah Hall Hall Family Forest Carbon计划，美国森林基金会shame@forestfoundation.org andrea andrea andrea andrea pfaff andrea pfaff andrea pfaff andrea service andrea andrea.pfaff@dep.nj.nj.gov thomas gilbert pennsygnsylemertct themta Seltzer PA DCNR，林业局mseltzer@pa.gov Ali Bowling PA DCNR，计划与政策办公室abowling@pa.gov.gov Jeff Osborne Penn State ESM； Finley私人森林中心Jao5194@psu.edu Kripa Neupane Penn State ESM；森林所有者碳和气候编辑。（pocce）kripa.neupane@psu.edu benjamin gamble pa dcnr，林业局begamble@pa.gov