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CalData：加州 2020 年数据战略
● 人员配备和员工技能是常见且相关的障碍。大多数员工 (57%) 报告称，数据方面的人员配备和角色是主要或中等障碍，而少数员工 (43%) 报告称，使用数据的技能是主要或中等障碍。这两个问题都值得更详细地了解。我们的角色是否合适？它们的结构是否正确？我们的技能差距在哪里？● 领导支持可能是一个常见的挑战。员工报告称，高管的关注和支持 (46%) 以及与决策者的接触 (41%) 是中等到主要的障碍。虽然这些百分比较低，但它们接近 50%，而且很重要，因为领导在推动数据使用和数据文化采用方面的作用不仅至关重要，而且可以说是最重要的组成部分。缺乏领导支持可能导致数据功能资源不足、不恰当地委派数据责任或减少在决策者未要求的情况下使用数据的积极性。理解这一挑战至关重要，因为它可能意味着一系列的事情，包括并非所有领导者都完全理解数据如何帮助他们、将数据洞察转化为可操作内容的挑战，以及/或其他因素。● 数据共享阻力以及隐私和法律问题。大多数人认为数据共享阻力（60%）和隐私和法律问题（56%）也是一个挑战。在实践中，我发现这些问题是相互关联的，并且受益于各种策略，其中最重要的是明确的法律框架、一致的数据共享标准和流程，以及持续的教育来支持两者。该州已经在这些问题上做了很多工作，我们下面的策略将其纳入其中。
工作流程在 MaterialDigital 计划中的作用
随着数据处理从模拟文档转向数字文件和数据库的总体趋势，数字化工作流程在材料科学与工程领域变得越来越重要。此外，由于测量技术和模拟方法的改进，该领域生成或处理的数据量急剧增加。MaterialDigital 计划从广泛角度解决了这一问题，它基于 IT 基础设施构建了材料科学数字化的总体框架，以本体数据表示和工作流程为中心连接组件。[1] 工作流程之所以如此突出，是因为它们无处不在，只要信息和数据以数字形式提供并需要传输或转换。沿着数据价值链，这涵盖 1) 数据采集，即获取数据
更新的FENWALDATESFEES，更新日期和费用
Reg Type Profession/Entity Renewal Date *Renewal Fee With Late Fee 3 Accounting Firm 12/14/odd year $43 $68 55 Acupuncturist 06/30/odd year $55 $80 221 Administrative Medicine and Surgery (DO) 10/31/odd year $60 $25 220 Administrative Medicine and Surgery (MD) 10/31/odd year $60 $25 86 Aesthetician 03/31/odd year $11 $36 69 Aesthetics Establishment 03/31/odd year $11 $36 59 Aesthetics School 03/31/odd year $11 $36 17 Anesthesiology Assistant 09/30/even year $60 $85 900 Appraisal Management Company 12/14/odd year $2,000 $2,025 10 Appraiser, Certified General 12/14/odd year $16 $41 9 Appraiser, Certified Residential 12/14/odd year $ 16 $ 41 4评估师，获得许可12/14/奇数$ 16 $ 16 5建筑师07/31/偶数$ 55 $ 55 $ 80 36艺术治疗师09/30/奇数$ 51 $ 51 $ 51 $ 76 97体育代理06/30/什至年，年份$ 38 $ 38 $ 38 12/14/even year $47 $72 156 Audiologist 01/31/odd year $60 $85 182 Barber 03/31/odd year $60 $85 180 Barbering Establishment 03/31/odd year $60 $85 187 Barbering School 03/31/odd year $60 $85 140 Behavior Analyst 12/14/even year $59 $84 404 Body Piercer 06/30/annually $60 $85
番茄中 SlDMR6-1 的敲除促进了抗旱...
霜霉病抗性 6 (DMR6) 蛋白是一种 2-氧戊二酸 (2OG) 和 Fe(II) 依赖性加氧酶，参与水杨酸 (SA) 代谢。SA 被认为是一种非生物胁迫耐受性增强剂，在番茄中发现 DMR6 的失活会增加其水平并诱导对多种病原体的抗病性。通过应用 CRISPR/Cas9 技术，我们生成了 Sldmr6-1 番茄突变体并测试了它们对干旱和晚疫病的耐受性。野生型番茄品种‘San Marzano’及其 Sldmr6-1 突变体被剥夺了 7 天的水。WT植物表现出严重的枯萎，而T 2 Sldmr6-1突变体叶片肿胀，并保持较高的土壤相对含水量。生态生理测量表明，Sldmr6-1突变体采取了节水行为，通过降低气孔导度来降低蒸腾速率。在干旱胁迫下，同化率也降低，导致气孔下腔中的CO 2浓度没有改变，并提高了水分利用效率。此外，在Sldmr6-1突变体中，干旱胁迫诱导抗氧化相关基因SlAPX和SlGST的上调以及参与ABA分解代谢的SlCYP707A2基因的下调。最后，我们首次在番茄中强调，Sldmr6-1 突变体对晚疫病的病原菌致病菌的敏感性降低。
家庭火灾天气规划工具
我们最依赖的人并不总是住在附近。使用本规划工具了解了您需要的帮助后，请创建第二道防线 - 向您的邻居问好。请他们为您提供安全撤离所需的帮助。这些对话可能会让人感到不舒服。我们中的许多人已经与住在我们附近的人失去了联系。好消息是：灾难一次又一次地将社区凝聚在一起。不要等到灾难发生才建立联系。我们希望本文件有助于促进与您最亲近的人的对话，并可以在紧急情况下提供帮助。计划准备好后，请与任何可以帮助您的人分享副本，并保留一份随时可用的副本，以便在紧急情况发生时可以查看。
QTLDESIGN：QTL的设计（定量性状基因座）实验
效果我们要检测到的QTL效应。对于PowerCalc和样品，这是一个Nu-erseric（向量）。为可检测到它指定了间交叉的附加成分和优势成分的相对大小。效应的规范取决于十字架。对于反向交叉而言，这是杂合gote和纯合子的均值。对于RI线来说，这是纯合子均值的一半，对于间卷，它是C（a，d）的两个组成矢量，其中A是添加效应（纯合子之间的差异），而D是主导效应（杂合子和纯合量的平均值之间的差异）。基因型均值为-A-D/2，D/2和A-D/2。对于可检测到的，可选的对于间折，可以使用字符串指定QTL效应类型。字符串“ add”或“ dom”用于分别表示表型的加性模型或主导模型。可能是表格C（a，d）的数量向量，表明添加剂和优势成分的相对幅度（如上所述）。默认值为“ add”。
闻到的探测器：用大语言模型
软件系统（Foster等人，2012年）和危害042的可维护性和进化（Sjøberg等人，043 2012）。换句话说，代码气味不会策划-044很大程度上会影响程序的运行并输出045正确的结果，但它阻碍了其进一步的开发-046的精神和迭代。许多研究人员已将047的注意力集中在048早期的代码气味问题与千年之类的问题，并提出正确的代码049气味识别可以帮助提供合理的050 050重构位置和代码051重构的机会（Fowler和Beck，1997）。Tradi-052 Tional方法计算了053代码的各种指标，例如LCOM（Meth-054 ODS中缺乏凝聚力）和NMD（声明的方法数），055全面确定该代码是否具有056代码，该代码是否基于它是否达到057 therhold。当机器学习和深度学习时 - 058 ING算法变得流行时，许多研究人员059代码气味的输入指标是060模型的特征，用于训练，以避免通过直接选择阈值而造成的061（Jha等人）（Jha等人），2019年； 062 Sharma等。，2021）。此外，在063代码重构的研究中，重要的研究方向064是找到重构机会，这是USU-065
智能农业机器人斗牛犬（sardog）的设计和实施
摘要 - 在过去的几十年中，农业系统遇到了重大的全球挑战，包括粮食供应的短期，水的供应量下降，投入成本上升以及农业劳动力减少。近年来，农业技术的进步（AGTECH）提高了农场生产力，并取代了手动单调的任务，这些任务是不安全或无效的农场劳动工人手工做的。在本文中，我们建议开发和实施一个名为Sardog的智能农业机器人，该机器人基于农业-NG Amiga机器人框架。sardog利用先进的人工智能（AI），激光雷达，图像互联网（IoT）传感器和机器人手臂，所有这些手臂都与他们手工一起工作，以自主有效地执行多个智能农业任务。sardog能够使用LIDAR自动导航，使用机器人臂拾取水果，使用机器人执行器传感器框架测试土壤性能，它可以跟随现场的农民并为其携带农产品。sardog的目的是使多个主要的农业过程更加高效，成本效益和人性化，并执行一些未被广泛探索的新农业过程。索引术语 - 精确农业，农用机器人技术，LIDAR SLAM导航，计算机视觉，深度学习。
罗格斯大学工程学院 lDepartment of Engineering ...
欢迎来到罗格斯大学电气与计算机工程系。我们很高兴地宣布，今年是罗格斯大学历史性的里程碑。我们的机构在著名的《美国新闻与世界报道》大学排名中取得了显著进步。作为我们对学术卓越的不懈承诺的证明，罗格斯-新不伦瑞克大学赢得了全美第 15 大公立大学的杰出地位。此外，在该排名辉煌的 40 年历史上，我们大学位于纽瓦克、卡姆登和新不伦瑞克的三个校区首次跻身全美 100 强大学之列。值得注意的是，罗格斯-新不伦瑞克大学在所有全美大学中保持了第 40 名的显着地位。此外，在 14 所十大联盟大学中，罗格斯-新不伦瑞克大学在公立大学排名中自豪地排名第 4，巩固了我们持续提供卓越教育和有影响力的研究的声誉。
题为“基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感——方法、数据处理方法和应用方面的差异”的特刊社论
如今，已有多种基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感传感器可用于地球科学应用，具有多种光谱和空间分辨率[1-4]。高光谱遥感图像的发展促进了新型图像处理技术的发展，并在土壤地球化学、水质评估、森林物种制图、农业压力、矿物蚀变制图等广泛领域取得了令人欣喜的成果。在过去的二十年里，不同的空间机构发射了多个星载高光谱传感器（例如，美国国家航空航天局 (NASA) 于 2000 年 11 月发射的 Hyperion；日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 于 2019 年 12 月发射的高光谱成像仪套件 (HISUI)；意大利航天局 (ASI) 于 2019 年 3 月发射的高光谱应用任务前体探测器 (PRISMA)）[1,5,6]。这些传感器充分利用了高光谱数据，并带来了从噪声消除到光谱制图等数据处理方法的创新。先前的研究强调了高光谱星载传感器在识别纯目标和识别具有弱光谱特征的光谱目标方面的局限性，因为这些高光谱传感器具有粗空间分辨率（通常为 20 m 至 30 m）和较差的信噪比（例如，Hyperion 在短波电磁域中的信噪比 (SNR) 较差）[7-10]。然而，这些星载传感器在环境监测方面取得了令人鼓舞的结果（例如，森林覆盖分类、检测森林的物候变化、土地利用/土地覆盖制图、农业土地覆盖表征、作物压力估计、岩性和矿物制图 [11-13]）。高光谱图像处理解决了与分类方法相关的主要困难，例如相关数据的高维性和标准处理技术的有限可用性[14]。为了克服这些局限性，最近建立了几种机器学习算法，补充了高光谱数据处理的巨大潜力[14]。由于星载高光谱传感器缺乏全球覆盖，不同国家使用不同的先进高光谱传感器进行常规的基于飞机和无人机的高光谱调查，例如先进的可见红外光谱仪（AVIRIS）及其最新版本AVIRIS-下一代（AVIRIS-NG）；HyMap；数字机载成像光谱仪（DAIS）等。这些传感器能够收集