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利用菊科生物质和生物肥料控制黑痂病，改善马铃薯作物健康
巴基斯坦的马铃薯 ( Solanum tuberosum L.) 种植面临挑战，其中由立枯丝核菌 (Rhizoctonia solani Kühn) 引起的黑痂病是一个严重问题。化学杀菌剂等传统方法可以部分控制该病，但缺乏有效的解决方案。本研究探讨了生物肥料和菊科杂草生物质土壤改良剂在控制该病害方面的潜力。选择了两个马铃薯品种 Karoda 和 Sante，并单独或与苍耳生物质一起测试了两种生物肥料 Fertibio 和 Feng Shou。阳性对照中的病害压力最高，化学杀菌剂可显著降低病害压力。苍耳生物质也显著降低了病害发生率。Fertibio 的效果优于 Feng Shou。施用生物肥料和生物质可以改善植物的生理生化特性。块茎重量、光合色素、总蛋白质含量和抗氧化酶（CAT、POX 和 PPO）呈正相关。Fertibio 和 S. marianum 生物质的联合应用可有效控制黑斑病。这些环保替代品可以增强疾病管理和产量。未来的研究应探索它们的成本效益、商业化和安全性。
噬菌体在冰河流生物膜上微生物细菌群落的作用
病毒调节微生物群落的多样性和活性。然而，对它们在流细菌生物膜群落结构中的作用知之甚少。在这里，我们介绍了有关瑞士三种横向冰山的各种流病毒群落多样性和组成的见解。冰期流的特征是极端的环境条件，包括近冻结温度和超寡聚营养。这些条件选择了几个但适应良好的细菌进化枝，这些进化枝在生物膜群落中占主导地位，并通过微生物菌株占据了壁ni。我们使用元基因组测序揭示了这些流中各种生物膜病毒组合。在不同的流量和流中，病毒群落组成与细菌宿主的组成紧密结合，细菌宿主的宿主是由一般高的宿主特定城市强调的。将噬菌体相互作用的预测与辅助代谢基因（AMG）相结合，我们确定了通过感染微生变化枝成员的噬菌体共享的特定AMG。我们的工作为更好地理解细菌之间的复杂相互作用和噬菌体在一般情况下的噬菌体和噬菌体之间提供了一步。
废除并替换第410-2-3章认证
《阿拉巴马州国家健康计划》的本章审查了某些专业保健服务的状态，并需要提供其他服务来解决计划的优先级部分中提到的问题。专业服务被单独确定，以便于参考，并强调其在整体计划和监管责任中的重要性。阿拉巴马州的医疗保健系统不应因不必要的昂贵服务重复而负担。作者：州范围的卫生协调委员会（SHCC）法规机构：ALA。1975，§22-21-260（4）。历史：生效1993年5月18日。修订：1996年6月19日提交；自1996年7月25日生效。废除和新规则：2004年10月18日提交；自2004年11月22日生效。修订（仅SHP年）：2014年12月2日提交；自2015年1月6日生效。废除和新规则：出版于2020年3月31日；自2020年5月15日。废除和新规则：出版于2024年4月30日；生效2024年6月14日。
高科技士兵难以找到、训练和替换
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基于计算机视觉的位移识别及其在操作条件下的桥梁状况评估中的应用
摘要：桥梁损坏检测对于确保桥梁结构的安全性和完整性至关重要。传统的损伤检测方法通常依赖于手动检查或基于传感器的测量结果，这可能是耗时且昂贵的。近年来，计算机视觉技术在桥梁位移测量和损伤检测中显示了有希望。这项研究的目的是从基于计算机视觉的方法测量的位移中提取可靠的特征，这些方法对结构条件变化敏感，同时对操作条件的变化有牢固的变化。特别是，本研究论文使用基于基于计算机视觉的位移测量的横向影响比（DTIR）定义的指标提出了一种新颖的桥梁损伤检测方法。所提出的方法利用计算机视觉算法在移动负载下提取桥梁的位移响应。DTIR指示器定义为在两个相邻梁之间的车辆诱导的桥梁准静态位移比，被提取为对损伤敏感的特征。理论推导证明，DTIR指标仅与车辆在甲板上的结构状况和横向位置有关，而与车辆重量和速度的变化无关。为了验证所提出的方法的有效性，在具有不同结构条件的多束梁桥上进行了一系列驱动实验。结果证明了所提出的方法准确检测结构损伤的发生和可能位置的能力。此外，本文讨论了用于桥梁损坏检测的DTIR指标的优点和局限性，以及如何将所提出的方法推广到具有两个以上的交通车道的桥梁。总而言之，提出的方法为在操作条件下的桥梁提供低成本，易于部署和可扩展的健康监控解决方案提供了有希望的解决方案。
AI在工作场所或教育机构禁止欧盟法规2024/1689（AI ACT）禁止的情绪识别的系统
《欧洲AI法案》（2024/1689）自2024年8月1日起就一直有效，并规范了欧盟（EU）的人工智能（AI）的使用。AI法案具有基于风险的方法。因此，从2025年2月2日起，禁止某些带来不可接受风险的AI系统。由《 AI法案》的主管来解释如何以监督目的解释禁令。为了在荷兰为此做准备，Autoriteit Persoonsgevens（AP）询问感兴趣的各方（公民，政府，企业和其他组织）及其代表寻求需求，信息和见解。我们可以使用所有输入来考虑对禁止的AI系统的进一步澄清。2024年9月27日，AP发布了第一个关于AI法案前两项禁令的意见。在第二次呼吁输入中，我们解决了第六次禁止：在工作场所或教育机构领域的情感识别系统（禁令F）。稍后，我们将要求对其他禁令进行输入。本文档在通过一组问题要求（附加）输入时概述了这些禁止的AI系统的特定标准。可以提交捐款，直到2024年12月17日。AP根据其作为算法和AI的协调主管的角色来呼吁输入。为了完成这项新任务，在AP内建立了算法监督协调部（DCA）。荷兰政府目前正在为《 AI法案》的国家监督当局进行正式指定。此呼吁的投入还与为支持《 AI法案》禁止的AI系统的未来监督进行的准备工作保持一致。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
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