对涉及农产品(芽苗除外)种植活动的农业供水系统、农业用水实践、作物特性、环境条件和其他相关因素(包括检测结果,如适用)进行评估,以便:(1)识别可能将已知或合理可预见的危害引入涉及农产品或食品接触表面的任何条件;(2)确定是否合理必要采取措施,以降低涉及农产品或食品接触表面受到此类已知或合理可预见的危害污染的可能性。
免责声明这一信息是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构,或其任何雇员均未对任何信息,设备,产品或过程披露或代表其使用将不会侵犯私人拥有的私有权利。参考文献以商品名称,商标,制造商或其他方式指向任何特定的商业产品,流程或服务,并不一定构成或暗示其认可,建议或受到美国政府或其任何机构的支持。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
请记住,PSR 是新出台的,于 2015 年 11 月作为最终规定发布,生效日期为 2016 年 1 月,合规日期从 2018 年开始。不要想当然地认为农民熟悉 PSR 的定义术语和要求。当需要使用特定的 PSR 术语时,应使用通俗易懂的语言,以便农民理解这些术语。例如,如果询问“动物源生物土壤改良剂”的使用情况,可以包括一些常见的例子“如堆肥粪肥、鸡粪、餐桌垃圾和鱼乳剂”。避免使用 FSMA、PSR、PC、GAP 等首字母缩略词。在进入下一个讨论主题之前,先提问以确认对所讨论问题的相互理解。在检查之前,检查员可能有机会与农民讨论 FSMA 规则和监管流程。从一开始就解释检查的内容,以管理农民的期望,可以最大限度地减少顾虑,并为农民提供提出更多澄清问题的机会。在检查期间,检查员可能有以下机会进一步讨论具体的 PSR 要求:
解决方案:该项目的目标是生产出机械性能提高 20-30% 的铸件。目前正在探索多种解决方案,以使将纳米颗粒掺入铝中具有成本效益。最近的工作重点是使用与碳混合的反应性熔剂来生产纳米碳化钛。这是通过将含钛熔剂与活性炭混合并将材料添加到熔体表面来实现的。熔剂的作用是在加工过程中保护熔体。在这项研究中,形成了大量颗粒,并且颗粒的尺寸与碳前体没有紧密联系,这表明可以使用成本较低的碳。由于其他合金可能会干扰反应,因此将使用此程序生产母合金,然后可以将其添加到标准铸造合金中以提高其强度。
德勤是指德勤有限公司(一家英国私人担保有限公司,简称“DTTL”)、其成员所网络及其相关实体中的一个或多个。DTTL 及其每个成员所都是法律上独立的实体。DTTL(也称为“德勤全球”)不向客户提供服务。在美国,德勤是指 DTTL 的一个或多个美国成员所、其在美国使用“德勤”名称运营的相关实体及其各自的附属公司。根据公共会计的规则和规定,某些服务可能无法提供给鉴证客户。请访问 www.deloitte.com/about 了解有关我们全球成员所网络的更多信息。
• 光片显微镜彻底改变了生物成像技术,它能够快速、高分辨率地对标本(包括透明器官)进行三维成像,同时将光损伤降到最低。然而,这一突破也带来了重大挑战:生成的数据量巨大。典型的实验一天内可以生成数 TB 的数据,因此需要制定可靠的数据处理、处理和分析策略。本白皮书概述了有效管理、处理和分析光片显微镜生成的大量数据集的策略。
园艺后的损失对供应链和经济增长构成了重大挑战,尤其是在贫困国家。本评论论文探讨了园艺作物中围绕后票损失的多方面问题,并强调了技术创新在减轻这些损失方面的关键作用。价值链中的各种利益相关者,包括农民,处理人员和消费者,由于后收获后处理技术不足,面临重大风险。这项研究强调了采用先进的后票技术的紧迫性,重点是增强收获和包装策略。通过使用尖端技术,可以降低收获后的损失,并提高新鲜农产品的一般标准。不当使用包装材料和包装方法不足会导致这些损失,因此必须解决这些方面的可持续解决方案。这项全面的审查不仅确定了在国家内收获后果实和蔬菜损失的原因,而且还提供了可行的洞察力,以减轻措施。本文打算通过解决问题并提供可行的解决方案来支持创建强大而成功的园艺供应链。在收获,处理和包装过程中,技术进步的整合是减少后票后损失并促进资源约束地区经济增长的总体战略的关键要素。
1 Chaudhary Charan Singh国家农业营销学院(CCS NIAM),斋浦尔302033,印度2号商业管理部,Yashwant Singh Parmar园艺大学园艺与林业大学,索兰173230,印度索兰; piyushabm@gmail.com(p.m.); Rashmichaudhary@yspuniversity.ac.in(R.C.) 3印度帕格瓦拉(Phagwara)144411的农业学院农业经济学和扩展系,印度; priyanka.lal6@gmail.com 4 Agribusiness and Innovation平台,国际农作物研究所半干旱热带研究所,Patancheru 502324,印度; saswatkumar.pani@icrisat.org 5遗传学和植物育种系,Acharya Narendra Deva农业与技术大学,印度Ayodhya 224229; agsingh2023@nduat.org 6印度国家理工学院人文与社会科学系,印度,哈米尔布尔,印度177005; chhayadhwal597@gmail.com 7印度卡尔纳尔132001的Icar-Central土壤盐度研究所; kamlesh.ugf@gmail.com 8 Silviculture and Agroforestry,Yashwant Singh Parmar园艺与林业大学博士 ); prashantsharma92749@gmail.com或prashant92749@yspuniversity.ac.in(P.S.)1 Chaudhary Charan Singh国家农业营销学院(CCS NIAM),斋浦尔302033,印度2号商业管理部,Yashwant Singh Parmar园艺大学园艺与林业大学,索兰173230,印度索兰; piyushabm@gmail.com(p.m.); Rashmichaudhary@yspuniversity.ac.in(R.C.)3印度帕格瓦拉(Phagwara)144411的农业学院农业经济学和扩展系,印度; priyanka.lal6@gmail.com 4 Agribusiness and Innovation平台,国际农作物研究所半干旱热带研究所,Patancheru 502324,印度; saswatkumar.pani@icrisat.org 5遗传学和植物育种系,Acharya Narendra Deva农业与技术大学,印度Ayodhya 224229; agsingh2023@nduat.org 6印度国家理工学院人文与社会科学系,印度,哈米尔布尔,印度177005; chhayadhwal597@gmail.com 7印度卡尔纳尔132001的Icar-Central土壤盐度研究所; kamlesh.ugf@gmail.com 8 Silviculture and Agroforestry,Yashwant Singh Parmar园艺与林业大学博士); prashantsharma92749@gmail.com或prashant92749@yspuniversity.ac.in(P.S.)
2 The Principles Explained................................................................................................. 6 2.1 Principle 1 – Enable Flow of Data and Single Source of Truth.....................................................................6 2.2 Principle 2 – Enable Simplified Interface Configuration..............................................................................10 2.3 Principle 3 – Use Vendor不可知论的,基于标准的方法............................................................................................................................................................................................................................... 12 2.4原则4 - 启用旧系统集成............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. Models..................................18 2.7 Principle 7 – Provide Transparency, Visibility and Data Access.................................................................24 2.8 Principle 8 – Embed a High Level of Cyber Security..................................................................................26
摘要 最近的数据显示,在基于价值的学习过程中,涉及高阶知识和联想学习的系统之间的相互作用会驱动反应。然而,尚不清楚这些系统如何影响主观反应,例如疼痛。我们测试了指令和逆向学习如何影响疼痛和疼痛引起的大脑激活。健康志愿者(n=40)要么被指导线索和厌恶结果之间的偶然性,要么通过经验在偶然性逆转三次的范式中学习。我们使用功能性磁共振成像测量了预测线索对疼痛和热诱发大脑反应的影响。无论参与者是否收到了偶然性指令,预测线索都会随着偶然性的变化而动态调节疼痛感知。随着偶然性的变化,岛叶、前扣带回和其他区域的热诱发反应会更新,前额叶皮质的反应会介导对疼痛的动态线索效应,而脑干的延髓前腹侧 (RVM) 中的反应则在整个任务过程中受到初始偶然性的塑造。定量建模表明,在指导组中,预期值完全由指令形成,而在未指导组中,预期值则根据基于错误的学习而动态更新。这些差异伴随着前扣带回、丘脑和后岛叶等区域中基于价值的学习的神经关联分离。这些结果显示了预测如何动态影响主观疼痛。此外,成像数据描绘了三种类型的网络,这些网络涉及疼痛的产生和基于价值的学习:对初始偶然事件作出反应的网络、在反馈驱动的学习过程中随着偶然事件的变化而动态更新的网络以及对指令敏感的网络。总之,这些发现为影响疼痛的疗法设计提供了多个切入点。