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陆地生态系统生产：基于全球卫星和地面数据的过程模型
摘要。本文提出了一种建模方法，旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像（高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射），以及来自全球（1 o）数据集的历史气候（每月温度和降水量）和土壤属性（质地、C 和 N 含量）作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行，以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•，最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自
人工智能和清洁生产走向可持续发展：系统文献综述 Alfredo Enrique Sanabria Ospino，硕士
新技术不可避免地越来越多地融入到机构和人们的活动中，这一事实对可持续性提出了挑战，因为充分利用进步将使发展更加尊重环境。考虑到上述情况，这项工作的目的是调查与人工智能、清洁生产和可持续绩效相对应的研究趋势。为此，在科学数据库 Scopus 和 Web of science 中对 110 篇论文进行了文献计量分析。为了进行统一、清理和图形可视化过程，使用了技术工具 Vantage Point、R 中的 Biblioshiny 和 VoSviewer。结果展示了近年来该主题在科学领域的当前趋势。对各国的分析表明，亚洲大陆处于世界领先地位。另一方面，关键词的研究强调了研究的三大基本支柱的重要性，可能存在非实证关系。结果表明，人工智能、清洁生产和可持续性之间的接近性。
植物精油针对乳酸细菌和青贮生产中不良微生物的性能
非常关注植物提取物在牲畜和家禽生产中的应用，作为被禁止添加剂（例如抗生素）的替代品。植物提取物是从植物材料中提取的天然化合物或成分的混合物。由于存在众多具有药理特性的生物活性化合物，因此它们具有巨大的研究潜力。此外，由于它们的天然，可生物降解的性质以及减少对合成化学物质的依赖的能力，它们被认为是可持续和环保的选择。有关植物提取物在青贮饲料保存中施用的庞大科学研究已经报道了这种富集的植物的潜在抗真菌剂（Cock and van Vuuren，2015年），芦荟提取物具有广泛的微生物抑制活性，据报道它具有明显的抑制作用，并且对我的抑制作用具有明显的抑制作用，因此（命中率）（命中率）（命中率）（命中率）。 Al。，2013）。茶厂的有机简易提取物含有各种天然非离子表面活性剂，它们可以与某些抗菌剂合作以拮抗真菌（Hao等，2010）。一些研究报告说，ficus hirta vahl的乙醇提取物
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
Ph.D.论文是“选择纤维素微生物以增强沼气生产”。 生物技术系招募客座老师 场地Palli Siksha Bhavana（农业研究所），...
i）杜尔加普尔-713209外部检查员Nit-Durgapur化学系Rajnarayan Saha教授（实际上将在适当的时候发送链接）。
海上石油和天然气勘探、生产... - GOV.UK
与该项目相关的大气排放来自拟议作业的电力需求。钻井设施集成在 MODU 上，并使用船舶燃烧装置产生的电力。预计这些排放将迅速消散，不太可能产生重大影响。钻杆测试将导致 137.4 te 凝析油和 1582 te 气体被送往火炬。Benriach 油井钻井和完井活动产生的年二氧化碳当量排放量估计约为 38,235 吨。这约占 2020 年 TEPUK 年总排放量的 2.8%。Benriach 钻井产生的二氧化碳当量排放量将占英国海上航运和石油和天然气活动产生的二氧化碳大气排放量的约 0.2%。
人工智能在牛繁殖中的应用
如今，畜牧业面临着增加产量以满足日益增长的动物产品需求的挑战。在这种情况下，牛的繁殖代表着一个多因素过程，需要做出明智的战略决策来提高繁殖率和经济效益。本研究的目的是分析人工智能在改善牛繁殖决策方面的潜力。分析了该学科的几种技术的应用，例如机器学习、人工神经网络、深度学习、支持向量机和决策树。这些技术可以应用于不同的领域，例如：基因选择、发情和疾病检测、人工授精和动物健康监测。这些技术的使用取决于三个基本因素：组织的特征、拟议的目标和数据集的特殊性，在决定使用哪种技术时必须考虑到这些因素。因此，智能技术的应用可以降低成本，增加牛奶和肉类产量，从而提高效率和盈利能力，保证动物福利，从而实现畜牧业的可持续发展。决策、畜牧业、智能技术、食品安全
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。