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优化农作物管理策略，以提高产量，水生产率和藜麦的可持续性，在浅层玄武岩半干旱地区
结果和讨论：结果表明，随着温度与最佳生长条件紧密对齐，11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应，但研究发现，考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题，使用100 kg n ha -1是最佳的。此外，水生产率，蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明，早期播种，40％ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1，表现出较高的碳效率和可持续性，同时最小化n 2 O发射。但是，这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言，该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力，在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
采取更及时的劳动生产率增长
由于一系列的冲击，包括COVID-19的大流行，能源危机和地缘政治紧张局势升高，近年来，近年来抽象的生产力发展变得越来越不确定。尽管如此，试图将最新生产率增长趋势的尝试受到限制，通常集中在特定职业或行业内的微观生产率上。迄今为止，尚未努力为广泛国家的劳动生产率增长的宏观经济衡量 - 本文寻求解决的差距。本文介绍了40个经合组织和加入国家的小组的劳动生产率增长。本文的主要新颖性是在面板框架内将机器学习技术与混合频率模型的集成在一起，从而可以最佳地利用更高的频率数据。该方法将混合频率设置与各种模型相结合，包括动态因子模型，惩罚回归（Lasso，Ridge，Elasticnet）和基于树的模型（梯度增强的树木，随机森林）以及出版物滞后的解释。性能提高与40个国家 /地区的自回归基准平均值约35％。机器学习模型，特别是梯度增强的树木，在大多数国家 /地区都优于替代品。与40个国家 /地区的30个国家强加的权重相比，发现具有估计重量的MIDAS规格带来了其他信息。关键字：现觉，机器学习，面板，劳动生产力。JEL代码：C4，C53，C23，E24。
生产力和劳资关系的变化
摘要：新技术，可持续性政策，保护主义和消费者的偏好正在推动汽车集群的重组。人工智能（AI）的出现有可能在世界各地的就业系统中产生破坏性影响。未来的广谱算法的未来部署能够在广泛的应用领域（例如工业机器人技术，软件和数据通信）中使用，可能会导致当前的工作模式发生很大变化，迅速使许多失业者在全球范围内迅速失业，并极大地破坏了劳动关系。在本文中，我们确定了AI在汽车领域的可能渗透，并研究其对葡萄牙工作组织，就业和劳资关系系统的影响。进行这些更改以提高产品质量，控制成本并提高生产率。我们研究了收集新数据的生产力和劳资关系的这些含义，并根据汽车行业的二级统计分析和案例研究获得结果。最后，考虑到汽车行业的投资成为汽车行业的明显趋势时，将讨论生产率和劳动力市场的变化，考虑到汽车领域的就业和技能变化。
腐败和税收负担：对总要素生产率的联合影响是什么？
腐败通常被定义为滥用公共场所供私人利益。文献中有关腐败与经济发展之间关系的主要流方法是专注于腐败与投资或产出增长之间的联系。沿此行的早期评估包括Shleifer和Vishny（1993），Mauro（1995），Bardhan（1997）以及Ades和Di Tella（1999）。一个涵盖的结论是，腐败会阻碍经济表现。按定义，税收负担是一个人，公司或国家 /地区支付的税额，在该期间被认为是总收入的一部分的指定期限内。它包括对经济代理商和活动征收的各种税收和关税。McBride（2012）提供了有关分类影响的经济研究的全面摘要。结论是，扭曲税收对经济增长的总体影响是负面的。关于腐败对经济进步影响的特定渠道的证据是巨大的，但有些混杂（Cie'slik和Goczek 2018）。Mauro（1995）报告说，腐败与增长之间存在负相关，但还发现，当投资控制增长时，这种影响是微不足道的。MO（2001）补充说，当将人力资本用作解释变量时，腐败对生长的负面影响消失了。
Alarity Therapeutics宣布董事会授权$ 5 ...
CNH使用自动化来提高零件仓库巴西尔顿的生产率和可持续性，2025年3月4日，在世界工程日CNH上，CNH发布了最新的“可持续年度”系列中的第一部分。文章“工程师在一个带有许多活动部件的仓库中的工程师策划自动化”，着眼于在我们位于美国印第安纳州黎巴嫩的北美零件仓库之一的AutoStore™自动化计划的影响。这个占地19英亩的仓库每周7天每天运行近24小时，为我们的全球经销商网络服务。作为全球关键仓库，黎巴嫩必须为我们的投资组合中的许多不同型号管理各种备件。每年，当我们推出新机器时，更多的新零件流入其库存中以加入现有股票。了解我们的计划和过程工程师如何设计新的自动化流程来解决此存储问题，并导致停机时间为零，生产率提高，成本节省和可持续性福利。在以下网址阅读我们的故事：https：//publications.cnhindustrial.com/a-sustainable-2024-2024-2025/autoStore-Project CNH工业（NYSE：CNH）是世界一流的设备，技术和服务公司。以破坏新的基础为基础，该基础以创新，可持续性和生产力为中心，该公司提供了战略方向，研发能力和投资，从而使其全球和地区品牌的成功。在全球范围内，Case IH和New Holland Supply 360°农业应用程序从机器到工具以及增强它们的数字技术；案例和新荷兰建筑设备提供了完整的建筑产品阵容，使行业更加生产。该公司以地区为重点的品牌包括：Steyr，用于农业拖拉机；乌鸦（Raven），数字农业，精确技术和自治系统发展的领导者；半球，高精度卫星定位的领先设计师和制造商，以及标题技术；弯曲木板，专门从事耕作和播种系统；米勒，制造应用设备；和Eurocomath，为建筑领域（包括电力解决方案）生产了各种各样的迷你和MIDI挖掘机。在两个世纪以上的历史中，CNH一直是其领域的先驱，并继续充满热情地创新并推动客户效率和成功。作为一家真正的全球公司，CNH的40,000多名员工构成了多元化和包容性工作场所的一部分，致力于赋予客户发展和建立更美好的世界。有关更多信息和最新的财务和可持续性报告，请访问：CNH.com CNH及其品牌的新闻访问：Media.cnh.com媒体联系人：
数字化和生产力：ESCB专家小组的生产力，创新和技术变革的报告
数字化的生产力增强效应已引起人们对促进数字技术的兴趣。本报告为欧元区国家提供了不同的估计数字吸收对公司水平生产率的影响，这表明数字技术的采用可能会导致中期企业的生产率提高。但是，并非所有公司和行业都从数字采用中获得了显着的生产力提高，而并非所有数字技术都带来了可观的生产率提高。该报告重点介绍了欧元区国家数字化生产率较低的可能因素。例如，缺乏强大的机构和治理结构可能有助于解释为什么数字扩散比预期的要慢，为什么在某些国家 /地区速度要慢，为什么现在还没有完全实现数字化的预期生产力益处。此外，该报告表明，数字革命的全部好处将通过向公司适当地提供技能以及在低生产力公司中投资计算机信息来获得。
通过肝...
肝脏轴轴在维持家禽的健康和生产力方面起着核心作用。此外，肝脏轴是消化，代谢，免疫和排毒的关键调节剂。肠道具有多样的菌群，是营养吸收和免疫调节的主要部位，而肝脏代谢营养素，排毒物质，并充当针对从肠道转移的病原体的前线防御。该相互联系的系统中的破坏，包括肠道营养不良或肝脏炎症，可能导致免疫力受损并降低生产率。这次迷你审查探讨了旨在优化肝脏轴以增强家禽性能的综合营养和免疫学策略。营养干预措施，例如使用霉菌素，维生素，氨基酸，微量营养素，益生菌，益生元和合成生物，已经证明了它们支持肝脏和肠道健康的潜力。饮食成分，例如植物添加剂，纤维和脂肪酸，进一步有助于免疫调节和全身健康。免疫学方法，例如β-葡聚糖和OVO刺激，包括先进的遗传技术在内，分子方法为改善疾病耐药性和器官功能提供了其他途径。尽管取得了显着进步，但挑战包括抗生素抗性，环境压力源和实施成本持续存在。诸如宏基因组学，代谢组学和精确育种等新兴技术提供了创新的解决方案，以增强肝脏相互作用。这篇评论强调了了解肝脏轴轴的最新进步，并呼吁制定改善可持续家禽生产的整体策略。未来的研究应整合这些方法，以提高家禽行业的弹性，生产力和可持续性。