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原型生物多样性数字双胞胎：农业景观中的蜜蜂
beehave是一个典型的高分辨率生态模型：它的空间范围相对较小。它仅表示一个蜂巢周围的景观，即5 x 5km²。因此，它不能用于评估蜜蜂及其在各个地区，国家或其他地区的栖息地的状况。Beehave的现有工作流程依赖于周围景观中田野和农作物的地图，这些田地和农作物很少可用，并且数据以测试菌落表现的模型预测的数据。Beehave已在25多个研究中使用（Suppl。材料1），但它用于支持国家或欧洲一级的政策制定。这些政策包括欧洲社区共同农业政策（CAP）的重要方面。支持制定此类政策，同时还可以帮助农民和养蜂人及其协会发展可持续和生物多样性的实践，有必要将Beehave的范围和预测能力扩展到数字双胞胎（DT），并考虑到为生物多样性保存而发展的特定挑战（DT）2023）。数字双胞胎使我们能够以一致的方式申请Beehave，从当地特定地点应用到国家范围。
AI Rad Companion Research CT 肺炎分析原型
• 肺炎检测：禁用处理。通常，建议保持此选项为开启，否则将不会处理任何病例 • 生成结构化报告：如果开启，将生成基于 TID1500 模板的带有数值结果的 DICOM 结构化报告（开启） • 高不透明度分割阈值：HU 中的阈值，高于该阈值的不透明度将被视为高不透明度分割 • 可视化单个肺叶（开启）或仅左/右肺（关闭）的分割轮廓 • 打开/关闭 MPR 系列每个切片中量化结果的可视化 • 打开/关闭高不透明度分割轮廓的可视化 • 分割轮廓的厚度：分割轮廓的像素数 • 窗口（中心/宽度）：带有分割轮廓叠加的结果系列的默认窗口参数。 • 显示体积渲染：如果关闭，将不会生成体积渲染系列。
咨询报告：香港绿色分类框架原型
香港金融管理局（金管局）委托气候债券倡议组织（气候债券）制定绿色分类框架，供本地市场采用。2023 年 5 月，我们发表了一份题为“香港绿色分类框架原型”的讨论文件。该文件除了概述我们对制定本地绿色分类框架的想法，包括背景、潜在好处和核心原则外，还提出了原型框架的结构和核心要素。根据该文件，我们进行了一次市场咨询，以收集持份者对该框架的开发和应用的反馈。金融业参与者、行业协会、学术界、智库和非政府组织 (NGO) 等一系列持份者均受邀参加咨询和相关的外展会议。
率先采用基于 VPN 的云策略原型，以简化图书馆管理
摘要：本文展示了一种基于 VPN 的云策略原型，该策略使用 SoftEther VPN 和 Microsoft Azure 来管理和交换图书馆管理系统和存储库。对原型进行了性能、安全性和可扩展性测试，结果表明基于 VPN 的云策略是管理分布式图书馆存储库的可行解决方案。通过使用 SoftEther VPN 和 Microsoft Azure，原型提供了安全通信和可扩展性，可以处理大量并发用户。未来的研究可以探索其他 VPN 技术和云平台，以增强原型的功能并评估其在各种场景中的性能。关键词：云策略、图书馆管理系统、SoftEther VPN、原型、Microsoft Azure。简介：在当代，数字资源的激增显著增加，对有效数字图书馆管理的需求也随之增加。作为回应，基于云的图书馆管理系统已成为一种可行的补救措施。然而，由于对安全性和性能的担忧，跨不同系统无缝交换数字图书馆资产仍然是一项艰巨的任务。为了克服这些障碍，我们设计了一种基于 VPN 的开创性云策略原型，用于监督图书馆管理系统和存储库的管理和交换。该策略建立了一个受保护的虚拟专用网络，使用户能够轻松地跨不同平台访问和交换资源。VPN 确保交易的加密和强化，从而减轻与数据泄露和网络威胁相关的风险。此外，基于云的方法提供了一系列优势，包括增强的可访问性、可扩展性和最小化的基础设施支出。图书馆可以通过利用基于云的图书馆管理系统的潜力来简化其运营，从而简化资源管理并提高其顾客的服务质量。此外，这种面向云的方法有助于与其他系统的无缝集成，增强功能并增强用户体验。总之，基于 VPN 的原型云策略成为管理和交易数字图书馆资产的复杂挑战的有利解决方案。它为监督图书馆存储库提供了一种安全有效的途径，同时减少了基础设施开销并增强了可访问性。它的可扩展性和集成能力使其成为各种规模图书馆的宝贵资产，赋予它们增强的管理能力和卓越的用户服务。
ITMC2024海报展示，原型展览，公司展览计划
P-24 Dushyant Dubey Dydimic机械性能的添加短玻璃纤维增强PLA复合材料跨变量打印参数，由机器学习优化的印度技术学院优化的变量打印参数
pilora：用于联邦课堂学习的原型指导增量洛拉
摘要。现有的联合学习方法在涉及数据隐私和非IID数据的情况下有效地处理了分散的学习。但是，在现实情况下，每个客户端都动态学习新类，要求全局模型对所有可见的类进行分类。有效地减轻灾难性遗忘和数据异质性，我们提出了一种名为Pilora的简单有效方法。一方面，我们采用原型学习来学习更好的功能表示形式，并利用原型和类特征之间的启发式信息来设计原型重新重量调节，以解决由数据异质性引起的分类器偏见而无需重新培训分类器。另一方面，我们将增量学习视为学习独特的任务向量并在不同的Lora参数中编码它们的过程。因此，我们提出了增量的洛拉（Lora）来减轻灾难性遗忘。标准数据集的实验结果表明，我们的方法的表现优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在不同的环境和数据杂基的程度上表现出强大的稳固性和优越性。该代码可从https://github.com/ghy0501/pilora获得。
脑电图的设计基于EEG EEG ELEPODE原型的Arduino
脑电图设计（EEG）设计作为对基于Arduino Uno的额叶部分中脑信号活性的检测。EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。 这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。 研究程序分为三个阶段。 第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。 第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。 第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。 基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。 同时，获得的截止频率为70 Hz。 使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。 因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。 关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。研究程序分为三个阶段。第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。同时，获得的截止频率为70 Hz。使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号
原型病原体防备助力 SARS-CoV-2 mRNA 疫苗研发
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 6 月 11 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.06.11.145920 doi：bioRxiv preprint
智能家禽的原型用于小型家禽养殖者，北部
家禽农场是全国和全球农业的重要部门，用于粮食生产和供应。监视和维持家禽的最佳生活条件是必须采取最高质量的家禽的重要步骤，才能提供优质的家禽，必须维护和监视最佳环境。如果有一些工具可以帮助通知鸡舍的独特环境，它可以帮助农民解决监测家禽农民进行的方法。技术进步在包括家禽种植在内的农业部门的发展中发挥了重要作用。该研究旨在创建一个自动开发的智能家禽的原型，以保持该地区的氨气含量和温度水平。也将测量湿度和温度，并将由风扇和热灯控制。此外，可以在不手动干预的情况下及时完成食物和水的提供。
用于清洁沾油海滩鹅卵石的原型岩石清洗机的开发和测试
本研究使用以下海滩沉积物和石油类型：沉积物混合物、砾石、原油浸油卵石、老化原油和乳化原油以及重油 A，油含量为 0.25% 至 2.0%（按质量计） 。这项研究证明了原型能够有效清洁受污染的海滩沉积物。清理后的海滩沉积物含有 0.00% 至 0.02% 的碳氢化合物。对于大多数油/沉积物组合来说，冷水清洗就足够了！含有重质燃油 A 的除外 重质燃油 A/沉积物组合需要热水清洗，并且通常需要第二次通过洗石机。该原型的产品流量已超过 16 吨/小时。