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稻草回报对中国玉米场的温室气体排放的影响：荟萃分析
结果：发现分别显示出140和40％的CO 2和N 2 O的大幅增加。甲烷排放量增加了3％，而CO 2排放的最大效应值为2.66，氮速率<150 kg/hm 2。CH 4排放的效应值随土壤有机含量的降低而增加，CH 4排放的效应值从浓度> 6 g/kg时变为正变为正。随着氮速率增加，在稻草回流下的n 2 O排放效应最初增加然后减少。n 2 o排放量显着增加。随机森林模型的结果表明，在稻草返回下影响CO 2和N 2 O排放的最重要因素是施用的氮量，并且影响稻草返回下玉米领域的CH 4排放的最重要因素是土壤有机碳含量。
Genai / Transformers研讨会概述，内部和见解< / div>
➢j和l是损失 /错误 /成本功能的通常符号，即< / div>模型预测的内容与根据地面真理预测的内容之间的区别。
新能源供热技术经济性评估与市场拓展策略探究 - Journals
摘要：在全球努力解决气候变化和促进能源转变的背景下，供暖部门的能量结构已成为核心组成部分。传统的加热方法主要基于化石燃料，例如煤炭和天然气，这些燃料和天然气不仅有限，而且在燃烧过程中会发出大量的温室气体和污染物，从而造成严重的环境破坏并加剧环境问题，例如全球变暖和空气污染。作为一种新兴的加热方法，新的能源加热技术使用可再生能源，例如太阳能，地热能，空气能，生物质能量等。用于供暖，它具有显着的环境优势和发展潜力。因此，对新能源供暖技术的经济和市场发展战略的深入研究具有重要的理论价值和实际意义，可促进新的能源供暖和实现能源，环境和经济的协调发展的广泛应用。关键字：新能量；技术;市场扩展
有问题使用互联网研究的进展
naomi A. fineberg a，b， * * * * * * * * e M. M. M. Mench ́ On D，Natalie Hall，Bernard Dell'Osso，G，H，H，I，Matthias Brand the Baptist，Blesseds的Joes of Blesseds，Solo DeTrivis，T，Hans St. Daniel L. King Daniel L. Beatrice Benatti F，G，Maca Pellegrini A，Dario Conti，F，Ilaria M. Riva AV，Gianluigi M. Riva AV，但Flayelle Ax，Thomas Hall和Josephnaomi A. fineberg a，b， * * * * * * * * e M. M. M. Mench ́ On D，Natalie Hall，Bernard Dell'Osso，G，H，H，I，Matthias Brand the Baptist，Blesseds的Joes of Blesseds，Solo DeTrivis，T，Hans St. Daniel L. King Daniel L.Beatrice Benatti F，G，Maca Pellegrini A，Dario Conti，F，Ilaria M. Riva AV，Gianluigi M. Riva AV，但Flayelle Ax，Thomas Hall和Joseph
第五届高级计算国际会议
关于部门计算机科学与工程部提供不同的UG，PG和PHD计划。该部门对UG的批准了300，PG计划的摄入量为18。B.部门提供的技术CSE已获得NBA认可。该部门在网络安全，人工智能，机器学习，数据科学，数据分析，机器人技术，自然语言处理，纳米计算领域具有出色的安置记录和专业知识。（锡金·马尼帕尔技术学院 - 锡金·马尼帕尔大学（smu.edu.in））
Edunorm Journal是一本国际学术期刊
当专门针对乘客考虑时，机场需要改善自己，并更加实际，迅速地满足期望，这与越来越多的乘客及其期望日益相符。机场最具挑战性的问题之一是无法以健康的方式管理大型客运。出于这个原因，近年来，已经努力大量地使用技术提供的要素，以便有效地管理机场内的客运。在这一点上，主要目标是指导乘客到达技术集成工具以进行必要的程序，以减少机场的拥塞，从而更快地完成程序，并减少他们在机场上花费的时间。这种情况不仅是乘客人群造成的必要性；它也是了解机场管理质量并能够与其他机场竞争的关键要素。近年来，机场管理人员非常重视数字要素，以及在机场授权的人员来管理这些元素。本研究研究了在机场使用技术在机场上花费的时间最小化的效果，并在此问题上提出了各种系统和应用建议。
物联网（IoT）基于风能收获的机器学习技术
摘要 - 物联网（IOT）是可再生能源研究的重要途径，尤其是在增强风车性能，降低风能成本以及减轻风能风险的方面。本文集中于利用物联网评估风能和太阳能以及估计模块寿命。物联网已改进了评估方法，监视精度和产品测试，绿色能源中的电力网络可靠性和库存管理影响。预测绿色能源输出至关重要，但由于风速爆发而具有挑战性。机器学习（ML）技术用于预测基于风能的电力输出，并对预测方法进行比较评估。物联网技术和算法可实现能源消耗预测，得出更准确的预测和较低的均方根误差（RMSE）。准确的气象预测至关重要，在绿色能源部门中，需要对真实风力发电机数据进行预测模型。该研究旨在开发用于精确预测的技术，重点是针对光伏系统的全面风预测算法。各种ML技术和绿色能源预测软件在这项工作中的准确性评估。
超越个人：治理人工智能的社会危害
摘要：在本文中，我区分了人工智能 (AI) 背景下可能出现的三种危害：个人危害、集体危害和社会危害。社会危害经常被忽视，但不能归结为前两种危害。此外，应对人工智能引起的个人和集体危害的机制并不总是适合应对社会危害。因此，政策制定者对当前人工智能法律框架的差距分析不仅存在不完整的风险，而且为弥补这些差距而提出的新立法提案也可能无法充分保护受到人工智能不利影响的社会利益。通过概念化人工智能的社会危害，我认为需要从个人角度转变视角，转向人工智能的监管方法，以解决其对整个社会的影响。借鉴专门保护社会利益的法律领域——环境法，我确定了欧盟政策制定者在人工智能背景下应考虑的三种“社会”机制。这些机制涉及 (1) 公共监督机制，以提高问责制，包括强制性影响评估，并提供提供社会反馈的机会； (2) 公共监测机制，以确保独立收集和传播有关人工智能社会影响的信息； (3) 引入具有社会维度的程序性权利，包括获取信息、获得司法公正和参与人工智能公共决策的权利，无论个人受到何种伤害。最后，在提出总结性意见之前，我会考虑欧盟委员会关于人工智能监管的新提案在多大程度上考虑到了这些机制。