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Q. Vera Liao、Milena Pribić、Jaesik Han、Sarah Miller 和 Daby Sow。2018 年。面向可解释 AI 用户的问题驱动设计流程
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数据项描述 - ASSIST-QuickSearch
研发项目摘要报告了关键的项目管理、计划、技术和财务数据。研发项目摘要包括管理和资金信息、研究目标、创新方法、成就、计划、技术转型、技术转让和问题。研发项目摘要中包含的技术和财务信息可以全面评估项目目标、进展和状态。此数据项描述 (DID) 包含由合同工作说明 (SOW) 中描述的特定和离散任务要求生成的数据产品的格式和内容准备说明。
猪疫苗协议-Yarde兽医服务
- 疫苗用于通过将动物暴露于病毒或细菌的非致病形式来预防疾病。疫苗不提供100％的保护，而是有助于降低接收感染的机会。协议中使用的疫苗 *大多数剂量最低50剂，大多数需要增强 * farrowsure金b-母猪/镀金/野猪疫苗（给予2cc，im）生殖病毒/细菌保护
Q. Vera Liao、Milena Pribić、Jaesik Han、Sarah Miller 和 Daby Sow。2018 年。面向可解释 AI 用户的问题驱动设计流程
• 系统使用哪种数据进行训练？• 训练数据的来源是什么？• 标签/基本事实是如何产生的？• 训练数据的样本量是多少？• 系统不使用哪些数据集？• 数据的潜在局限性/偏差是什么？• 训练数据的大小、比例或分布如何？
发情人工智能系统的评估……
摘要：对人工智能系统用于母猪发情检测的评估 Steven Verhoeven 1,5、Ilias Chantziaras 2、Elise Bernaerdt 1、Michel Loicq 3、Ludo Verhoeven 4 和 Dominiek Maes 1 1 比利时根特大学兽医学院猪健康管理系；2 比利时根特大学兽医学院内科系；3 noHow，比利时；4 荷兰埃因霍温；5 现地址：荷兰 Lintjeshof 要点： 安装了人工智能 (AI) 系统的三个比利时母猪养殖场（A、B 和 C）被用于研究这种 AI 系统是否有助于优化授精时机。 在农场 A，实施人工授精系统后，所有评估参数都显著改善（分娩率 + 4.3%、重复配种率 - 3.75%、首次授精后分娩率 + 6.2%、每窝产仔数 + 1.06 头）。 在农场 B，实施人工授精系统前后唯一具有统计学意义的差异是每窝产仔数（-0.48 头），而在农场 C，这一参数显著增加了 0.45 头。 简介 母猪发情检测对于预测最佳授精时机至关重要。在商业养殖场，农民通常根据母猪的行为迹象通过视觉检测发情。然而，这些迹象在母猪之间差异很大，而且发情持续时间很难提前预测。因此，每次发情进行多次授精以优化生育结果是一种方法。这种策略既费时又会产生额外成本。如今，已经开发出使用连接传感器和摄像头来持续监测行为数据的技术创新来检测母猪的发情。随后，人工智能（AI）系统对收集到的行为数据进行分析。这项研究调查了这种人工智能系统是否可以帮助生产者优化授精时机和繁殖性能。材料和方法安装了人工智能系统（SmaRt Sow Breeding (SSB)）的三个比利时商业母猪农场（A、B 和 C）参与了这项研究。SSB 系统通过安装在母猪上方箱子上的摄像头持续收集繁殖单元中每头母猪的行为数据。该算法使用收集到的母猪活动模式来预测每头母猪的最佳授精时机，并在用户界面上显示授精请求。建议使用该系统的农民：1）每天用诱捕公猪进行一次发情检测，并指明进行发情检测的时间； 2）每天最多给母猪喂食两次，并在固定的时间喂食，使系统能够区分与进食相关的行为和与发情相关的行为；3）尽可能保持授精装置安静，以将母猪表现出与发情无关的任何异常行为的风险降到最低，并使系统更容易检测到发情信号。该系统设计用于断奶母猪，而不是母猪，因为它们的行为变化太大，难以可靠地评估。因此，本研究未包括母猪的表现。在参与研究的三个农场中，包括了实施该系统之前 1.5 年和之后 1.5 年的生殖周期（n = 6717）。参数包括：（1）分娩率（FR），（2）重复繁殖者百分比（RB），（3）第一次授精后的分娩率（FRFI）和（4）每窝总产仔数（NTBP）。此外，还分析了系统收集的数据以描述断奶至发情间隔 (WEI)、发情持续时间 (ED) 和每次发情的授精次数。该数据集包括在农场 B 和 C 收集的 2261 个周期。结果与讨论在农场 A，所有参数均显著改善，即 FR + 4.3%、RB - 3.75%、FRFI + 6.2% 和 NTBP + 1.06 头仔猪。在农场 B，NTBP 显著下降，为 0.48 头仔猪，但该农场的授精剂量较低（每剂 0.8 × 10 9 个精子）。在农场 C，实施该系统后，只有 NTBP 显著增加，为 0.45 头仔猪。系统确定的 WEI 在 78 到 90 小时（h）之间变化，比农民确定的 WEI 短 10-20 小时。系统确定的 ED 范围为 48 至 60 小时，与农民评估的 ED 相比变化较小。在农场 B，只有 NTBP 的差异具有统计学意义，即 - 0.48 头仔猪。FR 和 FRFI 有所改善，而 RB 有所增加（p > 0.05）。农场 B 每次发情的平均授精次数随时间保持相似，而农场 C 每次发情的平均授精次数随时间从大约 1.6-1.2 减少。这项研究表明，用于母猪发情检测的实时人工智能系统可以帮助农民确定最佳授精时机，如果使用得当，可以提高农场的繁殖性能。繁殖性能的总体结果是积极的，但由于农场管理的差异，每个农场的结果各不相同。除了正确的发情检测外，管理、遗传、饲料、健康状况和精子质量等其他因素对于增加成功受孕的机会也非常重要。这些因素可能在某种程度上影响了结果，例如，由于基因改良，产仔数增加。结论 AI 系统可以帮助农民提高繁殖性能、评估发情特征并减少每次发情的授精次数。由于农场管理、遗传学和授精剂量等许多其他变量也会影响繁殖性能，因此不同农场的结果可能有所不同。完整出版物可在 https://doi.org/10.1186/s40813‐023‐00303‐3 上找到。
土壤管理和监测计划（F-023）
如果是的，请选择任何适用的人：�实施整个农场计划以确定适当的土地使用区 - 在播种窗户的早期播种农作物 - 农业经济学管理以增强健康的剧烈作物来利用可用的土壤水水，以增强健康的剧烈牧场来增强健康的牧场，以利用可用的土壤水平，以避免使用长期的过渡范围。并管理残余植被�种树
NYBG在COP16宣布CAF合作
“这种签署标志着我们的集体旅程中的一个重要里程碑，” CAF的执行总裁SergioDíaz-Granados强调。“我们正在携手共同播种我们对促进我们生物多样性的科学工作的变革性项目的承诺，并促进可持续实践，从而使我们整个拉丁美洲和加勒比海地区的社区受益。CAF认识到与NYBG联盟的巨大潜力，弥合了我们生物多样性和保护实践知识之间的显着差距。”
美国医生提出了针对疫苗犹豫的新方法
在容易获得疫苗的区域中，这个问题更加令人烦恼，这表明低摄取部分是由于疫苗犹豫所致，这可能是由于降低的死亡率和强烈的反vaccincation宣传的不寻常组合所助长的。这些运动对基于疫苗的科学，当局建议使用的科学不信任，甚至是获得Covid-19的严重性。对理事机构和制药公司的不信任会导致疫苗的犹豫，Marginalississmunities -MayavoidVaccination，因为历史上具有医疗保健的负面经验或缺乏有效的健康消息传递。1112
美国陆军工程兵团 (USACE) 修改合规检查表（所有合同类型）
IDC - 不定期交付合同 IDIQ；ID/IQ - 不定期交付、不定期数量合同 IGE - 独立政府估算 J&A - 论证和批准 JAM - 联合任命模块 PA - 采购分析师 PCF - 无纸化合同文件 PCO - 采购合同官员 PNM - 价格谈判备忘录 POM - 谈判前目标备忘录 PIEE - 采购集成企业环境 PWS - 绩效工作说明书 QAP - 质量保证计划 QASP - 质量保证监督计划 SAM - 奖励管理系统 SOW - 工作说明书 UAI - 美国陆军工程兵团采购指令 UDG - 美国陆军工程兵团桌面指南
水质测试 ULA 出租人检查表
更新出口清单 完整的实验室分析数据包，包括保管链文件、相关实验室认证/证书副本和实验室质量控制包 现场取样表、日志和所有其他现场文件 每层楼一个图表，描述每个饮用水样本位置和分析结果 每个取样出口的照片记录，包括照片中实验室提供的取样瓶的条形码。 任何其他州和地方文件要求 聘请合格的专业人员制定 SOW 并在实施纠正措施后重新取样。在采取其他步骤时，请及时更新 GSA LAM。继续采取其他纠正措施和重新取样，直到所有问题都得到解决。