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具有单侧耗散矢量场
，而不仅仅是目前。这是指它们无法生成半组（当G仅取决于X，即自主情况时）或在r d上的两参数半集团（非自主情况）。此问题具有某种兴趣，因为通常根据某种形式的动力学系统来定义数学上的定义[10,11]。有趣的是，Cong＆Tuan [1]确实表明，自动caputo fde的解决方案在标量和多维三角形矢量场的R D上生成了“非局部”动力系统。这是从[2，定理3.5]的事实表明，此类FDE的解决方案在有限的时间内不相交，而溶液映射x 0 7→s t（x 0）在每个t≥0的r d上形成了双重试验。后来的Doan＆Kloeden [5]使用了卖出[13]的Volterra积分方程式的销售思想[13]，以表明自动caputo fde在连续函数F：r +→r d的空间c上产生半组，因此自主半动态系统，赋予了与Compact compact Subscts of Compact Subsists的拓扑。这将其扩展到Cui＆Kloeden [3]在空间C×P上的偏斜流量，并带有驱动系统（1）的非自治Caputo FDE。
人工智能、机器人和无人机在... 中的应用
机器人技术和人工智能 (AI) 在农业领域的融合，通过提高精度、效率和可持续性，正在彻底改变农业实践。机器人技术可以自动执行种植、收割和监测等任务，从而降低劳动力成本并提高生产力，而人工智能则可以通过预测模型进行实时数据分析，从而优化作物管理。无人机和拖拉机等自动化机械减少了对体力劳动的依赖，并支持连续运行，通过优化资源使用和减少浪费，为可持续发展做出贡献。无人机通过提供高分辨率图像和多光谱数据发挥着至关重要的作用，从而增强了作物监测、精准灌溉和病虫害管理。它们使农民能够评估作物健康状况、识别水分胁迫并检测病虫害的早期迹象，从而及时准确地采取干预措施。这些技术提高了资源效率、减少了环境影响并降低了成本。尽管具有显著优势，但实施成本高、需要熟练操作员以及数据隐私问题等挑战阻碍了其广泛采用。然而，机器学习、可追溯性区块链和自主系统的进步有望提高这些技术的采用和有效性，重塑农业实践和农村经济。
直流-AHA-AF-24-024
维护、排除故障、大修、修理、改装和检查重型移动设备、各种支持设备和专用车辆，例如：加油车、加油设备、碰撞/结构消防设备和泵车、叉车、物料搬运、飞机货物装载机、飞机和设备牵引车、大型跑道除雪车、飞机除冰设备、清扫车、推土机、移动式起重机、平地机、重型建筑和土方车辆、反铲挖土机、前端装载机、挖掘机、挖沟机和战术/装甲防护车辆。设备可能是商用或军用设计，采用柴油、汽油、电动、混合动力或其他替代燃料动力，可能有多个引擎。这项工作需要了解重型机械、发动机、零件和系统的工作原理；能够检测故障项目，确定故障原因，并确定最佳维修方法；并且能够组装、拆卸、修理、重建或改装组件和各种互连系统。维修包括：集成的电气、电子、空气、燃料和液压系统；复杂的最先进的电气和电子系统，需要专门的扫描/诊断设备来识别故障或确定标准和计算机控制组件的更换。
自动杂草检测的AI-AI-AI-EIVIE VISION变压器：在农业中推进创新
摘要 - 精确农业专注于自动杂草检测，以改善输入的使用并最大程度地减少除草剂的施用。提出的纸张概述了一个视觉变压器（VIT）模型，用于杂草检测，该模型应对农作物和杂草的相似之处，尤其是在复杂的，多样化的环境中，这是由于农作物和杂草的相似性而引起的。该模型是通过使用高分辨率无UAV图像在有机胡萝卜场上拍摄的具有农作物，杂草和背景的高分辨率的无UAV图像的图像进行训练的。由于包括自我注意力的VIT机制的性质，这使其能够捕获长期的空间依赖性，因此这种方法可以很好地将作物行与排间杂草间簇区分开。解决了类不平衡的问题并改善了斑块的通用性，使用了数据预处理技术（例如贴片提取和增强）。在分类中的精度为89.4％，超过了基本模型（例如u-Net和FCN）在实际应用条件下的效率，已证实了所提出的方法的有效性。这种提出的基于VIT的方法是作物管理的明显改善。并为选择性杂草控制提供了前景，以支持更可持续的农业。该模型也可以集成到基于AI的拖拉机中，以实现现场的实时杂草管理。
人造奇迹 - 伦敦帝国理工学院
1495 年左右，列奥纳多·达·芬奇 (Leonardo da Vinci) 在他设计的众多未来技术中，绘制了人形机器人骑士的蓝图。这个金属战士配备了弹簧、齿轮和滑轮，可以坐起、站立、举起手臂甚至行走。快进到今天，列奥纳多的机器人仍然可以与大型跨国公司设计的自动机相媲美，当然，也可以与我们在科幻电影中看到的机器人相媲美。列奥纳多无法预测的一件事是“自主”系统和人工智能 (AI) 的出现。随着我们进入一个新的技术时代，这些令人兴奋的科学和工程领域正迅速与机器人技术交织在一起。它们与数字技术和物联网一起，成为第四次工业革命的先锋，注定会影响地球上的每个人。与我们在大多数科幻电影中看到的情况相反，证据表明我们并没有处于机器人世界末日的边缘。终结者式机器人不会接管世界；《银翼杀手》中“比人类更人性化”的机器人不会取代有血有肉有灵魂的人。但它们所体现的技术——可以安全引导我们的汽车、飞机和拖拉机的智能系统、能够在人类不适宜居住的地形上工作的自动机器，以及能够让老年人生活得更舒适的智能设备
美国电动汽车电池制造有望满足需求
为了考虑一种更为保守的情况，即预计重型电动汽车的采用可能由所有 BEV 来满足，而不是像 EPA 预测的那样由 BEV 和 FCEV 混合满足，我们计算了如果采用预测完全由 BEV 满足时的电池需求。预计 FCEV 的最大车辆群体是卧铺驾驶室拖拉机。EPA 预测，如果选择 BEV 与 FCEV 相比符合要求，卧铺驾驶室拖拉机将拥有非常大的电池组，最大的电池组将超过每辆车 2 MWh。EDF 认为 EPA 高估了许多重型车辆所需的电池组尺寸，我们在评论中对此有更详细的解释，但出于本次分析的目的，我们使用了 EPA 预测的电池组尺寸。假设所有重型电动汽车都是 BEV，则 2027 年的电池需求相同，因为 EPA 预测那时不会部署任何 FCEV。由于 BEV 数量增加，重型电池需求在 2030 年将增加至每年 90 GWh，使 EPA 预测的 BEV 和 FCEV 重型车辆需求翻倍，达到 45 GWh。图 1 中将此额外电池需求标记为“没有 FCEV 时的额外重型需求”。
艾迪生县早期教育指南
在高质量的学龄前教室里，您可能会看到一位老师跪在地板上听孩子的故事，或者帮助两个孩子就分享玩具进行谈判。孩子们忙于将自己的物品放在幼小中，独立洗手，并注册教室工作 - 以他们的名义查找或打印字母。一个家庭停下来与老师在门外交谈，并进行了简短的对话，下周将在一次会议上接听。也许一位老师注意到许多孩子在街角为他们的动物建造谷仓，并选择了一本关于晨圈的农场动物的书，并将玉米和玩具拖拉机添加到感觉桌上以扩展比赛。孩子们在共同的饭菜上兴奋地互相闲聊，并把外套伸到外面。高质量的学龄前儿童正在建立孩子一生所需的技能：沟通和身体技能；社会情感技巧，例如轮流，应对强烈的情绪以及与朋友进行谈判；通过课堂惯例和自我保健发展独立性；了解世界；以及早期阅读和数学技能。在幼儿期投资的社区看到了后来的学术和社会上的回报。
章节即席演讲主题 2025
政府和水区的土地使用权应该被废除并由州政府重写和执行？8. 农民为什么要关心贸易和贸易协定？9. 无人机可以通过哪些方式用于推动农业发展？10. 无人驾驶拖拉机已经得到开发。这项技术将以何种方式使农业受益，又将以何种方式对农业产生负面影响？11. 解释“家庭农场”、“大型农场”和“工厂化农场”之间的区别。12. FFA 成员是否应该要求每学期都参加农业课程？13. FFA 会员多样化吗？14. 为什么农业需要可行的签证计划？15. 定义“基因编辑”及其对农业有益的原因。16. 农业面临着由联邦、州和地方政府实体执行的无数法规和合规要求。如何简化这一过程？17. 在面对大流行时，农业应该做些什么来保护其劳动力？ 18. FFA 成员是否应该被限制每年只能在一次集市上展示一种动物？ 19. 讨论加州农业的多样性以及多元化农业经营的好处。 20. 应该采取什么措施来防止加州农村社区缺水？