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农业科技如何改变传统农业......
农业是大多数发展中经济体经济增长的重要贡献者。它提供粮食安全，减少贫困，并创造大量就业机会。截至 2018 年，农业占发展中国家 GDP 的 25% 以上，据估计，65% 的贫困劳动成年人依靠农业维持生计。1 农业在推动创造就业机会方面也发挥着重要作用，是中低收入国家最重要的就业来源之一。在东盟地区，农业部门为该地区约 35% 的就业做出了贡献，其中 60% 是小农户。2 女性在农业价值链的各个环节都发挥着重要作用，占世界小农户的近一半。同样重要的是，农业对于消除极端贫困至关重要，最近的证据表明，农业 GDP 增长 1% 平均可减少 1% 以上的贫困率——这在最贫穷的国家尤其如此。3
传统视频处理的全面回顾
随着互联网视频、在线流媒体、闭路电视的使用量增加，以及互联网对普通人群的影响不断增加，视频及其处理成为一个有趣的领域。了解视频及其处理的需求已成为当今时代研究的一个重要领域。本文试图涵盖传统的视频处理、自第一年以来视频编解码器的进步、其起源、特点、缺点和通往下一阶段的进步。它深入介绍了视频压缩的需求、其中涉及的步骤，然后全面回顾了各个领域的视频压缩。文中详细解释了视频压缩的出现、起源和特点。这些信息有助于增加对过去的了解，并有助于关注视频编解码器的进步和转变。它总结了最近使用 CNN、NN 和深度学习进行视频处理的进展。
传统业主参与支持基金
能源、矿业、工业监管和安全部 (DEMIRS) 尊重原住民是西澳大利亚的传统守护者。我们承认原住民通过祖先纽带和对国家的监护权继续与土地、海洋和天空保持着持久的联系。我们向过去和现在的长者致敬，并承认西澳大利亚州原住民和托雷斯海峡岛民的集体贡献为我们的部门带来的价值。
比较传统的vae和修改的β-
本文评估了先进的变分自动编码器（VAE）模型在克服潜在空间纠缠和分解不足的有效性，传统VAE中的常见问题。传统的VAE经常在区分潜在空间内的不同特征时面临挑战，从而导致纠缠的表示，从而阻碍了可解释性和压缩效率。本研究中检查的高级VAE模型通过增强解剖来解决这些问题，从而使潜在因素更清晰地分离和更容易解释的表示。但是，这种分解的改善可能会导致重建质量的权衡。文章表明，尽管这些复杂的模型改善了分离，但它们的重建质量也可能比经典VAE差。调查结果突出了成功导航这种权衡的超参数优化的必要性。未来的研究应研究新颖的模型架构和超参数优化策略，以优化分离和重建质量的平衡。总体而言，该研究强调了先进的VAE模型产生更容易解释的表示的能力以及仔细调整以解决固有的权衡的重要性。
解锁传统植物的抗病毒潜力
图1：不同药物来源的各种化合物的比较对接得分。该图突出了源自传统药用植物和对照的化合物的结合效率（kcal/mol的对接得分），表明它们是抗病毒药的潜力。较低的对接得分代表更强的结合亲和力，具有诸如甘油丁素，amarogentin和withaferin a的化合物表现出了异常相互作用。颜色编码类别有助于源的视觉分化。
1.1.6评估传统和土著
1.1简介非洲森林论坛（AFF）是一个泛非政府组织，其总部位于肯尼亚内罗毕。这是个人的协会，分享了对非洲人民社会福祉以及对环境的稳定和改善的非洲森林和树木资源的追求和承诺。AFF的目的是提供一个平台，并为与实现可持续管理，使用和保护非洲的森林和树木资源有关的相关政策和技术问题提供独立和客观分析，倡导和建议的有利环境，这是减少贫困，促进性别平等以及性别平等以及经济和社会发展的努力的一部分。AFF已从瑞典国际发展合作局（SIDA）获得资金，以实施一个题为“改变非洲森林论坛的项目，以通过更好地管理非洲森林和树木资源来提高其改善生计和环境稳定的能力。在气候变化的背景下，在改善非洲的人类福祉和环境保护的背景下，该项目旨在增强森林外的森林和树木的可持续性管理和共享知识。关键项目目标之一是“改善森林生物多样性的管理，以确保生态系统商品和服务的供应，并保护某些生物多样性热点中的人类福祉。”
将传统、现代和先进医学融入医疗保健
版权所有：© 2025 Hariharan Harikrish-nan。这是一篇根据知识共享署名许可分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。
基于交易和投资与传统方法
本研究论文介绍了人工智能在交易和投资中的应用、混沌和自动机理论、基于人工智能的在线交易平台、TEDx 演讲以及对软件工程师的采访。对上述材料的分析表明，传统的交易方法需要花费大量时间来收集数据并通过分析数据制定策略，这非常耗时。虽然人工智能交易系统的开发成本很高，但一旦建立，它可以探索大量数据并产生更多更好的结果，例如快速挑选股票。
传统能源的绿色智能化转型
摘要：地理分布的云数据中心 (DC) 消耗大量能源以满足用户不断增长的处理和存储需求。使用化石燃料产生的棕色能源价格昂贵，对全球变暖有重大影响。考虑到棕色能源的高碳排放和相对较高的能源成本对环境的影响，我们建议将可再生能源 (RES)（尤其是太阳能和风能）与棕色能源相结合，为云数据中心供电。在我们之前的研究中，我们解决了可再生能源的间歇性问题，我们用和声搜索算法 (HSA) 优化的权重分配取代了人工神经网络 (ANN) 边缘权重的随机初始化。本研究将可靠预测的太阳能和风能纳入我们提出的绿色能源管理器 (GEM) 的输入参数中，以最小化成本、最小化碳排放并更好地管理云 DC 的能源，从而使我们当前的研究更加可靠和值得信赖。本研究考虑了四种能源，即现场太阳能和风能、场外太阳能和风能、储能设备中存储的能源以及棕色能源，并对三种不同情况进行了模拟。模拟结果表明，与案例 2.1（成本最小化）相比，案例 1（全棕色）的成本高出 58%，碳排放量高出 71%。与案例 2.2（碳排放最小化）相比，案例 1（全棕色）的成本高出 39%，碳排放量高出 80%。模拟结果证明了 GEM 的必要性和重要性，最终结果证明我们提出的 GEM 成本更低，更环保。