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及格保护和驯化研究；希望在马拉维
在传统上重要但被忽视的植物物种（NUP）中固有的潜力的努力具有不同的范围，成功和短缺。关于NUP的研究主要集中在具有社会经济潜力的土著果树上。关于马拉维NUP的大多数发表的文献一直是野生水果的驯化，这是ICRAF自1990年代初以来由ICRAF领导的议程。关注其他植物群，例如土著蔬菜，根和块茎受到限制。野生植物驯化是促进其利用的关键倡议。然而，由于现有的植物生物多样性威胁，需要以保护作用。这篇综述利用了从各种搜索引擎获得的文献，试图进行分类研究，以促进马拉维记录未充分利用的植物的驯化。已经注意到，存在不平衡和不协调的研究重点。大多数物种
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
Aurigene.AI 是一种端到端的小分子药物发现解决方案，将 AI 和 ML 功能与 Aurigene 在合成和体内外测试分子方面的核心专业知识相结合。 该平台由一个精心策划的数据库组成，可用作训练数据。 模块化平台允许用户从一组生成、预测和计算算法中灵活地选择合适的 AI 模型。 它利用迭代 ML 过程进行合理有效的化学设计，并根据合成的可处理性和 ADME（吸收、分布、代谢、排泄）和效力等特性进行优先排序。
Aurigene Pharmaceutical Services 是一家全球合同研究、开发和制造组织 (CRDMO)。我们以加速创新的传统为基础，并在小分子和大分子药物发现、开发和制造方面拥有丰富的经验，我们的使命是坚持不懈地为客户的成功而努力，并通过整体方法建立长期关系，以加速分子从实验室到市场的进程。我们为发现化学、生物治疗药物发现、发现生物学、临床 I-III 期计划、监管提交批次和商业制造的开发和制造服务提供集成和独立服务。Aurigene 的独特之处在于其集成的 API 和配方服务，涵盖从关键起始材料、高级中间体和 API 到成品（如口服固体、无菌产品、鼻腔溶液等）。英国、墨西哥、美国和印度的 GMP 商业制造设施补充了我们在印度的开发和制药 API 制造服务。
殖民氢化菌的基因组揭示其干细胞使用1
Cold Spring Harbour Laboratory Press于2025年3月3日 - 由Genome.cshlp.org出版于2025年3月3日从冷泉港实验室出版社下载 - 由Genome.cshlp.org出版，从Cold Spring Harbour Laboratory Press下载了2025年3月3日 - 由Genome.cshlp.org plocalional下载。
气候智能农业系统的未充分利用的农作物
气候变化对我们的食品系统构成了显着的威胁，它们高度暴露于复杂且不可预测的环境变化，并且更容易受到冲击，气候变化是增加这些系统脆弱性的主要原因。建立气候富裕的粮食系统将使我们能够处理这些冲击，复杂性和不可预测性，这最终有助于粮食安全和可持续的粮食系统。提供全球食品需求的农作物的有限范围使粮食系统更容易受到气候危害的影响。目前，超过50％的消耗卡路里仅来自三种主食（大米，玉米和小麦），留下了历史上被人类利用的各种营养丰富的植物（Hunter等，2019）。被忽视和未充分利用的农作物物种（NUS）作为满足不断增长的全球人口的食物和营养需求的高度有希望的解决方案（Chivenge等，2015）。nus也得到了粮农组织的认可，因为未来的智能食品（FSF）具有未开发的饥饿和营养不良的潜力。nus具有重要的特征，可以在诸如干旱耐受性，适合边缘农业土地的更严格的环境中恢复韧性，并能够使用低成本输入使用来壮成长（Padulosi等，2012; Adhikari et al。，2017）。值得注意的，未被充分利用的农作物物种提供多种供应，调节，文化和支持生态系统服务，以及多种环境和健康共同培养。这些促进了增强的饮食多样性，收入和可持续生计等结果（Mabhaudhi等，2022）。世界各地有足够的证据，强调将被忽视和未充分利用的农作物（NUS）纳入食品系统的重要性，以此作为增强面对气候变化的农业系统弹性的策略。NUS的促进主要取决于研发，收获后处理，新产品开发，增值和为农民创造市场访问。追求增强了非国际NU在粮食系统中的作用，开发
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
评估两种利用预同步的肉牛固定时间人工授精方案
a 德克萨斯 A & M 大学，动物科学系，德克萨斯州大学城 77843，美国 b 德克萨斯 A & M 农业生命研究中心，德克萨斯州奥弗顿 75684，美国 c 西北密苏里州立大学，农业科学学院，密苏里州玛丽维尔 64468，美国 d 南达科他州立大学，动物科学系，南达科他州布鲁金斯 57007，美国 e 阿肯色州立大学，农业学院，阿肯色州琼斯伯勒 72467，美国 f 田纳西大学，动物科学系，田纳西州诺克斯维尔 37996，美国 g 科尔比社区学院，堪萨斯州科尔比 67701，美国 h 新墨西哥州立大学，动物与牧场科学系，新墨西哥州拉斯克鲁塞斯 88003-8003，美国 i 佐治亚大学，动物与奶制品科学系，佐治亚州雅典 30602，美国 j 堪萨斯州立大学，西北研究与推广中心，美国堪萨斯州科尔比 67701 k 德克萨斯 A & M 大学科默斯分校农业科学与自然资源学院，美国德克萨斯州科默斯 75428 l 密西西比州立大学草原研究中心，美国密西西比州草原 39756
未充分利用的豆科植物：营养状况和提高质量和数量的先进育种方法
未充分利用/孤儿豆科植物在干旱和极度饥饿时期为资源匮乏的农村人口提供粮食和营养安全，从而挽救了数百万人的生命。豆科植物是第三大开花植物科，约有 650 个属和 20,000 个物种，分布在全球。有各种富含蛋白质的可食用豆科植物，如大豆、豇豆等；然而，由于需求不断增加，它们的消费率远远高于生产率。全球日益增长的需求从动物性蛋白质饮食转向素食性蛋白质饮食也加速了对它们的需求。在这种情况下，未充分利用的豆科植物为粮食安全、营养需求和农业发展提供了巨大的潜力。据报道，许多已知的豆科植物，如 Mucuna spp.、Canavalia spp.、Sesbania spp.、Phaseolus spp. 等，都含有相当数量的蛋白质、必需氨基酸、多不饱和脂肪酸 (PUFA)、膳食纤维、必需矿物质和维生素以及其他生物活性化合物。考虑到这一点，当前的审查重点是发现未充分利用的豆科植物作为食物、饲料和药用化学品来源的潜力，以便为解决营养不良相关问题和维持全球豆类需求提供基线数据。关于未充分利用的豆科植物的信息很少，而且仅限于具有地方或传统意义的特定地理区域。大约有 700 个属和 20,000 个物种有待驯化、改良和主流化。需要在研究、育种和开发方面做出重大努力，将现有的经过精心挑选、有前途的作物地方品种转变为具有广泛适应性和经济价值的类型
核技术的演变：热核武器热核武器，有时被称为氢弹或“氢弹”，利用原子
核技术的演变：热核武器 热核武器，有时也称为氢弹或“氢弹”，利用原子裂变和核聚变制造爆炸。这两个过程的结合会释放出巨大的能量，比原子弹强大数百到数千倍。 起源 氢弹的研发可以追溯到 20 世纪 40 年代的曼哈顿计划。研究核裂变的物理学家爱德华·泰勒对使用氢作为燃料扩大核爆炸产生了兴趣。他和其他人将这项尚未被发现的发明称为“超级”，因为它具有前所未有的破坏力。关于超级核弹的可能性甚至道德性的争论导致许多人将注意力转向小型裂变装置。直到 1949 年 8 月，苏联试验了自己的原子弹。仅仅六个月后，新当选的总统哈里·S·杜鲁门下令研发氢弹。曼哈顿计划的数学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆与泰勒合作设计了第一颗氢弹。对两人来说，最大的理论障碍是在裂变爆炸的冲击波到达他们的辅助装置之前弄清楚如何触发核聚变。他们的突破发生在研究的一年多一点的时间里，1951 年泰勒-乌拉姆设计获得批准进行测试。这枚炸弹（代号为“常春藤麦克”）于 1952 年 11 月 1 日在太平洋马歇尔群岛的埃尼威托克环礁引爆。爆炸产生的能量相当于 1040 万吨 TNT，大约是美国 1945 年在广岛投下的原子弹的 700 倍。 工作原理 这种武器的具体设计仍然是国家机密，但大多数专家认为炸弹分为两个阶段：第一阶段，裂变，触发第二阶段，聚变。其结果是，爆炸威力极大，而且理论上是无限的。
CRISPR 加速旱地未充分利用作物的遗传增益：进展与前景
技术和创新对于满足未来粮食系统的需求至关重要，而遗传资源是变革过程的重要组成部分。“基因组编辑”等先进育种工具对于实现作物育种现代化至关重要，可为农业中一些“必需”特性提供改变游戏规则的解决方案。基于 CRISPR/Cas 的工具因其效率提高、特异性强和脱靶效应减少而被迅速重新用于编辑应用。此外，精准基因编辑工具（如碱基编辑、主要编辑和多路复用）可精确堆叠精英品种中的多种特性，并促进特定和有针对性的作物改良。这有助于在短时间内推进研究和产品交付，从而提高遗传增益率。特别关注的是旱地的粮食安全，包括小米、苔麸、福尼奥米、藜麦、班巴拉花生、木豆和木薯等作物。虽然这些作物对农业经济和旱地恢复力做出了重大贡献，但迫切需要改进多种特性，包括提高抗逆性、营养价值和产量。尽管 CRISPR 有可能带来颠覆性创新，但优先考虑特性时应考虑育种产品概况和细分市场，以设计和加速为旱地提供适应当地情况和首选的作物品种。在此背景下，监管环境的范围已经阐明，这意味着对基因组编辑植物的不合理审查将对急需的技术进步的演变和进展产生可怕的影响。