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航空航天工业中的数字孪生：简单介绍
摘要 数字孪生 (DT) 主要是任何可想象的物理实体的虚拟复制品，是一项具有深远影响的高度变革性技术。无论是产品开发、设计优化、性能改进还是预测性维护，数字孪生都在通过多种多样的业务应用改变各个行业的工作方式。航空航天业（包括其制造基地）是数字孪生的热衷者之一，他们对数字孪生的定制设计、开发和在更广泛的运营和关键功能中的实施表现出前所未有的兴趣。然而，这也带来了一些对数字孪生技术的误解，以及对其最佳实施缺乏了解。例如，将数字孪生等同于智能模型，而忽略数据采集和可视化的基本组成部分，会误导创建者构建数字影子或数字模型，而不是实际的数字孪生。本文揭示了航空航天界和其他领域数字孪生技术的复杂性，以消除影响其在安全关键系统中有效实现的谬误。它包括对数字孪生及其组成元素的全面概述。阐述其特征性的最新组成以及相应的局限性，航空航天领域未来数字孪生的三个维度，第三
人工智能在商业中的应用...
在电子商务和金融行业，人工智能已被用于实现更好的客户体验、高效的供应链管理、提高运营效率和减少伙伴规模，其主要目标是设计标准、可靠的产品质量控制方法，并寻找在保持低成本的同时接触和服务客户的新方法。机器学习和深度学习是最常用的两种人工智能方法。个人、企业和政府机构利用这些模型来预测和学习数据。目前正在开发用于食品行业数据的复杂性和多样性的机器学习模型。本文讨论了机器学习和人工智能在电子商务、企业管理和金融中的应用。销售增长、利润最大化、销售预测、库存管理、安全、欺诈检测和投资组合管理是一些主要用途。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由国际纳米电子学、纳米光子学、纳米材料、纳米生物科学与纳米技术会议科学委员会负责选择和同行评审。
农业中的CRISPR -CAS -Rothamsted存储库下载
CRISPR-CAS基因组编辑技术正在快速开发，而新的分子工具（例如CRISPR核酸酶）正在定期使用。作为本研究主题的一部分，Bandyopadhyay等。提供了CAS12A的全面概述，CAS12A是一种CRISPR核酸酶，以前称为CPF1。在他们的评论文章中，作者涵盖了Cas12a的结构和机械方面，与Cas9相比，Cas9是最常用的CRISPR核酸酶。他们还强调了Cas12a的用途，目的是改善各种农作物中的农业重要特征。El-Mounadi等人提供了CAS9基因组编辑应用的概述。谁向读者介绍了Cas9活性的机制，其向植物细胞传递的方法（即转化技术），提供了使用CRISPR-CAS9改善作物性状的示例，并触摸了与基因组编辑相关的生物安全和调节方面。A number of countries (e.g., the USA, Brazil, Argentina, and Japan) have already exempted genome edited crops, which do not carry transgenic DNA or novel combination of genetic material (i.e., not similarly achievable through conventional breeding), from being regulated similarly to Genetically Modified Organisms (GMOs) as genetically engineered (GE) organisms ( Schmidt et al., 2020）。尽管上述国家通过了立法，允许在没有GE监管的情况下培养基因组编辑的农作物，但有关该问题的公众对话和政策发展正在发展。对于日本，Tabei等人。在2019年5月至2019年10月期间分析有关基因组编辑的食品及其标签的Twitter对话。分析表明，有54.5％的相关推文是与使用基因组编辑的农作物生产的食物相反的陈述，而只有7％是有利于它的陈述。其余38.5％的推文是被认为是中性的陈述。尽管由于Twitter用户之间的偏见，该分析不一定代表更广泛的日本社会，但该研究强调了关于基因组问题在日本和世界其他地区进行基因组问题的持续公开对话的重要性。
食品 - 企业中的食品固定率-2024.pdf
Letter from the CWCSEO 1 CWCSEO Mission and Statutory Requirement 2 Table of Contents 3 Executive Summary 5 Acknowledgements 7 Introduction 8 Definitions 8 Overview of the Food System 11 Brief Overview of Federal Food & Nutrition Programs 13 Outline of the Report: 15 Section 1: Food Sufficiency and Security 17 State of Food Insecurity in Connecticut: 17 Underlying Challenges: 20 Cost of Food 20 Eligibility and Enrollment in Federal Support Programs 21 Strain在紧急食品系统上27运输到食物来源28访问资源的信息29污名30粮食不安全性的影响：30第2节：营养安全32康涅狄格州营养状况不安全感：32基础挑战38可负担性38粮食价格38食品价格波动38联邦补贴39联邦补贴39特定的食物范围和食物范围39限制性食品和食物41供应41次饮食44441444444444444.连接的项目45营养不安全的影响：46第3节：当地食品经济体49康涅狄格州食品经济状况：49基础挑战56收入水平和利润率56创业和运营成本57食品工人工资58
对Instagram上汽车行业中虚拟影响者的分析 - MSC论文，15 hp，媒体和传播研究，SannaRogström，V
3。文献评论3.1虚拟影响者3.2社交媒体 - Instagram 3.3虚拟影响者，参与和真实性3.4影响者Imaginaries 3.5广告中的汽车行业3.6本研究的理论差距和贡献
人工智能在现代工业中的应用全面概述
人工智能 (AI) 正在从根本上重塑各个行业，它增强了决策流程，优化了运营，并释放了新的创新机会。本文探讨了人工智能在四个关键领域的应用：医疗保健、金融、制造业和零售业。每个部分都深入探讨了这些行业面临的具体挑战、用于解决这些挑战的人工智能技术以及对业务成果和社会福利的可衡量影响。我们还讨论了人工智能集成的影响，包括道德考量、人工智能发展的未来轨迹，以及它在推动经济增长的同时带来需要负责任地管理的挑战的潜力。
精准农业中的人工智能（AIoT）
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题，优化资源利用率（例如水、农药、肥料、种子、能源），改善生产管理和生产力，并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用，例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如，使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病，并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展，但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段，在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如，Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
在热量生产行业中使用藻类作为二氧化碳吸收剂
CO 2排放每年继续增加。因此，要达到巴黎气候协议中设定的目标，有必要减少排放并实施CO 2捕获方法（Kammerer等，2023）。减少CO 2排放的必要性是许多国际法律所需的，包括适合55个包装（Bro园等人2023）和排放交易系统（EU ETS）的修订（Bordignon和Gamannossi degl'innocenti，2023年，Rogulj等人。2023）。在2022年，在通过部门全球发射CO 2中，在电能和发热部门中观察到最大的排放，占总排放量的39.7％（国际能源局，2023年）。在波兰，系统热量大约有1500万人使用，受监管的热量占家庭市场的42％（IzbaGospodarczaCiepłownictwoPolskie 2023）。在热量产生中使用的燃料的多元化正在缓慢发展。波兰市场仍然由化石燃料主导，化石燃料在2021年占热源中使用的所有燃料的69.5％（2020年至68.9％，2019年至71％，2018年 - 72.5％，2017年至74.0％）。在2021年，使用了14,0.89亿吨这种原料来实现许可的热工程需求（UrządRegulacji Energetyki 2022）。必须指出的是，除了燃烧过程外，煤炭的发掘对环境造成了重大负担（Chłopek等人。2021）。上述数据表明，CO 2排放的减少构成了一个严重的挑战。减少