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世界 - 银行 - 在农业农业中 -
摘要：农业被视为减少贫困的重要工具，比增加人口最贫穷的收入高4倍。消除贫困是世界银行的主要目标之一，从这种角度来看，它参与农业变得显而易见。从这个意义上说，它与国家合作，以提高农场，牲畜和渔业的生产率，通过研究和教育来促进创新，并促进负责任的农业投资。为了支持政府在为农业现场发展分配资源的过程中，必须与国家合作必须与国家合作。 本文旨在分析世界银行如何帮助提高农业部门的生产率。 关键词：农业，生产力，创新，可持续性，战略必须与国家合作。本文旨在分析世界银行如何帮助提高农业部门的生产率。关键词：农业，生产力，创新，可持续性，战略
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
菌丝体结合复合材料在建筑业中的应用简述
菌丝体结合复合材料是一类新型可持续且价格实惠的生物复合材料，最近被引入包装、时尚和建筑领域，作为传统合成材料的替代品。近年来，人们进行了广泛的调查和研究，以探索菌丝体结合复合材料的生产和加工方法以及寻找其潜在应用。然而，这种新型生物复合材料在建筑行业的应用仅限于小规模原型和展览装置。机械性能低、吸水率高以及缺乏标准生产和测试方法等问题仍然是菌丝体结合复合材料用作非结构或半结构元素时需要解决的主要挑战。这篇简短的评论旨在展示菌丝体结合复合材料在建筑领域的应用潜力，包括隔热和隔音以及替代干式墙和瓷砖。本综述总结了有关建筑领域使用的菌丝体结合复合材料的特性的主要可用信息，同时提出了未来研究和开发这些生物复合材料在建筑行业应用的方向。
什么是有效吸引并将人们留在研发职业中的东西
13 de Jan。 DE 2025-计算了现场栖息地的开发前生物多样性价值，要么：... 如果是，请说明生物多样性公制工具的出版日期...13 de Jan。 DE 2025-计算了现场栖息地的开发前生物多样性价值，要么：...如果是，请说明生物多样性公制工具的出版日期...
航空业中的性别问题：对女性的态度...
U U n n i i v v e e r r s s i i t t y y o o f f P rr e e t t o o rr i i a a e e t t d d – – W W i i l l s s o o n n , , J J ( ( 2 2 0 0 0 0 5 5 ) )
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
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
1将数字技术整合到农业中的数字技术...
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