本研究是试图确定印度中部恰蒂斯加尔邦Bilaspur Smart City附近的热电厂附近的森林种植库存的碳库存和碳固存潜力。非破坏性抽样方法用于估计地上生物量和地下生物量。为每棵单独的树测量乳房高度(DBH)处的高度和直径。制作了同类方程,以估计树种的碳储存。在国家热电厂周围记录了35种树种,半径为30公里,在四个不同的方向(东,西,北部和南方)。结果表明,ficus benghalensis是发现碳储存量最大的物种,其次是ficus eligiosa。根据本研究,开发的异形模型可以进一步估算国家热力公司发电厂及其周围森林植被中的碳库存,以及其他热带落叶林。
摘要 近年来,人工智能技术的发展对教育产生了巨大的影响。特别是人工智能聊天机器人,如ChatGPT、Gemini、Bing chat、GitHub Copilot……为学习者和教师提供了有趣的机会和挑战。因此,决定可以和应该利用哪些机会,以及如何克服或减少这些工具可能给教学带来的挑战,是一个值得关注的问题。本文采用文献综述和半结构化访谈的方法,调查了中部和西部高地地区一些教授编程相关科目的IT教师和讲师对人工智能聊天机器人为编程教学带来的潜在机遇和挑战的看法,以及他们对在人工智能聊天机器人变得突出和普遍时,教学中需要做出哪些调整以应对机遇和挑战的看法。在当今快速变化的数字化转型格局中,从人工智能聊天机器人工具中获取优势至关重要且紧迫。 1. 课程
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心,2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心,3 伦敦大学学院呼吸科,4 医学物理和生物医学工程系,5 计算机科学系,伦敦大学学院,Gower Street,伦敦 WC1E 6BT,英国 6 Bioxydyn Limited,Pencroft Way,曼彻斯特,M15 6SZ,英国 通信:yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行,发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能(AI)迅速改变的世界。近年来,这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病,对健康和经济造成破坏,或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出,包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大,这种情况可能会持续下去,但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是,迄今为止,AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求,并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为,基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要,在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看,对 COVID-19 的反应,或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发,以更有效地应对。
系统发育分析表明,循环菌株属于东南部 - 非洲(ECSA)基因型内的一个进化枝。通过将这些菌株与先前报道的印度序列进行比较,我们确定了E1区域中的显着突变,例如S72N,K211E,M269V,D284E,D284E,A315V和I317V,以前从印度中部和新德里发现了菌株。突变,例如M31i,I54V和S105T以及先前在印度报道的A226V突变,这表明我们地区当前循环的CHIKV菌株主要通过AEDES AEGYPTI传播。相反,在2014年之前在非结构区域中观察到的突变,例如NSP2-E145D和NSP3-V376T,在我们的分离株中重新出现。这些发现增强了我们对Chikv遗传多样性的理解,描述了当地Chikv进化枝的演变及其对印度中部地区流行病学和公共卫生的影响。
俄克拉荷马州中部人类栖息地认为,每个人都应该得到一个体面的居住地。我们与合格的个人和家庭合作,帮助他们获得一个可以为之骄傲的安全,安全的家!
作为喜马拉雅河流域之一的尼泊尔的卡利甘丹基河盆地(KRB)正在经历气候变化对水资源的严重影响。在这项研究中,使用缩小的CMIP6 GCM模型的未来气候预测通过开发水文模型土壤和水评估工具(SWAT)来评估气候变化对KRB水文状态的潜在影响。多站点验证方法用于解决盆地的高空间异质性。该模型的性能非常出色,在整个研究中都达到了一个非常好的排名,如校准和验证结果所证明的那样。在中间排放途径SSP245场景下,盆地的平均年温度预计将增加1.5°C,在远期前季季季节期间,最大上升幅度为2.8°C。在高排放途径SSP585方案中,预计平均年度温度将升高2.2°C,在未来的冬季,预期的最大上升幅度为4.3°C。降水预计将在所有未来的时间窗口中增加,而SSP585方案下的幅度较高。预计温度和降水升高的综合作用将增加河流的排出。具体而言,预计排放量将增加6%(在SSP245下)和12%(根据SSP585)为2025-49,为14%(SSP245下)和24%(在SSP585下)(ssp585下)(2050-74),以及23%(SSP245)和SSP585(SSP585585)的23%(ssp245),适用于20755-9555-99055-99。预计的变化表明,平均年平均排放的总体增加,在高排放情况下预期的增加。这些发现突出了气候变化对水平衡成分和KRB的水文状态的显着影响。
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方法:使用CDC批准的BG-Sentinel版本2陷阱(Biogents AG,德国雷根斯堡)和来自印度博帕尔地区不同地点的电池经营的吸尘器收集蚊子。他们是根据属,性别,位置和收集日期进行分类的。从均质的蚊子池中提取RNA并进行反转录。互补的DNA(cDNA)使用独立于序列的单次放大(SISPA)扩增。此外,使用Illumina Novaseq 6000平台(Illumina,Inc.,CA,San Diego,CA)对聚合酶链反应(PCR)产物进行了测序。使用Trimmomatic进行读取的生物信息学分析(Bolger AM,Lohse M,Usadel B(2014)。 trimmomatic:用于光明序列数据(生物信息学,BTU170)的灵活修剪器,用于修剪低质量的原始读取。 后来,Kraken2和Bracken(马里兰州巴尔的摩的Johns Hopkins University)用于识别病毒序列。使用Trimmomatic进行读取的生物信息学分析(Bolger AM,Lohse M,Usadel B(2014)。trimmomatic:用于光明序列数据(生物信息学,BTU170)的灵活修剪器,用于修剪低质量的原始读取。后来,Kraken2和Bracken(马里兰州巴尔的摩的Johns Hopkins University)用于识别病毒序列。
Fenglei Fan博士目前是香港中文大学数学系的研究助理教授。 他将在2025年春季加入香港城市大学担任终身助理助理教授。 他的主要研究兴趣在于NeuroAI及其在模型压缩和医学成像中的应用。 他在旗舰AI和医学成像场所中撰写了26篇论文,例如JMLR,TNNLS,TMI,CVPR,TCI和TRPMS。 他是IBM AI Horizon奖学金的接受者。 他还被选为2021年国际神经网络协会博士学位论文奖的获得者。 他的主要作品论文被选为2024名CVPR最佳纸张奖候选人之一(在1W+提交中有26个),分别赢得了IEEE核和等离子社会最佳纸张奖。 Fenglei Fan博士的以下工作与此特刊建议直接相关:F。L. Fan,J。 Fan,D。Wang,J。Zhang,Z。Dong,S。Zhang,S.,G。Wang和T. Zeng,《超压力:通过超功能的模型压缩》。 ARXIV预印arxiv:2409.00592,2024。Fenglei Fan博士目前是香港中文大学数学系的研究助理教授。他将在2025年春季加入香港城市大学担任终身助理助理教授。他的主要研究兴趣在于NeuroAI及其在模型压缩和医学成像中的应用。他在旗舰AI和医学成像场所中撰写了26篇论文,例如JMLR,TNNLS,TMI,CVPR,TCI和TRPMS。他是IBM AI Horizon奖学金的接受者。他还被选为2021年国际神经网络协会博士学位论文奖的获得者。他的主要作品论文被选为2024名CVPR最佳纸张奖候选人之一(在1W+提交中有26个),分别赢得了IEEE核和等离子社会最佳纸张奖。Fenglei Fan博士的以下工作与此特刊建议直接相关:F。L. Fan,J。Fan,D。Wang,J。Zhang,Z。Dong,S。Zhang,S.,G。Wang和T. Zeng,《超压力:通过超功能的模型压缩》。ARXIV预印arxiv:2409.00592,2024。
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