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1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。 Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。教授。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。教授，计算机应用程序部，Engg School。＆Tech。（UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。围绕教育中AI的挑战和道德考虑。但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。本文回顾了有关教育中AI的现有研究，讨论了个性化学习系统的关键技术和架构，并介绍了成功实施的案例研究。本文认为，AI驱动的个性化学习以及人类的教学具有巨大的潜力，可以增强教育有效性，参与度和公平性。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：人工智能；个性化学习；自适应学习；智能辅导系统；教育技术；学习分析；人AI合作
1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in），
文章信息abs tract在教育实践中人工智能（AI）的整合（AI）越来越多地影响了将英语作为第二或外语教授的方法（ESL/EFL）。本文研究了ESL/EFL设置中的AI技术的创新应用，包括自然语言处理（NLP），机器学习和自适应学习系统。通过对各种AI集成教学方法的系统分析，该研究旨在强调与学生参与，熟练程度发展和个性化学习经验有关的重要结果。这项研究利用从采用AI驱动工具和方法的几个ESL/EFL教室收集的经验数据。这些AI应用的有效性是通过定性和定量分析来衡量的，这些因素考虑了语言能力提高，动机水平和学生教师相互作用等因素。道德考虑，尤其是关于数据隐私，算法偏见以及教育工作者和学习者的自主权，也探讨了旨在全面概述AI在语言教育中的影响。 调查结果表明，AI不仅可以增强学习经验，而且还通过支持个性化的学习路径和提供实时反馈来提供重要的教学益处，这对于语言获取至关重要。 但是，诸如数字鸿沟和对AI技术的教师培训的需求之类的挑战被确定为完全集成的障碍。道德考虑，尤其是关于数据隐私，算法偏见以及教育工作者和学习者的自主权，也探讨了旨在全面概述AI在语言教育中的影响。调查结果表明，AI不仅可以增强学习经验，而且还通过支持个性化的学习路径和提供实时反馈来提供重要的教学益处，这对于语言获取至关重要。但是，诸如数字鸿沟和对AI技术的教师培训的需求之类的挑战被确定为完全集成的障碍。本文通过讨论AI在重塑ESL/EFL教育方面的潜力，并提出了未来研究的方向。
在AI中揭示隐私风险：数据，模型和系统Amanda Csipak数字农业将农艺学推向下一个绿色革命高电阻超速带隙半导体的光电流和金属接触的特性
超级带隙（UWBG）半导体固有地表现出很高的电阻率。该特性不仅提出了探索其电运输特性的挑战，而且很难制造，理解和表征这些材料上金属接触的电特性。在这里，我们报告了光电流的应用电场依赖性的测量和分析，以揭示金属接触对高电阻H-BN的传输特性的影响。我们的结果表明，即使对于H-BN，室温的电阻率高达10 14 x cm，供应金属触点也不是完全阻断的类型，正如先前对其他大型带隙绝缘材料中通常假设的那样。通过修改金属/半导体界面之间的边界条件，已经获得了定量描述，可用于确定金属触点是欧姆还是阻塞类型。此定量描述应适用于所有具有极高电阻率的UWBG半导体。这项工作还可以更好地了解金属接触类型如何影响UWBG半导体的运输特性。
欧洲农艺学杂志-Juser
德国B波恩大学的食品和资源经济学研究所（ILR），BONN，BONNANY C研究所作物科学与资源保护研究所（INRES） （IBG-2），德国ForschungszentrumJülichGmbH，生物学和地球科学研究所，Agrosphere（IBG-3），ForschungszentrumJülichGmbh，德国G，德国G邦恩大学自动智能系统集团，邦恩研究所的计算机科学学院计算机科学，计算机视觉小组，德国波恩大学J糖研究所研究所（IFZ），G g ottingen，德国K农业工程研究所情报，德国德国B波恩大学的食品和资源经济学研究所（ILR），BONN，BONNANY C研究所作物科学与资源保护研究所（INRES） （IBG-2），德国ForschungszentrumJülichGmbH，生物学和地球科学研究所，Agrosphere（IBG-3），ForschungszentrumJülichGmbh，德国G，德国G邦恩大学自动智能系统集团，邦恩研究所的计算机科学学院计算机科学，计算机视觉小组，德国波恩大学J糖研究所研究所（IFZ），G g ottingen，德国K农业工程研究所情报，德国德国B波恩大学的食品和资源经济学研究所（ILR），BONN，BONNANY C研究所作物科学与资源保护研究所（INRES） （IBG-2），德国ForschungszentrumJülichGmbH，生物学和地球科学研究所，Agrosphere（IBG-3），ForschungszentrumJülichGmbh，德国G，德国G邦恩大学自动智能系统集团，邦恩研究所的计算机科学学院计算机科学，计算机视觉小组，德国波恩大学J糖研究所研究所（IFZ），G g ottingen，德国K农业工程研究所情报，德国
通过精确的农艺技术优化作物产量
在全球人口不断增长和气候变化的情况下，在维持可持续的农业实践的同时，保持较高的农作物产量一直是一个不断的挑战。Precision农学是一种现代农业方法，已成为解决这一挑战的解决方案。该抽象探讨了精确农学及其最大化作物产量的技术的概念，同时最大程度地减少了资源浪费。精确的农学以数据驱动的决策，利用技术，数据分析和高级管理策略为中心，以改变传统的农业实践。它始于全面的土壤分析，以了解土壤成分，养分水平和其他影响农作物生长的因素。地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）随后被用来创建详细的现场图，帮助农民根据特定地点的条件做出精确的决策。精确农学的关键组成部分之一是可变率应用（VRA）。通过根据土壤分析，产量图和作物健康监测的数据来调整诸如肥料和农药等投入的施用率，农民可以优化资源利用率。这种有针对性的方法不仅可以最大化收益率，还可以降低环境影响并降低生产成本。除了资源管理外，精确的农学还强调了有效的种植实践，包括最佳的种植深度，种子间距和作物选择。疾病和害虫管理策略都纳入了综合害虫管理（IPM），以最大程度地减少农药使用并保护作物健康。 简介疾病和害虫管理策略都纳入了综合害虫管理（IPM），以最大程度地减少农药使用并保护作物健康。简介灌溉是精确农学的另一个关键方面。通过使用有关土壤水分，天气预报和植物需求的实时数据，农民可以微调灌溉实践，减少水浪费，同时确保作物健康。Precision农学的未来有望有望更大的进步，包括人工智能和机器学习的整合，提高了数据分析和决策建议的速度和准确性。可持续实践有望发挥重要作用，这为农业的生态友好和资源有效的未来做出了重要作用。总而言之，Precision农学是解决全球粮食生产，气候韧性和资源效率的全球需求的强大工具。通过采用数据驱动的决策和采用高级技术，精密农学为农业提供了更可持续和生产力的未来。关键字：GIS，GPS，Precision农业，精确农学，作物产量优化，数据驱动的决策，土壤分析，可变费率应用，有效的种植习惯，疾病和有害生物管理，灌溉优化，灌溉优化引用：Wasay A，Ahmed Z，Abid Z，Abid Au，Sarwar A和Sarwar A和Ali A，20224。通过精确的农艺技术优化作物产量。趋势生物技术植物科学2（1）：25-35。 https://doi.org/10.62460/tbps/2024.014 1。
Paul Egan，博士。 Div> Damar L. Lopez-Aredondo Zemfira N. Karamysheva，博士 Wen Chen 生物技术学生手册 有天赋/才华横溢的计划指南德克萨斯理工学院K-12 开放师职位 课程和教学系... 参与高科技市场的无编织研究 b'' 供应链管理专业 tingting yan 硕士学位计划和候选人资格 在AI中揭示隐私风险：数据，模型和系统 Amanda Csipak 数字农业将农艺学推向下一个绿色革命 高电阻超速带隙半导体的光电流和金属接触的特性
[*]表示我是相应的作者[a]表明与第一作者[1]的同等贡献表示，我建议作为委员会主席[2]的研究生[3]指出了我所指导的研究生[3] [3]表示我在实验室期刊上建议的博士后研究员：Q Indices中的Q Indices，基于Scimago Journal和国家级等级。归类为Q1，Q2，Q3和Q4的期刊分别属于特定学科下的期刊的前25、25-50、50-75和75-100％。
基因组变异图谱揭示了中国花生的多样性及其与 28 种农艺性状的关联
花生 (Arachis hypogaea L.) 是一种重要的异源四倍体油料和食用豆科作物。中国是世界上最大的花生生产国和消费国之一。然而，花生在中国的迁移和分化背后的基因组变异仍不清楚。本文我们基于对 390 个花生种质的重新测序报告了全基因组变异图，表明花生可能分别被引入中国南部和北部，形成了两个栽培中心。选择性扫描分析强调了花生改良过程中两个亚基因组之间的不对称选择。来自华南地区的经典谱系为研究人工选择对花生基因组的影响提供了背景。全基因组关联研究确定了 22,309 个与 28 个农艺性状的显著关联，包括植物结构和油脂生物合成的候选基因。我们的研究结果揭示了花生在中国的迁移和多样性，并为花生改良提供了宝贵的基因组资源。
通过混合效应模型和分层聚类学习具有异质性农艺数据集的学习贝叶斯网络
玉米是一种在广阔地区，尤其是撒哈拉以南非洲，亚洲和拉丁美洲的全球种植的关键农作物，截至2021年，占地1.7亿公顷。已经设计了各种统计和机器学习模型，包括混合效应模型，随机系数模型，随机森林和深度学习体系结构，以预测玉米的产量。这些模型考虑了诸如基因型，环境，基因型 - 环境相互作用和现场管理等因素。但是，现有模型通常没有完全利用这些因素之间的因果关系的复杂网络以及农艺数据固有的层次结构。这项研究引入了一种创新的方法，将随机效应整合到贝叶斯网络（BNS）中，利用其通过定向无环形图对因果关系和概率关系进行建模的能力。植根于线性混合效应模型框架并为分层数据量身定制，这种新颖的方法表明了增强的BN学习。应用于现实世界的农艺试验，可产生一个改善解释性的模型，并揭示了新的因果关系。值得注意的是，提出的方法将玉米收益率预测的错误率从28％降低到17％。这些结果倡导BN在为层次农艺数据构建实际决策支持工具中的偏好，从而促进因果推断。
欢迎来到布加勒斯特的农艺科学和兽医医学
7.1。农村酒店业的管理（英语）7.2。农场管理和农业综合企业发展（英文）7.3。农业综合企业7.4。农业旅游和公共粮食供应的管理7.5。管理和内部审计7.6。管理与农村发展7.7。Agrifood领域7.8的质量和创新管理。酒店管理