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信息和通信技术对提高坦桑尼亚米松威和基洛萨地区青年农作物生产力的影响
过去十年，非洲的信息和通信技术 (ICT) 取得了长足的发展。本研究借鉴了米松威和基洛萨地区的经验，考察了新兴 ICT（即移动电话和电脑）在坦桑尼亚作物生产力领域的作用。该研究调查了年轻农民如何获得 ICT 来帮助提高作物生产力。研究采用了多阶段抽样的横断面研究设计。大约 400 名受访者和 11 名关键消息来源分别参与了家庭调查和深入访谈。倾向得分匹配 (PSM) 和逆概率加权调整回归 (IPWRA) 技术用于分析 ICT 对作物生产力影响的数据。结果表明，在 1% 的显著性水平上，采用 ICT 的人比未采用 ICT 的人生产力更高。研究结果巩固了促进 ICT 渗透和/或采用 ICT 以实现包容性发展、提高作物生产力的必要性。敦促坦桑尼亚政府通过坦桑尼亚通信与监管局制定和实施政策，通过低价和共享方案实现 ICT 的普遍接入机制，并加强向社区特别是农村地区普及所需的基础设施建设。
daeyeol lee-神经科学
1995-1997 美国明尼苏达州生理学副副系，美国1997-2000助理教授神经生物学和解剖学系（任期）韦克森林大学医学学院2000-2006助理教授脑和认知科学系助理教授助理学院（任期学院）耶鲁大学心理学，2012 - 2019年，神经科学系教授（曾为神经生物学系）耶鲁大学医学院耶鲁大学心理学系，耶鲁大学2017-2019教授耶鲁大学医学院教授耶鲁大学医学院2018 - 2019年教授细胞和分子生理学系教授美国明尼苏达州生理学副副系，美国1997-2000助理教授神经生物学和解剖学系（任期）韦克森林大学医学学院2000-2006助理教授脑和认知科学系助理教授助理学院（任期学院）耶鲁大学心理学，2012 - 2019年，神经科学系教授（曾为神经生物学系）耶鲁大学医学院耶鲁大学心理学系，耶鲁大学2017-2019教授耶鲁大学医学院教授耶鲁大学医学院2018 - 2019年教授细胞和分子生理学系教授
NIST 的混合探测器 - TSAPPS
图 3：检测效率和死时间引起的入射光子统计数据失真。具有泊松统计数据 Poisson( k | µT ) 的入射状态，µT = 80（实心方块），由于有限量子效率 η = 0 . 7（空心方块）而有效衰减，见公式 (10)。输出分布保持为泊松分布，具有泊松( m | ηµT )。对于具有可瘫痪死时间 t dead 的探测器，输出统计数据由公式控制。 （11）给出分布泊松（k | ηµT exp（−ηµt dead）），即它仍然保持泊松分布，新的均值为ηµT exp（−ηµt dead）（实心圆）。对于具有非瘫痪死时间t dead 的探测器，输出分布不再是泊松分布，而是亚泊松分布，参见公式（13）（空心圆）。
有了人工智能，挖根变得更容易
摘要 研究中根系量化的规模通常受采样、测量和处理样本所需时间的限制。卷积神经网络 (CNN) 的最新发展使得更快、更准确的植物图像分析成为可能，这可能显著减少根系测量所需的时间，但在让不具备机器学习深度知识的研究人员使用这些方法方面仍然存在挑战。我们使用 RootPainter CNN 软件分析了从三个破坏性根系采样中获取的根系图像，该软件具有一个更易于使用的校正注释界面。带有和不带有非根系碎片的根系扫描用于测试训练模型（即从标记示例中学习）是否可以通过将最终结果与干净图像的测量值进行比较来有效排除碎片。从土壤剖面壁和土壤芯横截面获取的根系图像也用于训练，并将得出的测量值与人工测量值进行比较。在每个数据集上训练 200 分钟后，我们发现，对于整体结构（R 2 =0.99）、剖面壁（R 2 =0.76）和土芯断裂（R 2 =0.57），手动测量结果与 RootPainter 得出的数据之间存在显著关系。从带有碎片的图像得出的生根密度与用 RootPainter 处理后的干净图像得出的生根密度没有显著差异。还可以从剖面壁和土壤芯图像中成功计算出生根密度，并且在每种情况下，根密度随深度的梯度与手动计数没有显著差异。我们的结果表明，使用 CNN 的所提出方法可以大幅减少根样本处理工作量，从而增加未来根系研究的潜在规模。关键词：深度学习 | 分割 | 根量化 | 剖面壁 | 根清洗 | 土壤芯取样
轴 - 组供应链风险评估能力 -
o直接参与不同的利益相关者（政府，客户自己的供应商，替代供应商，服务提供商，工业专家等）直接和间接参与 - 评估和分析 - 综合，三角剖分，关键发现 - 报告构建和最终确定 - 建议解决风险的解决方案，并在需要的情况下在单独的项目中实施拟议的解决方案 - 更新和反馈会话
圣诞树经济报告.pdf
德克萨斯州最适宜种植的圣诞树品种包括弗吉尼亚松、阿富汗松、东部红柏、短叶松、亚利桑那柏和莱兰柏。美国劳工统计局估计，2019 年德克萨斯州圣诞树产业在美国南部平均年就业和工资排名第二，仅次于佛罗里达州，在全国排名第四，仅次于加利福尼亚州、佛罗里达州和俄勒冈州（美国劳工统计局，2020 年）。由于目前可用的信息有限，本报告研究了圣诞树产业对德克萨斯州经济的贡献。方法为了估计德克萨斯州圣诞树产业对该州经济的贡献，采用了 IMPLAN（规划影响分析）投入产出建模系统（IMPLAN Group，2017）。IMPLAN 被广泛用于进行经济模拟（Steinback，1999 年、Prato 和 Hey，2006 年、Joshi 等人，2017 年）。
使用协方差神经网络解释的大脑年龄预测
在计算神经科学中，人们对开发机器学习算法的兴趣越来越高，这些算法利用脑成像数据来为个体提供“脑时代”的估计。重要的是，由于不良健康状况，大脑年龄和年龄年龄之间的不一致可以捕获加速老化，因此可以反映出增加对神经系统疾病或认知障碍的脆弱性。然而，由于大多数现有的脑年龄预测算法缺乏透明度和方法上的理由，因此阻碍了大脑年龄对临床决策支持的广泛采用。在本文中，我们利用协方差神经网络（VNN）提出了使用皮质厚度特征为脑年龄预测的解释驱动和解剖学上的解释框架。Specifically, our brain age prediction framework extends beyond the coarse metric of brain age gap in Alzheimer's disease (AD) and we make two important observations: (i) VNNs can assign anatomical interpretability to elevated brain age gap in AD by identifying contributing brain regions, (ii) the interpretability offered by VNNs is contingent on their ability to exploit specific eigenvectors of the anatomical协方差矩阵。在一起，这些观察结果促进了对脑时代预测任务的可解释和解剖学上的观点。
教育中的CHATGPT：它会改善学习或影响教育质量吗？
摘要 - 哥斯达黎加的教育必须思考并利用新的数字工具，例如聊天机器人，同时考虑相关的挑战和关注点以及它们的影响。哥斯达黎加教育部门的发展及其局限性可以反映出在该主题中拉丁美洲国家的限制，局限性和机会的模型。很少有关于CHATGPT及其在拉丁美洲的使用的研究，这是一项开创性的研究，可以导致许多未来关于生成人工智能的研究（AI）。对大学的关注提供了分析Chatgpt在教育领域的实际影响的机会。这项研究采用了定性探索方法，作为数据收集的方法是对教育和生成人工智能领域的学术数据库的文献计量学回顾，从而确定了代表研究现象的三个案例研究的识别，通过数据三角剖分，通过数据三角剖分，解释了研究对象的主要因素。结果支持Chatgpt，该研究通过改进学习过程，提供快速和个性化的答案并鼓励学生参与，对哥斯达黎加的教育产生积极影响。此外，我们提出了所有机构在教育体系的合作和执行之间的紧密结合：教育部长，中央政府，地方政府，大学，创新，非政府组织（NGOS），智囊团和国际组织。