摘要印度的粮食需求不断上升,而无需可行的耕地扩大。满足该国对粮食生产的巨大需求伴随着化学肥料的使用不当增加,这导致土壤降解和环境健康恶化。因此,通过采用各种精确农业方法来优化肥料的应用至关重要,并且在这项工作中,使用定制或设计师肥料的利用是一种关键策略。明智地应用量身定制的植物营养素可以减轻农作物的营养需求,遏制过度使用无机肥料并防止环境污染。与集中于特定大量营养素的常规做法不同,定制的肥料解决了被忽视的二级营养和微量元素,以纠正土壤不足。采用定制的肥料可以提高营养平衡,提高农作物的产量并提高农民的经济回报,尽管存在诸如生产成本提高,配方复杂性以及对先进的农艺知识的需求等挑战。这些肥料标志着一个重要的里程碑,提倡特定地点的营养管理和精确农业,强调了农民教育和政府倡议的需求,以鼓励广泛采用,从而优化
基因编辑技术曾经是一个遥不可及的科学幻想,如今已成为切实可行的现实。特别是人类生殖细胞基因组编辑这一新兴的基因编辑形式,具有值得谨慎研究的革命性能力。最近的研究进展表明,这种生物技术可用于改变未出生婴儿的基因组成和后代的遗传基因。这种生物技术可能具有拯救无数人生命的能力,但我们必须问——当预防疾病和“扮演上帝”之间的界限变得模糊时会发生什么?人类生殖细胞基因组编辑引发了许多围绕人类命运的广泛而根深蒂固的问题,所有这些都阻碍了其当前使用的合理性。尽管存在这些担忧,但这一生物技术领域在美国仍然普遍不受监管。本评论彻底研究了人类生殖细胞基因组编辑的潜在好处和后果,并简要概述了当前政府监督手段和缺乏监管控制的情况。最后,本评论提出了一种新的监管方案,强调对人类种系基因组编辑和其他高风险生物技术的道德考虑。
当世界顶级运动服装制造商的设计团队收到营销请求时,他们的人工智能引擎会全面评估多种因素,包括原材料成本、供应商可用性、季节性、预测需求等,以确定在哪里、如何、以何种成本和交货时间生产拟议的设计,以及它是否有市场。这项工作过去需要数周时间,需要大量人工,因为无法获得所有相关信息——通常只是被困在各种不同的来源或不同的工作人员手中。但借助 Infosys Nia,这家运动服装公司可以近乎实时地进行评估,而且准确度更高。
•草案现在可以报告积极影响,而以前它仅解决了负面影响报告。•明确的开放,用于披露与企业特定部门相关的标准(指标和/或叙述性披露)中未包含的其他信息。•基本模块指南通过提供模板来支持中小型企业,这些模板有助于报告“实践,政策和未来的倡议,以向更可持续的经济过渡(B2 DataPoint),不仅要解决该组织的员工的劳动力,还针对价值链中的工人,还针对受影响的社区,消费者,消费者,消费者和结束者(Enders),以及End-End-End-End-users(1 16-17)。•基本模块指导还认可社会经济实体,为合作社提供了有关特定治理特征,社会经济投资,根据共同性原则或与一般经济利益服务相关的活动的机会。•有关可持续性相关认证或标签的新披露(如果相关)(B1问题 - 准备基础)。•EFRAG在标准指标中引入了进一步的简化,并使用了可访问的语言。此外,被排除在咨询受访者中,认为实质性评估过于复杂,允许中小企业在相关数据点上报告。
上午11:00分子生态学主持人-AlondraM.DíazLameiro;科技-Marco A. Acosta Leon 11:00 Adriana P.Santosbagué潜在变体与MyH7基因的四个beat步态相关,11:15 Maria Gabriela Diaz Gonzalez阐明了通过形态学和分子分析11:30 Marco A. Acosta Leon阐明鸟类寄生虫属的属属。 Acosta Leon。 Acosta Leon。 Acosta Leon。 Acosta Leon Leon。波多黎各天鹅绒蠕虫的流量分析(peripatus juanensis bouvier 1900)11:45 Gabriel M. Torres Nieves在波多黎各发现了一种新型的Pseudoparacreptrema寄生虫,在波多黎各中发现了一种新型种类Spirobellus,Docodesmus,Prostemillus by MegenomiclaMédio12:15JesúsD.QuiñonesLlópizllópiz遗传多样性在波多黎各
摘要 — 本文介绍了一种具有自定义指令集架构的嵌入式可编程处理器的设计和实现,用于高效实现人工神经网络 (ANN)。ANN 处理器架构可扩展,支持任意数量的层和每层人工神经元 (AN) 数量。此外,该处理器支持具有任意 AN 间互连结构的 ANN,以实现前馈和动态循环网络。该处理器架构是可定制的,其中 AN 之间的输入、输出和信号的数值表示可以参数化为任意定点格式。本文介绍了一种设计的可编程 ANN 处理器的 ASIC 实现,用于具有多达 512 个 AN 和 262,000 个互连的网络,估计占用 2.23 mm2 的硅片面积,在 1.6 V 电源下以 74 MHz 运行,采用标准 32 nm CMOS 技术,功耗为 1.25 mW。为了评估和比较所设计的 ANN 处理器的效率,我们设计并实现了专用的可重构硬件架构,用于直接实现 ANN。本文介绍了所设计的可编程 ANN 处理器和 Xilinx Artix-7 现场可编程门阵列 (FPGA) 上的专用 ANN 硬件的特性和实现结果,并使用两个基准进行了比较,即使用前馈 ANN 的 MNIST 基准和使用循环神经网络的电影评论情绪分析基准。
关键推动因素。定制进场概念利用机载能力与地面自动化相结合,计算下降轨迹,基于对下降阶段可能遇到的所有已知 ATC 限制的了解,从而解决了这些低效率问题。ATC 在飞机到达目的地之前协调并上传航路许可,其中包括任何速度和高度要求以及替代低空雷达引导所需的任何路径调整。航路许可旨在为飞机的 FMC 提供满足特定航班时间和分离需求的手段,同时允许飞机遵循最佳下降轨迹。地面自动化,例如泰雷兹提供的 ATM 系统或美国国家航空航天局 (NASA) 开发的航路下降顾问 (EDA),可根据复杂的交通限制和空域限制计算出省油的下降解决方案。它构建了一个定制的到达方式,以适应飞机性能限制、标准仪表到达(STAR)限制、调度和排序要求、中间交叉限制和战略
摘要 - 在处理大规模异构医学数据并实现高度个性化建议时,以传统的医疗决策系统的限制,本文介绍了使用图形神经网络(GNN)的个性化医疗决策算法。这项研究将图形神经网络技术纳入医学和健康领域,旨在通过挖掘患者的临床特征,遗传信息,生活习惯之间的复杂关联来建立患者健康状况的高精度代表模型。在这项研究中,对医学数据进行了预处理以将其转换为图形结构,其中节点代表不同的数据实体(例如患者,疾病,基因等)和边缘代表实体之间的相互作用或关系。该算法的核心是设计一种新型的多尺度融合机制,结合了患者的历史病历,生理指标和遗传特征,以动态调整图形神经网络的注意力分配策略,以实现对单个病例的高度定制分析。在实验部分中,这项研究选择了几个可公开可用的医学数据集进行验证,结果表明,与传统的机器学习方法和单个图形神经网络模型相比,提议的个性化医疗决策算法在疾病预测准确性,治疗效果和患者风险分层方面表现出明显优于的性能。
摘要 — 本文介绍了一种具有自定义指令集架构的嵌入式可编程处理器的设计和实现,用于高效实现人工神经网络 (ANN)。ANN 处理器架构可扩展,支持任意数量的层和每层人工神经元 (AN) 数量。此外,该处理器支持具有任意 AN 间互连结构的 ANN,以实现前馈和动态循环网络。该处理器架构是可定制的,其中 AN 之间的输入、输出和信号的数值表示可以参数化为任意定点格式。本文介绍了一种设计的可编程 ANN 处理器的 ASIC 实现,用于具有多达 512 个 AN 和 262,000 个互连的网络,估计占用 2.23 mm2 的硅片面积,在 1.6 V 电源下以 74 MHz 运行,采用标准 32 nm CMOS 技术,功耗为 1.25 mW。为了评估和比较所设计的 ANN 处理器的效率,我们设计并实现了专用的可重构硬件架构,用于直接实现 ANN。本文介绍了所设计的可编程 ANN 处理器和 Xilinx Artix-7 现场可编程门阵列 (FPGA) 上的专用 ANN 硬件的特性和实现结果,并使用两个基准进行了比较,即使用前馈 ANN 的 MNIST 基准和使用循环神经网络的电影评论情绪分析基准。