本报告的目的是了解五种用于生物多样性监测的新技术的部署状态,并评估它们在Biodivera+的合作伙伴之间的使用。为了实现这些目标,我们为五种预选的新技术设计了一项特定的调查,即,生物声学,相机陷阱,EDNA/基因组学,无人驾驶飞机/无人机和传感器网络,我们在其中向受访者询问了他们使用的技术的部署状态,其目标分类单元以及目标的基本生物多样性变量(EBV)。我们还咨询了Biodivera+网络中的参与者,涉及他们在部署这些技术时面临的挑战和限制。总体而言,我们的调查表明,五种选定的新技术和目标分类单元之间的部署状态非常不同。我们观察到技术准备就绪的较高变化,其中一些分类单元(即藻类,两栖动物/爬行动物,水生无脊椎动物,鸟类,鱼类,鱼类,哺乳动物,植物,植物或陆地无脊椎动物)以及仍处于部署的第一阶段,甚至只报告这些新颖技术的意图,但还没有雇用这些新颖的技术,但还没有做到这一点。此外,我们发现,目前,针对物种和社区层面的技术比旨在监视生态系统特征的技术更发达。
亚特兰大埃默里大学罗林斯公共卫生学院环境卫生部的加加罗萨;伦敦卫生与热带医学学院公共卫生,环境与社会部的B环境与健康建模(EHM)实验室,英国伦敦; C统计,计算机科学和应用部“ G。父母,”意大利佛罗伦萨佛罗伦萨大学;马萨诸塞州波士顿哈佛大学公共卫生学院; E瑞士伯尔尼大学社会与预防医学研究所;瑞士伯尔尼大学气候变化研究中心; G气候研究基金会(FIC),西班牙马德里;西班牙马德里的H ciber deepidemiologíay saludpública(Ciberesp);我是西班牙巴塞罗那西班牙科学研究理事会环境评估与水研究所;马萨诸塞州波士顿哈佛大学公共卫生学院; E瑞士伯尔尼大学社会与预防医学研究所;瑞士伯尔尼大学气候变化研究中心; G气候研究基金会(FIC),西班牙马德里;西班牙马德里的H ciber deepidemiologíay saludpública(Ciberesp);我是西班牙巴塞罗那西班牙科学研究理事会环境评估与水研究所;
过去几年,人工智能 (AI) 技术在高等教育机构中发展迅速,引发了人们对这些计算机系统的使用和潜在接受因素的质疑。本研究利用先前建立的技术接受和使用统一理论 (UTAUT) 模型,调查了学生采用生成式 AI 工具(也称为聊天机器人)的特点。使用从 74 名受访者的调查中收集的数据部署了偏最小二乘回归 (PLSR) 模型,以检查哪些 UTAUT 构造正在影响本科生对生成式 AI 工具的使用行为。了解 AI 接受的因素对教育工作者很有价值,因为他们可以设计课堂干预措施以提高学生群体(尤其是延迟用户)的学术和专业潜力。此外,对采用属性的洞察可能有助于了解 UTAUT 框架下的生成式 AI 接受度。结果表明,生产力提高、导师观点、同行使用和执行任务的广泛性推动了生成式 AI 在学术环境中的采用。此外,实证结果发现,性别和年龄等人口统计数据并不是影响生成式 AI 使用的因素。建议未来的研究将本研究的结果与基于价值的采用模型 (VAM) 进行比较,以证实学生在边际效益与边际成本权衡环境中采用的特征。关键词:生成人工智能、技术采用、UTAUT、本科生、教育
摘要本研究提出了一项系统的文献综述,以了解数字助手(DAS)在生产和物流任务中的应用,收益和挑战。我们的概念框架涵盖了三个维度:信息管理,协作操作和知识转移。我们在产品设计,生产,维护,质量管理和物流领域中评估Human-DA协作任务。这使我们能够扩展不同类型的DA,并揭示它们如何提高生产和物流工作的速度和便捷性,这在先前的研究中被忽略了。我们的结果表明,DAS可以提高工人与机器/信息系统搜索,处理和演示的速度和易于互动。现有的研究描述了differentlevelsofautonyIndecision制作;但是,大多数Dasperformtask按照指示或工人的同意。此外,我们观察到,工人发现执行任务和获取知识时更直观(例如,听觉和视觉提示)。因此,未来的研究可以探索如何将DA与其他技术集成,以进行强大的多模式援助,例如眼睛跟踪和增强现实。这可以为残疾人或条件的工人提供自定义的DA支持,以促进更具包容性的生产和物流。
当 OpenAI 的 ChatGPT 平台于 2022 年 11 月向公众发布时,许多专家和政客迅速宣告了生成式人工智能的巨大前景。1 其他知名人士迅速强调了这项新技术的潜在隐患:经济学家警告说,自动化会导致大量失业,2 非营利组织强调了不受约束、没有护栏的发展的风险。全球领导人表示担心,社会将面临生存风险,3 这些风险与前所未有的虚假信息泛滥、偏见正常化以及对人类能动性的长期威胁有关。然而,在这些关于潜在影响的辩论展开的同时,教育机构被推到了风口浪尖
在这项研究中,对信息进行了搜索,其中可以知道生物医学在大脑信号中使用的多种应用。主要目的是提供网络数据库中获得的信息,该信息基于逮捕和管理多种项目的创建多种项目,这些信号在包括BCI系统的设备中开发,这些设备控制着由BCI系统控制由人脑产生的信号处理的设备,这些信号可以通过该信息进行多个信息,从而使多个信息启发出来,这些信息可能会导致大脑的分析,并且可以使大脑的分析能够分析,而brice则是eSASS的分析。不同的器官,甚至全部是周围神经系统。通过信息的反馈寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建,该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建,该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号
在这项研究中,对信息进行了搜索,其中可以知道生物医学在大脑信号中使用的多种应用。主要目的是提供网络数据库中获得的信息,该信息基于逮捕和管理多种项目的创建多种项目,这些信号在包括BCI系统的设备中开发,这些设备控制着由BCI系统控制由人脑产生的信号处理的设备,这些信号可以通过该信息进行多个信息,从而使多个信息启发出来,这些信息可能会导致大脑的分析,并且可以使大脑的分析能够分析,而brice则是eSASS的分析。不同的器官,甚至全部是周围神经系统。通过信息的反馈寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建,该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建,该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号
摘要:苦肽是酸性,碱性或酶促条件下蛋白质水解产生的小分子肽。这些肽可以增强食品风味并具有各种健康益处,并具有抗高血压,抗糖尿病,抗氧化剂,抗菌和免疫调节特性等属性。他们在功能食品的发展以及疾病的预防和治疗方面表现出巨大的潜力。本综述介绍了苦肽的各种来源,并讨论了苦味产生的机制及其在味觉系统中的生理功能。此外,它强调了生物信息学在苦肽研究中的应用,包括建立和改进苦肽数据库的建立和改进,使用定量结构 - 活性关系(QSAR)模型来预测苦味阈值以及在分类中的最新进步,以建立机器学习和深度学习质量良好的苦味peptectionals nethermention Predictiation预测模型。未来的研究方向包括增强数据库,多样化的模型以及应用生成模型,以将苦肽研究推进加深和发现更多实用应用。
摘要:聚β-羟基丁酸酯(PHB)是由盐单胞菌等细菌产生的一种代谢产物,在营养受限条件下可作为细菌的碳源和能量储存化合物。开展两个试验研究了饲料中添加盐单胞菌-PHB对杂交石斑鱼(Epinephelus fuscoguttatus♀×E.lanceolatu♂)的影响。试验一,给幼鱼石斑鱼饲喂在基础饲料中添加3%盐单胞菌-PHB(3%HM-PHB)(含1.4%PHB)和3%盐单胞菌(3%HM)(不含PHB)以及对照饲料,连续7周。结果显示,3%HM-PHB组与对照组的存活率、增重和粗脂肪含量无显著差异,但3%HM-PHB组的粗蛋白显著低于对照组。此外,添加 3% HM-PHB 可增加鱼肌肉中的脂肪酸含量,包括长链不饱和脂肪酸 C18:1n9、EPA 和 DHA。在实验 II 中,石斑鱼喂食基础饲料,其中添加了 6.5% 盐单胞菌 -PHB(6.5% HM-PHB)(含 3% PHB)和 6.5% 盐单胞菌(6.5% HM)(不含 PHB),以及基础饲料(对照)。饲养七周后,用鳗弧菌对石斑鱼进行 48 小时的诱变。虽然不同组间存活率和生长情况无显著差异,但饲料中添加6.5% Halomonas -PHB可提高受到鳗弧菌攻击的石斑鱼的存活率,并显著增加血液中过氧化氢酶( CAT )和超氧化物歧化酶( SOD )基因表达,肝脏、脾脏、头肾和血液中白细胞介素1( IL1 )和白细胞介素10( IL10 )的表达( p < 0.05)。综上所述,饲料中添加Halomonas -PHB对鱼的生长性能无显著的积极影响,但增加了鱼肌肉中脂肪酸,包括长链不饱和脂肪酸C18:1n9、EPA和DHA的含量,并提高了对鳗弧菌的抗性,可能是通过增加不同组织器官中免疫相关基因的表达来实现的。我们的研究结果提供了令人信服的证据,表明 Halomonas -PHB 可用作集约化石斑鱼养殖的饲料添加剂,以增强石斑鱼对弧菌的抵抗力。
《 EPBC法》的第二次独立审查(Graeme Samuel法定审查)(2020年)呼吁采取立法,激励对环境结果的交付和公开披露,而不是简单地调节遵从性,以降低环境风险并提高问责制。尽管我们认为力量和合规性是必要的,但也需要激励措施。但是,惩罚措施和激励措施之间的平衡尚未得到适当称重。激励提议偏移的生物多样性价值具有如此巨大的经济价值,在数十年的经济利益中,以特许权使用费的形式衡量了国家的经济利益,并以较小的程度衡量了国家的程度,因此很难看到如何在不增强停止工作力量的情况下达到适当的平衡(上面讨论)。