XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提高产量
迈向功能强大的 AI 加速器
摘要 — 深度学习的最新进展可以归因于硬件处理器和人工智能 (AI) 加速器性能的持续改进。除了基于冯诺依曼架构的传统 CMOS 加速器外，硅光子学、忆阻器和单片 3D (M3D) 集成等新兴技术也正在被探索作为后摩尔定律的替代方案。然而，由于制造工艺变化、热串扰和老化导致的故障可能会对新兴 AI 加速器的能源效率和性能造成灾难性影响。在本文中，我们分析了几种新兴 AI 加速器在不同不确定性下的性能，并提出了低成本的方法来评估故障的重要性并减轻其影响。我们表明，在所有技术中，不确定性对性能的影响可能会根据故障类型和受影响组件的参数而有很大差异。因此，本文提出的故障关键性评估技术对于提高产量是必要的。
氮胞苷诱导的表观遗传变异改善果实...
引言 在全球人口不断增长和气候变化的时代，粮食安全是人类生存和繁荣的主要目标之一 (Sekaran et al. , 2021)。作物改良是实现这一目标的核心战略之一。它包括提高产量和提高植物可食用部分的质量。事实证明，通过增加蛋白质和植物次生代谢物等必需成分的浓度来提高食品质量，对植物本身和食用这些植物的人类都有益 (Sahu et al. , 2022)。研究人员通过实验证实，作物改良与蛋白质含量提高之间存在相关性 (Chakraborty et al. , 2010; Zhang et al. , 2018a; Akbar et al. , 2023)。粳稻品种的蛋白质含量与氮和钾含量之间存在高度显著的正相关性 (Zhang et al. , 2018a)。同样，在
为确保农作物的未来发展铺平道路
目标。如此规模的增长将提供粮食和营养安全，以及足够的原料，以实现繁荣的生物经济。在认识到整个粮食生产系统的重要性的同时，H2020 CropBooster-P 项目正在起草一份路线图，以开发对欧洲农业未来至关重要的新作物和改良作物，同时考虑到不断变化的地缘政治格局、气候变化和农业优先事项（Baekelandt 等人，2022 年；Harbinson 等人，2021 年）。 CropBooster-P 专家组确定了需要优化以提高作物生产力的关键广泛性状（Baekelandt 等人，2022 年），重点关注提高产量潜力（Burgess、Masclaux-Daubresse 等人，2022 年）、产量稳定性（Gojon 等人，2022 年）和营养质量（Scharff 等人，2021 年）。因此，CropBooster-P 涵盖了所有可识别的性状
石油和天然气井服务的审计程序
• 压裂（压裂作业） • 射孔 • 挤水泥（如果用于修复套管则应纳税） • 修井以刺激生产 • 酸化地层 • 测井 • 钻得更深 • 回塞 • 完井 • 永久封堵和放弃（临时的应纳税） • 拔出和重新设置套管衬管（如果用于修复套管柱则应纳税） • 在完井或修井中安装套管衬管 • 钻出塞子 • 人工举升的初始安装（转换/重新安装应纳税） • 运行井底炸弹 • 抽吸以刺激生产 • 喷射以提高产量或采收率 • 砾石充填 • 对地层进行热油处理 • 注入化学品以刺激生产或去除被移除产品中的杂质（例如酸、乳化剂或氮气）
使用纵横比捕获和界面失配生长方法在 (001) Si 衬底上 MOCVD 生长 GaSb 的比较 Billy Lai、Qiang Li、Kei May
GaSb 在长波长器件中有许多应用，例如带间级联激光器和红外光电探测器 [1-2]。将 GaSb 相关材料单片集成到硅上对于扩展长波长器件的功能和硅平台上的光子集成具有很高的吸引力 [3]。此外，考虑到现代智能手机中红外设备（包括传感器和投影仪）的日益普及，集成到硅上是降低制造成本、减小尺寸和提高产量的有效解决方案。然而，与 GaAs/Si 和 InP/Si 材料系统相比，GaSb/Si 异质外延还远未成熟。在本研究中，以在 GaAs 衬底上生长的 GaSb 为参考，我们研究了两种不同的集成方案：在 GaAs-on-Si 模板上进行 GaSb 的界面失配 (IMF) 生长和使用长宽比捕获技术直接在 V 型槽 Si 上生长 GaSb。
量子计算在小麦传染病图像识别中的应用
摘要。本研究致力于量子方法在小麦传染病诊断领域的开发和应用。考虑到农业问题的相关性以及提高植物病害防治效率的需要，本研究提出了一种基于量子计算、图像处理和机器学习相结合的新方法。量子图像处理技术已被用于改善对比度、过滤噪声和分析传染病在发展早期的关键特征。开发的量子机器学习模型在图像分类中表现出很高的准确性，有助于更早、更准确地检测疾病。研究结果突出了量子方法在农业中的有效性，并为更准确地诊断植物传染病提供了新工具。将这种方法引入农业的前景意味着有可能提高产量、减少化学品的使用并确保粮食安全。
农业供应链优化
农业供应链优化是一项重要战略，旨在提高农业部门的效率、生产力和可持续性。它涉及从农场到消费者的整个农业供应链中先进技术、数据分析和协作实践的整合。通过利用精准农业技术（例如传感器技术和数据分析），农民可以就作物管理、资源分配和收获计划做出明智的决策，从而提高产量并减少对环境的影响。此外，优化工作还延伸到运输物流、仓储和配送，确保及时交付新鲜农产品，同时最大限度地减少浪费并最大限度地提高盈利能力。通过数据分析和反馈回路驱动的持续改进计划，农业供应链优化旨在满足消费者不断变化的需求，提高食品质量和安全，并促进整个农业行业的可持续实践。本课程将介绍旨在改善生产、分销和市场准入同时确保环境和社会可持续性的优化技术。
高通量的海洋微藻和光营养伴侣的高通量进化，以改善生物量的产量
•GAI隔离了硅藻（nitzschia sp。）这是他们在考艾岛增长设施的优越的户外菌株之一。生物量和脂质产量的进一步改善将使生物燃料应用受益。•由于在高生产率期间O 2水平，由于碳酸氢盐被吸收并在一天高温期间，pH值增加，因此pH值增加，pH值增加，pH值增加。•PNNL和矿山都在建立光生反应器方面都建立了专业知识，可以根据光强度和温度模仿太阳日，包括定制的浊度技术。•可以用氧化还原/pH/温度压力增加的细胞培养，以在“驯化条件”下选择更多稳健的菌株。•从已经有希望的压力开始，目标是进一步提高产量约20％。•其他应变（例如蓝细菌，藻类也有选择性的压力来减轻风险。•建立有机联盟。2
评估水稻品种混合物的产量变化（VarMix®）...
传统上，水稻种植严重依赖于针对特定性状而定制的单一品种，但这些方法在恢复力和稳定性方面表现出局限性。采用品种混合（VarMix）使我们能够利用遗传多样性，从而提高产量稳定性，加强病虫害管理，优化资源效率，最终促进更可持续、更具恢复力的水稻生产系统。本研究使用加性主效应和乘性相互作用（AMMI）方法，结合方差和主成分分析（PCA），研究了 12 个不同环境中 12 个水稻品种混合物和单一品种的表现。分析表明，环境因素是遗传变异的主要驱动因素，对水稻产量动态有重大贡献。值得注意的是，NSIC Rc298 (A)、NSIC Rc298: NSIC Rc214: NSIC Rc216 (ABC) 和 NSIC Rc214: PSB Rc82: NSIC Rc238 等基因型