XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System收获
模仿从单个演示中学习的，利用载体量化机器人收获
摘要：机器人解决复杂的非重复任务的能力将是为仍涉及劳动密集型，潮流和身体苛刻活动的农业应用中新的自动化水平的关键。收获是一个这样的例子，因为它需要将动作组合在一起，通常可以将其分解为视觉宣传和操纵阶段，而后者通常直接直接进行预编程。在这项工作中，我们专注于新鲜蘑菇收获的任务，该任务由于其高复杂性而由人类采摘者手动进行。一个关键的挑战是通过低成本硬件和机械系统来启用收获，例如软握把，它们与刚性相比提出了其他挑战。我们设计了一种使用矢量量化的模仿学习模型管道来直接从视觉输入中学习量化嵌入。我们在基于人类专家收集真正蘑菇的录音设计的现实环境中测试了这种方法。我们的模型可以用柔软的气动驱动器来控制一个笛卡尔机器人，以成功复制蘑菇的超越序列。我们在不到20分钟的数据收集的干扰物中取下蘑菇，包括单个专家演示和辅助，非专家，轨迹。整个型号管道需要在单个A4000 GPU上少于40分钟的训练，并且大约需要。20 ms用于推断标准笔记本电脑GPU。
量化人类肠道菌群的每日发酵产物的每日收获
肠道菌群释放的发酵产品为宿主提供了能量和重要的调节功能。 然而，关于微生物群和人类宿主之间的代谢物交换的定量信息很少，因此发酵产物的有效剂量。 在这里，我们引入了一个综合框架，将主要肠道细菌的实验表征与人类消化生理学的定量分析相结合，以对这种交换及其对饮食和微生物群组成的依赖进行数字。 从加油菌群生长的复杂碳水化合物中，我们发现大多数碳最终都以宿主大量利用的发酵产品结束。 混合发酵产品的这种收获随饮食的差异很大，从美国人口内的100-700 mmol介于饮食之间，到坦桑尼亚的Hadza人的1300人。 因此，发酵产品覆盖了人类宿主每日能量需求的2％至12％，大大低于实验室小鼠估计的21±4％。 相比之下，微生物群的组成对每日的总收获几乎没有影响，但决定了特定发酵产物的收获。 丁酸酯以促进上皮健康而闻名，显示出最大的变化。 因此，我们的框架确定并量化了驱动代谢相互作用的主要因素，并在微生物群和宿主之间进行信息交换，这对于机械学上至关重要的是剖析微生物群在健康和疾病中的作用。肠道菌群释放的发酵产品为宿主提供了能量和重要的调节功能。然而，关于微生物群和人类宿主之间的代谢物交换的定量信息很少，因此发酵产物的有效剂量。在这里，我们引入了一个综合框架，将主要肠道细菌的实验表征与人类消化生理学的定量分析相结合，以对这种交换及其对饮食和微生物群组成的依赖进行数字。从加油菌群生长的复杂碳水化合物中，我们发现大多数碳最终都以宿主大量利用的发酵产品结束。混合发酵产品的这种收获随饮食的差异很大，从美国人口内的100-700 mmol介于饮食之间，到坦桑尼亚的Hadza人的1300人。因此，发酵产品覆盖了人类宿主每日能量需求的2％至12％，大大低于实验室小鼠估计的21±4％。相比之下，微生物群的组成对每日的总收获几乎没有影响，但决定了特定发酵产物的收获。丁酸酯以促进上皮健康而闻名，显示出最大的变化。因此，我们的框架确定并量化了驱动代谢相互作用的主要因素，并在微生物群和宿主之间进行信息交换，这对于机械学上至关重要的是剖析微生物群在健康和疾病中的作用。
bertnet：从验证的语言模型中收获具有任意关系的知识图
至关重要的是，自动构建各种新关系的知识图（kg），以支持知识发现和广泛的应用。基于众包或文本挖掘的以前的KG施工方法通常仅限于由于手动成本或文本语料库的限制而限于一组预定义的关系集。最新的研究提议使用验证的语言模型（LMS）作为内隐知识基础，这些知识基础接受了提示的知识查询。然而，隐性知识缺乏全面象征性kg的许多理想特性，例如易于访问，导航，编辑和质量保证。在本文中，我们提出了一种新的方法，以从验证的LMS中收集任意关系的群体。使用关系定义的最小输入（提示和一些示例实体对的镜头），该方法有效地在庞大的实体对空间中有效地搜索，以提取对所需关系的各种准确的了解。我们开发了一种有效的搜索和验证机制，以提高效率和准确性。我们部署了从不同LMS收获400多个新关系的kgs的方法。广泛的人类和自动评估表明，我们的方法设法提取了各种准确的知识，包括复杂关系的元素（例如，“ A具有但不擅长B”）。作为源LM的符号解释所产生的kg还揭示了对LMS知识能力的新见解。
在能源收获驱动的无线身体区域网络中资源分配的参与者批评方法
摘要：无线身体区域网络（WBAN）是一种提供对健康参数的连续监视的网络。满足WBAN服务质量（QoS）的关键限制之一是植入人体中传感器的能量有限。能量收集（EH） - 动力的WBAN是一种范式，从周围环境中收集功率来克服传感器的能量约束。但是，在学习最佳资源分配策略时，需要优化传感器的EH状态的异质和时变性质。在本文中，我们提出了一个参与者批判性的（AC）深钢筋学习（DRL），以使用传感器的能量约束来优化传输模式，继电器选择，传输功率和时间插槽，以提高支持EH支持的WBAN的能源效率。模拟结果表明，所提出的AC技术可以有效地学习最佳资源分配策略，并在平均交付概率和能源效率方面提高绩效。
具有改造和基于太阳能的能量收获的智能城市的IOT启用水监测
抽象监测水流有助于确定泄漏和浪费，从而更好地管理水资源并保护这种宝贵的资源。为了应对这一挑战，需要有效且可持续的水管理系统。本文提出了基于物联网（IoT）的解决方案，该解决方案涉及使用随时可用的现成的电子组件对现有的模拟水表进行改造。实时数据收集和分析是通过Edge Computation进行的，Edge Computation在局部处理由相机捕获的水表图像并提取水表读数。这些读数被传输到云以进行存储和进一步分析。已经实施了各种策略来优化供应电流的用法，即使在不利的环境条件下，也可以保留太阳能电池的电荷隔离周期。要简化用于多个连接设备的固件更新过程，采用了广播技术，从而提供了减少的手动劳动和时间节省的好处。为了评估开发解决方案的可靠性和性能，在几个月内进行了现场部署，从而可以表征不同位置的用水模式。将能源收集能力整合到系统中可以降低维护成本并促进环保能源实践。总体而言，该解决方案为实现高效且可持续的水管理提供了有效而全面的方法。
整合可再生能源冷藏解决方案，减少农村农业地区收获后食物浪费
收获后食物损失仍然是农村农业地区面临的一个重大挑战，储存设施不足和能源供应不可靠加剧了这一问题。本研究开发并优化了一种先进的可再生能源冷藏系统，该系统专门针对农村环境，将太阳能和风能与相变材料 (PCM) 相结合，实现高效的能源储存。该系统结合了基于物联网 (IoT) 的传感器和人工智能 (AI) 驱动的能源管理，以保持最佳储存条件并提高能源效率。在英国林肯郡和美国阿巴拉契亚地区进行的田间试验表明，收获后食物损失显著减少，平均减少了 43.5%，农产品保质期延长了 300%，小农户的收入增加了约 43%。与传统的柴油驱动系统相比，该系统还实现了温室气体排放减少 80%。经济分析显示，该系统的投资回收期更短，投资回报率更高，证实了该系统的可行性。高用户满意度和采用率表明该系统的实用性和广泛实施的潜力。研究结果表明，将可再生能源与智能技术融入冷藏解决方案，为加强粮食安全、促进农村经济增长和支持全球环境目标提供了一种可扩展且可持续的方法。
为南部和东部鳞片鱼类和鲨鱼渔业（SESSF）实施多物种收获策略
虽然最终的项目报告要到2023年12月才到期，但该项目已经发展到团队可以概述已考虑的选项的概述，包括对某些SESSF物种的模拟测试结果。项目团队于2023年10月18日在一项讲习班上提出了他们的初步调查结果，该研讨会由代表捕鱼行业，研究组织，政府机构，负责制定政策，渔业监管机构（英联邦和州），渔业经济学家和环境非政府组织的政府机构参加。旨在在2023年和2024年的一系列研讨会中的第一个研讨会的目的是寻求有关MSHS项目的结果和建议的反馈，这将为决定多种收获策略的哪些组成部分为基础提供基础，以及需要进一步工作。
食用花园中的粪便使用：繁荣花园和安全收获的最佳实践
您是否想知道将肥料涂在土壤上后发生了什么？将动物粪便应用于花园或蔬菜地块，从而增加了土壤动物群的丰富度，尤其是细菌，真菌和earth。因此，土壤呼吸和养分矿化增加。养分矿化是通过土壤微生物（例如死动植物）等有机材料的分解，它们将这些材料转化为可用的植物无机形式。您可能听说过，一茶匙土壤中的生物数量可能超过90亿。尽管土壤微生物仅占土壤体积的一小部分，但它们起着非常重要的作用。有机修正案（例如动物粪便）在农业土壤中的应用是传统园艺的替代实践，可改善土壤质量，提供养分和碳，促进微生物的多样性和活动，并改善土壤结构。
美国东北部森林中木材收获加剧的净碳固并含义
在美国森林和森林中的碳螯合 - 每年约有11％的美国经济范围内温室气体（GHG）的排放量（Domke等，2020），并且最近的研究突出了人们强调的范围，以增强森林在气候Mitiga-tion中的作用，以增强森林在气候中的作用（DREVER等人（Drover et everer等）（Drever et al。，20221;该国东半部的森林在该国的森林碳表片中占有一定的份额。Domke等。 （2020）估计，美国东部31的林地占估价总碳量的约59％，但在2018年提供了48个持续状态的85％的净碳固存（Domke等人，2020年）。 土地使用历史和干扰制度显然在东部森林城市的大小中发挥了作用，而目前的前陆地很大一部分是过去200年中废弃的农业土地的产物，或者在19世纪末和20世纪初期的清晰度较高的情况下恢复率很高。 这导致假设该地区的森林是平均年龄的，并且随着这些森林成熟的生产率和碳固存的速度（例如，Bradford＆Kastendick，2010; Hurtt et al。，2002; Turner＆Koerper，1995）。 记录是迄今为止东部森林中的主要干扰（Brown等，2018; Canham等，2013），一些研究提出，总收获制度的增加可能会增加森林和森林产品中的净碳固醇（例如Peckham等，Peckham等，2012）。 Keeton等。Domke等。（2020）估计，美国东部31的林地占估价总碳量的约59％，但在2018年提供了48个持续状态的85％的净碳固存（Domke等人，2020年）。土地使用历史和干扰制度显然在东部森林城市的大小中发挥了作用，而目前的前陆地很大一部分是过去200年中废弃的农业土地的产物，或者在19世纪末和20世纪初期的清晰度较高的情况下恢复率很高。这导致假设该地区的森林是平均年龄的，并且随着这些森林成熟的生产率和碳固存的速度（例如，Bradford＆Kastendick，2010; Hurtt et al。，2002; Turner＆Koerper，1995）。记录是迄今为止东部森林中的主要干扰（Brown等，2018; Canham等，2013），一些研究提出，总收获制度的增加可能会增加森林和森林产品中的净碳固醇（例如Peckham等，Peckham等，2012）。Keeton等。Keeton等。这两个断言都受到挑战，并且是正在进行的辩论的主题（Keeton，2018; Keeton等，2011; McGarvey等，2015; Nunery＆Keeton，2010; Rhemtulla等，2009）。（2011）认为，美国东北部的森林有很大的潜力将碳隔离和将碳存储到后期（350 - 400年）。将森林生态系统过程与木材产物生命周期相结合的研究表明，降低收获强度会增加碳的隔离（Gunn＆Buchholz，2018； Nunery＆Keeton，2010）。也对发展森林生物量能量的发展是美国东北部可再生能源组合的一部分（Milbrandt，2008; Perlack等，2008）。经常被吹捧为固有的“碳中性”能源，但很明显，需要考虑多种因素来评估生物量能量生产的净碳和气候影响（Schulze等，2012; Zanchi等，2012）。为了减少温室气体排放，许多生物能源政策认为，生物能燃烧产生的排放
CRISPR/Cas9 介导的 Tamyb10 修复，以创造收获前抗发芽红小麦
小麦收获前发芽（PHS）会降低产量和籽粒质量，几乎在世界各地的小麦种植区都会发生（Vetch 等，2019）。一般而言，红粒小麦品种比白粒小麦品种对 PHS 的耐受性更强（Himi 等，2011）。此外，籽粒外皮的红色色素中含有原花青素，其抗氧化活性和自由基清除能力具有促进健康的功效。因此，培育优良红粒小麦品种是培育高产优质小麦的重要目标。R2R3-MYB 是植物中最大的转录因子家族之一，在调节植物发育、代谢和逆境反应中起着至关重要的作用。六倍体小麦的 R2R3-MYB 转录因子 Tamyb10 可激活黄酮类化合物生物合成基因，从而决定小麦粒的红色，并影响 PHS（Himi et al.，2011）。在大多数白小麦品种中，Tamyb10-A1a、Tamyb10-B1a 和 Tamyb10-D1a 基因存在大面积插入或缺失，从而破坏了 IRTKAL/IRC 基序和调控功能（Himi et al.，2011）。在 Tamyb10 基因中，Tamyb10-B1a 等位基因在近 88.6% 的面包小麦品系中发生 19 bp 的缺失；该缺失导致开放阅读框移码，并破坏了所产生的蛋白质（Dong et al.，2015；Himi et al.，2011）。鉴于 CRISPR/Cas9 诱导的突变通常在特定靶位点处为 +1/1 bp 插入/缺失 (Zhang et al., 2014 , 2016 )，我们可以恢复 Tamyb10-B1a 等位基因内的移码突变（由 19 bp