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在存储，运输和加工水平上减少收获后的食物损失 - 粮食前进NDCS
食品损失和废物协议（FLW协议）提供了用于测量粮食损失/废物的工具，包括FLW值计算器和FLW标准。FLW标准使广泛的参与者（例如公司，国家和其他组织）能够衡量产生了多少粮食损失/废物并确定发生的地方，从而为有针对性的粮食损失/减少浪费工作提供了信息。
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。
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。
B.E.A.C.H. 人类白细胞抗原（HLA）打字和干细胞收获：捐赠者的信息|纪念斯隆·克特林癌症中心B.E.A.C.H.人类白细胞抗原（HLA）打字和干细胞收获：捐赠者的信息|纪念斯隆·克特林癌症中心
在收集您的干细胞之前，我们的捐赠室的NP或护士会检查您的静脉，以确保它们足够坚固。如果不是，介入放射科医生部门的医疗保健提供者将将隧道导管放入您的锁骨附近的大静脉中。隧道导管是一种中央静脉导管（CVC）。它将在您的过程中使用，并且一旦您的收集完成后将删除。您的护士将教您如何照顾它，并为您提供书面信息。
通过3D形状完成在混乱环境中改善机器人水果收获
摘要 - 世界人口正在增加，到2050年，其对食物，饲料，燃料和纤维的需求几乎一倍。面临环境挑战，劳动力短缺也对农业生产系统构成了至关重要的挑战。农作物生产中手动任务的自动化可能会提高效率，但也会导致农业实践的变化，以更有效地使用可用的土地。在本文中，我们解决了在具有挑战性的现实情况下（例如垂直农场）的机器人果实收获的问题，在垂直农场中，机器人感应和表演需要应对杂乱无章的环境。机器人果实的收获通常是通过直接检测传感器读数中的掌握点来完成的，传感器读数可以根据农作物收获的要求在果实本身或其花梗上进行。然而，掌握点检测并不总是可能的，因为理想的抓紧点可能隐藏在叶子或其他水果后面。我们的方法利用了形状的完成技术，使我们能够估算目标果实的完整3D形状，即使在强烈的遮挡下，它的姿势也可以估算其姿势。以这种方式，即使只有部分可见，我们也可以估计一个掌握点。我们评估了在一个真正的机器人操纵器中运行在垂直农场中的实际机器人操纵器，并采用不同的收获工具。我们的实验表明，与最竞争的基线相比，我们提议的管道平均将成功率提高了18.5个百分点，而不是依赖形状完成的基线。
2003年至2018年期间的国家森林收获和分配数据集
摘要。森林收获是人为活动之一，最显着影响森林的碳芽。然而，缺乏关于收获碳的明确空间信息在评估森林收获的影响以及森林碳预算方面构成了巨大的挑战。这项研究利用了有关木材收获，树覆盖损失（TCL）数据集和基于卫星的植被指数的省级统计数据来开发森林生物量（LEAF）数据集的长期收获和分配。的目的是提供30 m的空间分辨率提供森林收获的空间位置，并量化收获后的Car-Bon动力学。对133个城市和县的被调查森林收获的验证表明，叶数据集在捕获收获碳的空间变化方面表现良好，确定和调查的收获碳的确定碳的空间变化为0.83。线性回归斜率高达0.99。从2003年到2018年平均，森林收获去除了68.3±9.3吨C Yr -1，其中80％以上来自选择性记录。收获碳，19.6±4.0％，2.1±1.1％，35.5±12.6％6.2±0.3％，17.5±0.9％，19.1±9.8％进入了燃油厂，木材和纸板，木材基础和木板，木材面板，实心木制家具，结构性结构，结构性结构和残留池，以及相应的。燃油的直接燃烧是木材收获后碳排放的主要来源。然而，碳可以长期存储在木材中，到2100年，研究期间收获的碳的几乎40％仍将保留。该数据集有望为估计林业和碳预算提供基础和参考。可以在https://doi.org/10.6084/m9。figshare.23641164.v2上下载30 m×30 m的收获碳数据集（Wang等，2023）。
电池充电的太阳能电力收获系统
摘要：该研究项目探讨了用于电池充电的太阳能电能量收集系统的设计和实施，目的是减少对传统能源网络的依赖，同时促进可持续性。通过将太阳能和压电能源组合在一起，该系统有效地充电电池，满足用户的各种能源需求。使用LCD显示的实时监控提供了有关能源可用性和充电状态，改善用户体验并允许有关能源使用优化的明智决策的即时反馈。该计划代表了可持续能源实践的重要一步，以解决对各种应用中有效电池充电解决方案的不断增长的需求。通过有效的电池充电增强了系统的可靠性，从而确保太阳能和压电源之间的一致电压调节和平稳的过渡，以进行连续电源。
印度东北地区的蔬菜苦番茄（Solanum aethiopicum lcv。Gilo）的收获后技术
摘要。使用酯化，醚化，氧化和席夫碱形成对淀粉的修饰引起了人们对不同部门的广泛应用的重大兴趣。该概述探讨了用于修饰淀粉分子的各种技术，并检查了它们在吸附，粘合剂配方，药品，纳米颗粒合成和膜制造方面的利用。文章深入研究了与酯化，醚化，氧化和席夫碱基形成相关的合成途径，从而强调了它们对淀粉物理化学特征的影响。此外，它彻底研究了修饰淀粉在污染物吸附过程中的应用，作为工业中的粘合剂，作为药物配方中的赋形剂，以及创建基于淀粉的纳米颗粒和膜的关键元素。1引言碳水化合物在所有生物体中都起着基本作用，因为基本代谢是基于碳和能量的转化。这种转化在自养和异养营养中至关重要，并且仍集中在碳水化合物上。因此，多糖是生物圈中分布最广泛的聚合物[1]，这不足为奇。