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World File Search System洛拉替
基于洛拉的智能农业监测和自动灌溉系统
农业是一个在确保粮食安全和可持续发展方面起着至关重要的作用的部门。然而，传统农业实践面临着诸如无效灌溉方法和缺乏实时监测之类的挑战，导致水浪费和农作物产量降低。几种试图解决这些挑战的系统，例如基于Wi-Fi，蓝牙和3G/4G细胞技术的系统；而且还会遇到困难，例如较低的传输范围，高功耗等。为了解决所有这些问题，本文提出了基于洛拉的智能农业监控和自动灌溉系统。该系统利用Lora技术用于远程线 - 无需通信，用于实时数据可视化和控制的Blynk平台以及用于数据存储，可视化和进一步的分析的ThingsPeak平台。系统包含多个组件，包括用于数据收集的传感器节点，数据传输的网关以及用于灌溉控制的执行器节点。实验结果表明，所提出的系统有效地监视了收集的数据，例如土壤水分水平，实时可视化数据，并根据传感器数据和用户命令自动控制灌溉。本研究中提出的系统为可持续农业实践提供了一种具有成本效益，有效的解决方案。关键字
人工智能研讨会手册 洛约拉学院期末
1. 将全面了解人工智能在教育领域转型中的作用，特别是在英语语言和文学研究课程中的作用，以及其提高学生学习和参与度的潜力。 2. 将了解可以在自己的教育环境中实施的人工智能工具和技术的实际应用。 3. 将制定克服成功人工智能整合所面临的挑战和障碍的策略，包括解决道德问题和确保公平获取。 4. 将有机会与该领域的同行和专家建立联系，促进合作和知识交流。 5. 研讨会结束后，将制定一份明确的行动计划，将基于人工智能的解决方案纳入他们的教育计划，并制定一份持续改进和创新的路线图。
2023：第3C卷：基拉洛市政区
在基拉洛市区北部更外围地区，旅游业，农业和林业是当地经济的基石。这些地区的人口分散，农村城镇和村庄在社会中心和服务提供商中起着重要作用。在市政区的这一部分增强经济是计划期间的关键挑战，但存在广泛的机会，可以根据当地资产（例如山地游行，钓鱼和水上运动）扩大旅游业。爱尔兰的水道项目，将在基拉洛，巴利卡兰，斯卡里夫港，山山港和德罗马港开发一条独木舟小径，将提高该地区的景点。农业多元化和农村企业发展也有很大的机会。
赫德利与埃洛拉·贝斯
安大略省的能源部门是一个复杂的组织网络，负责能源网系统的不同方面。独立电力系统运营商 (IESO) 管理电力系统，以评估安大略省能源网的实时需求，并规划该省未来的能源需求。虽然该省目前向五个互连邻国（魁北克、马尼托巴、明尼苏达、密歇根和纽约）出口过剩能源 [1]，但发展规划和技术支持预测表明，到 2026 年，该省对能源的需求将大于目前的供应量 [2]。作为回应，IESO 于 2023 年启动了长期 1 RFP 流程，目标是获得 4,000MW 的容量，以帮助满足 2027 年系统的需求 [3]。Hedley BESS 和 Elora BESS 项目是 RFP 流程的成功应用。
第 3c 卷 - 基拉洛市政区安置计划
在基拉洛市政区北部较为偏远的地区，旅游业、农业和林业是当地经济的基石。这些地区人口分散，乡镇和村庄作为社会中心和服务提供者发挥着重要作用。加强市政区这一部分的经济是计划期间的主要挑战，但基于当地资产（如 Lough Derg Blueway、山地徒步、钓鱼和水上运动），存在大量扩大旅游业的机会。爱尔兰水道局开发了一条 Lough Derg Blueway 独木舟路线，在基拉洛、巴利库加兰、斯卡里夫港、芒特香农港和德罗曼港提供服务，这提高了位于爱尔兰隐秘中心地带的该地区景点的知名度。计划中的 Inis Cealtra 游客中心将进一步提升该地区的旅游产品。农业多样化和农村企业发展也存在重大机遇。
华尔街日报：洛杉矶野火肆虐引海鲜是最后选择
发行人李蔚华/发布人: Wea H. Lee 社长朱勤勤/会长: Chin Chin Chu 副社长朱桢/副会长: Emerson Chu 副社长秦鸿钧/副会长: Christi Chin 副社长兼总经理封昌明/副会长、总经理: Oliver Feng 总编辑盖军/总编辑: Jun Gai 商业广告：ad@scdaily.com设计部：art@scdaily.com 编辑部：editnews@gmail.com 会计部：acccounting@scdaily.com 分类广告：cla@scdaily.com 美南新闻网站：www.scdaily.com 美南电视21.8：https://scdaily.com/tv 美南黄页面：https:scdaily.com/yellow_pages 美南新闻电子报电子报：www.scdnews.com 分类广告专页 分类广告：www.scdaily.com/classified ads 美南微信公众号：美南网ID:today-america 国际贸易中心：http://www.itchouston.org
弗洛里安·霍拉赫尔中校 - 德国联邦国防军
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pilora：用于联邦课堂学习的原型指导增量洛拉
摘要。现有的联合学习方法在涉及数据隐私和非IID数据的情况下有效地处理了分散的学习。但是，在现实情况下，每个客户端都动态学习新类，要求全局模型对所有可见的类进行分类。有效地减轻灾难性遗忘和数据异质性，我们提出了一种名为Pilora的简单有效方法。一方面，我们采用原型学习来学习更好的功能表示形式，并利用原型和类特征之间的启发式信息来设计原型重新重量调节，以解决由数据异质性引起的分类器偏见而无需重新培训分类器。另一方面，我们将增量学习视为学习独特的任务向量并在不同的Lora参数中编码它们的过程。因此，我们提出了增量的洛拉（Lora）来减轻灾难性遗忘。标准数据集的实验结果表明，我们的方法的表现优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在不同的环境和数据杂基的程度上表现出强大的稳固性和优越性。该代码可从https://github.com/ghy0501/pilora获得。
彼得·洛
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