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World File Search System现场实验
朝着以人为本的AI管理
作为由人工智能提供支持的算法（AI）越来越多地参与了组织的管理，当机器能够对人类获得权力时，必须进行以人为本的AI管理研究并了解人们的感受和行为。两种主流方法 - 小插图研究和案例研究 - 揭示了重要但不一致的见解。在这里，我们讨论了小插图研究的局限性（情感预测错误，有偏见的媒体覆盖范围和问题替代）和案例研究（社会可取性偏见以及缺乏随机分配和控制条件），这可能会导致他们分别对AI管理的负面和积极的反应过高。我们进一步讨论了减轻这些局限性的第三种方法的优势：众包市场上的现场实验。一项关于亚马逊机械土耳其人（MTURK；作为世界领先的众包平台）的概念证明研究表明，人类对AI管理的反应独特，与Vignette或案例研究中的AI管理不完全一致。参与者（n = 504）在AI与人类管理方面没有显着差异，在绩效，内在动机，公平感知和承诺方面。我们建议，众包的Mar Ketplaces可以超越人类的研究主题库，并成为AI管理的工作场所的模型，促进及时的行为研究以及对以人为中心的工作设计和组织的强大预测。
短期干眼症引起的单细胞分析角膜免疫细胞种群的变化
科学教育通常旨在增加学习者对基本原则的获取，例如学习科学方法的基本步骤。有效的例子（我们）已被证明对于支持这种认知模式和连续行动的开发特别有用，以避免消耗超出必要的认知资源。因此，我们研究了我们有益于支持获得基本科学方法学技能的启发式程度的程度，从而实现了科学观察。当前的研究具有单因素，准实验性的比较研究设计，并作为现场实验进行。一所德国大学的62名学生在应用河流审计的课程中了解了科学观察步骤，其中根据特定的形态学特征对河流的几个部分进行了分类。在两个实验组中，科学观察是通过褪色的我们或通过未衰变而作为短视频呈现的。对照组没有通过WE获得支持。我们评估了有关科学观察，动机方面和认知负担的事实和应用知识获取。结果表明我们促进了知识应用：两个实验组的学习者都能够更准确地执行科学观察的个体步骤。与非衰落版本相比，我们没有显示出任何其他优势。我们的发现增加了现有证据，表明我们可能对建立科学能力有用。此外，描述性结果揭示了实验组内的动机更高和减少的多余认知负荷，但这些差异都没有统计学意义。
特刊 - 海洋药物
摘要：氮是植物生长的重要营养素。但是，过度使用氮肥不仅增加了生产成本，而且对环境产生了负面影响。这项研究的目的是在不同的氮施用速率下量化两个马铃薯品种中每个生长阶段的源清单特征和长度。这清楚地表明了氮效果品种的源汇协调特性以及高氮的使用效率（NUE）的源链接协调机制。现场实验是在2019年，2020年和2021年进行的，使用分套件设计，其氮施用速率为（0; 150 kg·ha-1; 300 kg·ha-1）作为主要情节和品种（j，氮，氮的范围，nitrogen-nitrogen-nitrogen-nitrogen-nitraint yousifient younjiaiafient youjiaiafient younjiaiafient youjiaiafient youjiaiafientifife）。结果表明，在300 kg·ha -1时jizhang 12的产量和nue平均比Youjia 70的收益率分别高90.73％和75.15％。jizhang 12的NUE和氮利用率平均增加，n应用降低为68.66％，24.53％降低，高于Youjia 70的NUE和氮效率，高于62.89％和10.86％的Youjia 70。对源和下沉的定量分析表明，jizhang 12的较高源和水槽容量分别为23.45 g和51.85 g，最大的源和水槽活性平均为0.28 g·植物-1·d -1·D - 1
NREL 海洋能源淡化研究与开发组合：预印本
美国国家可再生能源实验室 (NREL) 与美国能源部 (DOE) 水力技术办公室 (WPTO) 合作，开发了一种独特的研发方法，以推进海洋能源海水淡化。海水淡化是 WPTO 推动蓝色经济 TM 投资组合 [1] 的一项基础投资，也是该投资组合的首笔投资。NREL 的海洋能源海水淡化涵盖技术经济可行性研究、数值建模和组件和子系统级别的实验室测试，以及液压和电动反渗透波浪能转换器 (HERO WEC) 的开发。这种多层次的方法实现了创新的反馈循环，其中从实验室和现场实验中获得的数据和经验教训可用于改进建模工具和分析技术，确定未来年度活动的优先级，并改进 NREL 和整个 WPTO 投资组合内的战略方向。 NREL 主导的研究的主要目标是确定与波浪能海水淡化商业化相关的关键障碍，并开发海洋能源行业可以采用的解决方案。值得注意的是，虽然 WPTO 的海洋能源组合包括波浪能、潮汐能、洋流能、热梯度能和压力梯度能，但大部分海洋能源海水淡化工作都集中在波浪能海水淡化上。同时，这些研发活动可以帮助为行业和学术技术提供技术援助和支持。这两个轨道有助于建立一个共同的解决方案社区方法，同时也确定了发展强劲行业所必需的海洋部门以外的关键利益相关者、政府机构和其他组织。
微生物社区对干旱的反应取决于作物
生长季节干旱可能是毁灭性作物产量的破坏性。土壤微生物群落有可能在干旱下通过增加植物的耐受性和保留土壤水的水平来缓冲产量损失。微生物接种农业领域可以增加植物的生长，但是很少有研究检查了微生物接种对植物和土壤微生物干旱耐受性的影响。我们进行了一次Rainout Shelter实验和随后的温室实验，以探索3个目标。首先，我们评估了用于在农业领域研究干旱的大型雨地庇护所设计的表现。第二，我们测试了农作物（玉米与大豆）和微生物接种如何改变土壤微生物组成，多样性和生物量对干旱的反应。第三，我们测试了现场接种治疗和干旱暴露是否改变了微生物群落，以促进植物干旱的耐受性的方式。在我们的现场实验中，干旱对土壤细菌组成的影响取决于作物类型，而干旱降低了玉米地块的细菌多样性，而干旱降低了大豆地块的微生物生物量碳。微生物接种并未改变整体微生物群落组成，植物的生长或干旱耐受性。仍然，接种历史影响了温室中未来工厂的生长。我们的研究表明，植物物种在塑造微生物群落对干旱的反应以及微生物接种遗产影响的重要性中的重要性。
朝着以人为本的AI管理
作为由人工智能提供支持的算法（AI）越来越多地参与了组织的管理，当机器能够对人类获得权力时，必须进行以人为本的AI管理研究并了解人们的感受和行为。两种主流方法 - 小插图研究和案例研究 - 揭示了重要但不一致的见解。在这里，我们讨论了小插图研究的局限性（情感预测错误，有偏见的媒体覆盖范围和问题替代）和案例研究（社会可取性偏见以及缺乏随机分配和控制条件），这可能会导致他们分别对AI管理的负面和积极的反应过高。我们进一步讨论了减轻这些局限性的第三种方法的优势：众包市场上的现场实验。一项关于亚马逊机械土耳其人（MTURK；作为世界领先的众包平台）的概念证明研究表明，人类对AI管理的反应独特，与Vignette或案例研究中的AI管理不完全一致。参与者（n = 504）在AI与人类管理方面没有显着差异，在绩效，内在动机，公平感知和承诺方面。我们建议，众包的Mar Ketplaces可以超越人类的研究主题库，并成为AI管理的工作场所的模型，促进及时的行为研究以及对以人为中心的工作设计和组织的强大预测。
社会情境人工智能能够从人类互动中学习
无论人工智能代理有多少可用数据，代理在实际部署中都不可避免地会遇到以前从未见过的情况。通过从其他人那里获取新信息来应对新情况（即社交情境学习）是人类发展的核心能力。不幸的是，社交情境学习对人工智能代理来说仍然是一个开放的挑战，因为它们必须学会如何与人互动以寻找它们所缺乏的信息。在本文中，我们将社交情境人工智能的任务（代理通过与人的社交互动寻找新信息）形式化为强化学习问题，代理通过社交互动观察到的奖励来学习识别有意义且信息丰富的问题。我们将我们的框架表现为一个交互式代理，它在大型照片共享社交网络上拓展其视觉智能时，学习如何用自然语言询问有关照片的问题。与主动学习方法不同，主动学习方法隐含地假设人类是愿意回答任何问题的神谕，而我们的代理则根据观察到的规范来调整其行为，即人们有兴趣或不感兴趣回答哪些问题。通过为期 8 个月的部署，我们的代理与 236,000 名社交媒体用户进行了互动，我们的代理在识别新视觉信息方面的表现提高了 112%。受控现场实验证实，我们的代理的表现比主动学习基线高出 25.6%。这项工作为不断改进人工智能 (AI) 代理提供了机会，使其能够更好地遵守开放社交环境中的规范。
NASA SMAP 任务的土壤湿度数据产品验证
自 2015 年 3 月 31 日开始生成数据以来，土壤湿度主动被动 (SMAP) 任务一直在验证其土壤湿度 (SM) 产品。在发射之前，该任务定义了一套核心验证站点 (CVS) 标准，以便测试关键任务 SM 精度要求（无偏均方根误差 < 0.04 m 3 /m 3 ）。验证方法还包括其他（“稀疏网络”）现场 SM 测量、卫星 SM 产品、基于模型的 SM 产品和现场实验。在过去六年中，已经根据这些参考数据分析了 SMAP SM 产品，并且已经仔细审查了分析方法本身，以便最好地了解产品的性能。对最新的 SMAP 2 级和 3 级 SM 检索产品 (R17000) 的验证表明，基于 L 波段 (1.4 GHz) 辐射计的 SM 记录继续满足任务要求。该产品与欧洲航天局土壤水分海洋盐度任务的 SM 检索结果基本一致，尽管在某些地区存在差异。通过将哥白尼 Sentinel-1 数据与 SMAP 观测相结合生成的高分辨率 (3 公里) SM 检索产品的性能符合预期。但是，目前可用的 3 公里 CVS 数据有限，无法支持在此空间尺度上进行广泛的验证。最新（版本 5）SMAP 4 级 SM 数据同化产品提供 9 公里分辨率的地表和根区 SM，具有完整的时空覆盖，也满足性能要求。SMAP SM 验证程序
登录概述未来月球任务的现场资源利用技术
随着太空技术的快速发展，外星探索逐渐倾向于进一步延伸和更透彻的行星探索。作为人类建立永久行星基础的尝试的第一步，通过原位资源利用（ISRU）建立农历基地（ISRU）将大大减少对地球供应的依赖。月球资源，包括矿产资源，水/冰资源，挥发物和太阳能，将有助于建立长期生命支持和科学探索任务的月球基地，尽管我们必须考虑高真空度，低重力，极端温度条件等的挑战。本文对过去正在发展的ISRU的过程进行了全面的综述，以及几种ISRU技术的最新进展，包括原位水获取，原位氧气生产，原位建筑和原位的现场能源利用以及原位生命的生命支持和月球上的植物种植。尽管能够为月球基础建筑和科学探索提供一些物质和能源供应，但ISRU技术仍需要持续验证并升级以满足进一步的Lunar Exploration任务的更高要求。最终，提出了未来十年对月球ISRU技术的三步制定计划，其中包括提供技术解决方案，提供有效载荷的技术验证并进行现场实验，以建立一个永久的伦纳族站和进行长期的长期月球表面科学活动。ISRU技术的概述，我们的建议将为中国未来的月球勘探任务提供潜在的指导。
果阿农业学院
我们渴望欢迎有渴望加入B. Sc的学生。（hons。）农业是果阿农业学院提供的四年专业学位课程，该学院隶属于果阿大学，并由政府资助和支持。。该学院采用了印度新德里的印度农业研究理事会提供的VTH Dean教学委员会。40英亩的庞大大学校园正在毗邻ICAR CCARI校园，Krishi Vigyan Kendra和政府兽医农场。学院拥有合格的教师，由非教学人员协助。有十个部门提供各种农业学科，用于计划高等教育，公务员，研究，农业企业精神等的学生的整体发展。学院与国家和国际组织有合作项目。学院有气象站记录用于规划农业活动的天气数据，预测害虫和疾病的发生率，向农民提供综合管理的建议。有三个用于种植蔬菜和种子生产的多屋。实验图用于各种现场实验，并种植不同的作物和蔬菜。它具有乳制品，鸡巴，家禽，生物形成，蘑菇，蜜蜂饲养，乳制品和食品加工，堆肥和ver骨堆肥单元。为最后一年的学生提供的农村农业工作经验（RAWE）计划旨在提供一个机会，以了解与农业和盟友活动有关的农村状况，并将技术从实验室转移到土地。体验式学习计划教育学生为项目计划，研究其生存能力，接受培训并执行项目以赚取学习。学院的安置小组组织了校园访谈，以招募各种组织的学生，并指导他们以自我就业为生并建立农业工业。我对所有学生的学习，课程活动，学术成长，成为我国负责的公民。