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World File Search System田地
rarita-schinginger田地的纠缠熵
我们研究了d¼4minkowski时空中自由费米子场理论的纠缠熵的通用对数系数。作为热身，我们通过对D¼2半线的尺寸减小以及随后在晶格上进行数值实时计算来重新审视无质量自旋1 = 2场情况。出乎意料的是，该面积系数差异以径向离散化，但对于由相互信息引起的几何正则化是有限的。所得的通用对数系数 - 11 = 90与文献一致。对于自由质量自旋 - 3 = 2场，Rarita-Schwinger场，我们还对半行进行了尺寸降低。除了省略最低的总角动量模式外，降低的哈密顿量与自旋1 = 2一致。这给出了一个通用对数系数-71 = 90。我们讨论了无应力能量张量的自由高自旋场理论的通用对数系数的物理解释。
chuditch田地：在亚太多产的核心...
1由ERC Equipoise PTE准备的CPR。 Ltd.，2023年2月； SPE PRMS符合标准2 Sundagas管理估算值：资源总资源包括OFF PSC区域，而不是PSC1由ERC Equipoise PTE准备的CPR。Ltd.，2023年2月； SPE PRMS符合标准2 Sundagas管理估算值：资源总资源包括OFF PSC区域，而不是PSC
西牛顿田地的碳强度
Figure 1: Carbon Intensity Rating ........................................................................................................... 3 Figure 2: The West Newton Opportunity in PEDL183 ............................................................................ 6 Figure 3: Proximity to Markets and Infrastructure ................................................................................... 7 Figure 4: West Newton Field OPGEE Results ..................................................................................... 12 Figure 5: West Newton Field Carbon Intensity versus UK Onshore and Offshore Field Analogues .... 13 Figure 6: West Newton Field Carbon Intensity versus All UK Fields & UK Gas and Condensate Fields ................................................................................................................................................ 13 Figure 7：西牛顿球场（基本案例）碳强度（CI）的主要贡献者.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。
CCUS：4000338美国墨西哥中部朱红租赁区的碳存储可行性评估：耗尽田地的机会和
能源管理局（BOEM）评估了墨西哥中部大陆货架中的朱红色租赁块，以在耗尽的石油田中销售碳储量。在他们的研究中，Boem确定了基于石油生产史的潜在存储位置，将朱红色39块的4路关闭为潜在的储存地点。我们的项目提供了带有数值模拟的Vermilion 39字段的详细地下表征，以更准确地评估该字段的存储性能。此外，我们提出了Boem不考虑的朱红块中的高价值盐水储存储存量。该潜在位置位于朱红块55-56和67-68中的低浸入未呈现的沉积物中。我们将两个地点都作为该地区运营商可以开发的商业碳存储的高价值目标。使用3D地震调查和井数据对两个站点进行了表征，以识别潜在的存储复合物并绘制其结构。然后使用这些解释来构建地质模型，并通过强3代码对CO2注入进行数值模拟。最后，进行了基础设施和经济评估，以确定两个地点CCS项目的商业生存能力。数值仿真结果表明，朱红39的4路闭合可能会持有超过5000万吨的二氧化碳，主要利用结构和地层捕获。我们确定该站点的最大风险是通过传统井泄漏。在这个位置，最大的风险是目标单元的储层质量。仿真结果表明，盐水储层储存功能还可以利用毛细管和残留诱捕来存储5000万吨二氧化碳，以稳定注射后的二氧化碳羽流。我们的结果表明，所选的站点可以存储商业上可行的捕获的二氧化碳，抵消运输和捕获的成本，并有可能通过当前可用的45Q税收抵免来实现利润。我们提出两个高级
人工智能和卫星遥感可用于预测大豆 (Glycine max) 产量
农民和农学家通过计算相对较小区域的植株数、每株豆荚数和每豆荚种子数，并推断整个田地面积，来估算大豆 (Glycine max) 的产量。这些信息虽然有趣，但却是劳动密集型的，在应用于整个田地规模时可能无法提供有用和准确的信息。例如，de Souza 等人。(2023) 报告称，要评估植物的表型特征，应评估 2.7 平方米区域内 21 株大豆植物的四个性状。但是，当这种为小块地设计的采样方案扩展到可能大于 650,000 平方米 (65 公顷) 的田地时，采样要求很快就会变得难以管理。因此，精准农业需要一种替代方法来估算大豆产量。
人工智能如何促进柑橘产业
尽管田地存在差异（例如土壤成分不均匀、田地内树木大小和年龄的差异等），且病原体的空间分布也各不相同，但几乎所有农业投入（例如水、农药和肥料）都是通过传统设备统一施用的。统一施用会导致过度使用农用化学品（例如，在没有发生疾病或害虫的地方施用；过度施用肥料和水），从而导致成本增加、作物受损风险、环境污染和食用产品污染。
评论文章采用综合害虫管理（IPM）...
当前，农业既受到提高生产力的压力，也受到植物病虫害带来的压力。植物病虫害会影响多种作物，导致产量大幅下降。在寻求新的害虫防治措施的过程中，IPM 策略作为一种整体害虫管理方案，迄今为止得到了最多的关注。IPM 计划的基本组成部分是监测田地以确定是否存在害虫问题，从而证明采取防治措施是合理的。传统的田间害虫监测既耗时又不经济，而且人为错误很多。此外，传统 IPM 的应用存在缺陷，因为它缺乏足够的智能来有效地管理害虫。这种不足的智能导致对田地进行一刀切和统一的处理。使用空间技术的监测系统将具有成本效益，并且可以使用“特定地点”的 IPM 方法在需要的时间和地点用农药处理田地。田地的光谱反射会随着物候（生长）阶段、类型和作物健康状况的变化而变化，因此可以通过多光谱传感器进行测量和监测。本文重点介绍了害虫综合治理中农药的合理使用、传统害虫综合治理的弱点、可纳入害虫综合治理的空间技术组成部分以及将空间技术纳入害虫综合治理的好处。
关于转基因食品的 7 个事实
转基因作物和非转基因作物及其野生近缘种之间会发生异花授粉。这种异花授粉可能通过昆虫、鸟类和风传播到田地，这些田地通常远离花粉来源。还有证据表明，转基因作物经过改造可以自行产生杀虫剂，从而杀死有益昆虫（例如蜜蜂）和土壤生物（例如蚯蚓和土壤微生物）。这些抗虫转基因植物会释放毒素，毒害土壤，导致传粉昆虫（蜜蜂和蝴蝶）和鸟类数量急剧下降。