在塞尔维亚,有 4 到 6 种基因型的母鸡用于产蛋,包括杂交 Tetra SL。商业鸡群的正确饲养对于及时产蛋、产蛋强度、产蛋数量和母鸡使用时间至关重要。本文旨在分析杂交 Tetra SL 后代从 1 日龄鸡到 18 周龄鸡的饲养结果,并回顾国内生产商必须调整的条件,以达到欧盟蛋鸡养殖系统的标准。在饲养期开始时,将 9500 头鸡放入两个对象中,共计 19000 只 1 日龄鸡。在这两个相同的对象中应用完全相同的饲养技术。这些鸡是同一年龄和品系的杂交鸡,使用同一制造商的设备,因此成本相同。鸡分别在第一天和第十天去喙。使用比较方法。饲养者遵守杂交选择者推荐的技术规范。从饲养开始到结束(第 18 周),特别注意提高鸡的体重和活力。关键词:家禽、杂交 Tetra SL、后代饲养、死亡率、第 18 周鸡、欧盟标准。引言家禽饲养,从孵化蛋到最终产品(供食用的肉和蛋),过去即使在不同的饲养系统中也是一个单一的过程(Živković 等人,1991 年),而今天这种生产的每个阶段都是单独进行的,因此,这是一个主要行业,即生产的一个方向。通过这种方式,今天我们已经定义了对住房、适当饲料、微气候(环境)条件和
人工智能 (AI) 的伦理层面是信息系统 (IS) 研究及其他领域的一个突出主题。关于如何设计和使用 AI 的期刊和会议文章越来越多。为此,IS 研究不仅提供和整理有关信息技术的伦理层面的知识,还提供和整理有关其接受度和影响的知识。然而,目前关于人工智能伦理层面的讨论非常不结构化,并且寻求清晰度。由于传统的系统文献研究因缺乏绩效而受到批评,我们采用了一种经过调整的话语方法来识别辩论中最相关的文章。由于话语中的基础手稿并不明显,我们使用了一种基于加权引用的技术来识别跨学科人工智能伦理领域中的基础手稿及其关系。从最初的 175 篇论文样本开始,我们提取并进一步分析了 12 篇基础手稿及其引文。尽管我们发现传统上策划的道德原则与已确定的 AI 道德维度之间存在许多相似之处,但没有一篇 IS 论文可以被归类为该论述的基础。因此,我们得出了自己关于 AI 的道德维度,并为未来的 IS 研究提供了指导。
flap 之间存在动态转换,使所需 DNA 信息有机会 与基因组的靶标链结合,之后 5' flap 会在细胞修复 的过程中被切除,经过 DNA 修复过程,最终实现基 因组信息的修改 ( 图 1 ) 。在这个过程中,融合蛋白 承担了切割目标位点非靶标链和逆转录的双重功 能,而 pegRNA 既引导 PE 识别目标位点,又包含了编辑 所需的信息。通过这 2 个组分, PE 系统实现了识 别、切割、起始逆转录的引物序列结合、逆转录等一 系列过程,并将所需 DNA 信息直接逆转录至目标 位点的断裂处 [ 26 ] 。 PE 系统的设计非常简单精巧,无 需引入 DNA 模板,也不产生双链断裂,是一种非常
p1 ODG-协调员的通信协调员向大学沟通,审查Dausy博士课程法规的过程正在进行中,以使该法规与Bari Polytechnic的博士学位课程中所包含的指示保持一致。特别是,引入的一个变化涉及结构法定人数作为开始会议的开始的参数:当大学会议介入大部分召开的投票权时,达到了结构法定人数。为了促进法定编号的实现,提供了使用代理的可能性。协调员提醒学院,博士学位固有的所有博士学位(国外研究时期,参加研讨会,讲习班等)的所有失职必须由协调员提前授权。此外,协调员与该学院进行了沟通,该学院迅速由Bari理工学院后的律师事务所办公室介绍了在国外大学/实体和/或公司的XXXVIII周期的活动的计划,以出现在Cineca Platform上。在这方面,它邀请XXXVIII周期的导师和博士学家,以便可以确认和/或修改与每个研究项目有关的数据。最后,协调员提醒导师征集XXXIX周期的博士生,以尽快在Cineca平台上完成证券交易所程序。P2 ODG-服务插座博士生XXXIX周期协调员告诉大学,除表II中列出的PhD学生外,在XXXIX周期中注册的所有博士生都在各自的位置提供服务。邀请导师仔细遵循博士生的情况,尤其是获得签证。无论如何,它回忆说,他们在上一次会议上被大学授权在三年博士学位的前几个月中远程运作。
基于事件的相机校准是确定基于事件的相机的内部和外部参数的过程。与传统相机不同的是基于事件的摄像机测量任何时间内发生的亮度变化。因此,传统的相机校准技术不能直接应用于校准此类相机。基于事件的相机校准涉及考虑此类相机和特殊传感器特性的动态性质设计的特殊算法。
巴里帕达,印度 kallolsinha2008@gmail.com 摘要 电动汽车在过去几十年中不断发展,在耐用性、续航能力、效率等各个参数方面均优于传统内燃机汽车,在全球范围内占据了优势。具体来说,它比燃料汽车有几个优势,但在存储处理能力方面它落后,高比能量和高比功率可以进行快速充电以缩短充电时间。其他相关问题还包括降低成本、电池尺寸等挑战。本文简要讨论了解决这些挑战的不同技术,例如通过快速充电解决方案最大限度地缩短充电时间、重复使用电池进行储能以及解决其他问题。
自从 1920 年德国精神病学家汉斯·伯杰 (Hans Berger) 发现人类脑电波以来,脑电图 (EEG) 一直是评估与认知过程和行为以及脑部疾病相关的病理生理学和脑功能的重要工具。EEG 是神经科学、神经病学和精神病学等不同但趋同的科学领域中最常用的高时间分辨率技术之一。1 事实上,EEG 系统成本低、无创,可以在患者床边实施,并且已被证明具有较高的重测信度、灵敏度和特异性。2–6 因此,EEG 被认为是研究健康和疾病中神经认知过程和中枢神经系统的时间层次和动态的宝贵方法。7–11 特别是,基于 EEG 的测量可以捕捉快速认知动态和认知发生时间范围内认知事件的时间进展。12–19
医学中心主任作为我们质量管理服务的一部分。因此,提供了独立的第三方研究活动审稿人。她将研究企业的运营知识带入了确保其遵守所有VHA指导的新作用。Paige Zimerman,技术转移专家Paige.zimerman@va.gov。在接受现场技术转移专家的位置之前,Paige担任研究服务管理分析师。目前,Paige向研究与发展办公室(ORD)技术转移计划(TTP)报告,为密苏里州和堪萨斯州的所有VA医疗中心提供服务。TTP的使命是促进VA技术和发明的商业化,以使我们国家的退伍军人和美国公众受益。TTP通过教育VA员工就技术的发展,评估VA-Induction技术和发明披露,申请知识产权保护并协助新产品的商业化来实现其权利和义务。TTP还开始在整个VA中资助,管理和领导研发,以更好地将VA开发的技术商业化。
增强和替代通信脑机接口 (AAC-BCI) 系统旨在为患有严重言语和身体障碍 (SSPI) 的人提供通信访问,而无需有意识的运动。随着该领域朝着 AAC-BCI 系统的临床实施方向发展,涉及 SSPI 参与者的研究至关重要。研究表明,AAC-BCI 系统在不同用户中的表现存在差异,并且对有残疾和无残疾用户的表现进行比较的结果好坏参半。本系统评价的目的是 (1) 描述 BCI 研究中报告的研究、系统和参与者特征,(2) 总结使用 AAC-BCI 系统的残疾参与者的沟通任务表现,以及 (3) 探索有残疾和无残疾参与者的表现差异。在 2018 年 5 月和 2021 年 3 月搜索了电子数据库,确定了 6065 条记录,其中 73 条符合纳入标准。非实验性研究设计很常见,样本量通常很小,大约一半的研究涉及五名或更少的残疾参与者。参与者的特征以及这些特征的报告方式存在相当大的差异。超过 60% 的研究报告称,在至少一种测试条件下,残疾参与者的平均选择准确率≤70%。然而,一些研究排除了未达到特定系统性能标准的参与者,而另一些研究没有说明是否有任何参与者因表现而被排除。29 项研究包括有残疾和没有残疾的参与者,但很少有研究报告比较两组表现的统计分析。结果表明,AAC-BCI 系统有望支持 SSPI 患者的交流,但对某些人来说仍然无效。由于缺乏报告结果测量的标准,因此很难综合各个研究的数据。需要进一步研究来证明 AAC-BCI 系统对 SSPI 患者的有效性
摘要。对人工智能 (AI) 负责,充分利用其力量,同时将个人和社会的风险降至最低,这是我们这个时代最大的挑战之一。学术界、政策制定和企业传播领域正在展开一场关于负责任人工智能的热烈讨论。在这篇社论中,我们展示了不同文献如何交织在一起,但也存在分歧,并提出了负责任人工智能的全面定义,即以人为本的方式开发、使用和管理人工智能的实践,以确保人工智能值得信任并遵守基本的人类价值观。这个定义澄清了负责任的人工智能不是具有特殊属性或可以承担责任的特定类别的人工智能工件,人类最终要对人工智能、其后果以及控制人工智能的开发和使用负责。我们解释了本期特刊中的四篇论文如何体现不同的负责任人工智能实践,并将他们的发现综合成一个综合框架,其中包括商业模式、服务/产品
