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基本和应用农业
碳（c）土壤中的隔离在提高土壤质量中通过推荐的管理实践在内起着至关重要的作用本研究旨在评估基于水稻的农作物模式对土壤C的影响和表面（0-15 cm）和地下土壤（15-30 cm）的养分状态。五种基于稻米的裁剪模式的土壤[Boro（冬季大米） - 倒影 - 福罗 - 福洛 - 阿曼（季风大米），Boro-Fallow- Aman-Mustard，Boro，Boro- AUS（夏季稻） - Aman，Aman，Aman，蔬菜 - 蔬菜 - 杂货 - 弗洛尔 - 阿曼），来自Mymensingh bangladesh的农民领域。散装土壤被物理分级为颗粒有机物（POM：> 53 µm）和矿物相关的OM（MOM：<53 µm），以评估有机C（OC）分布。大块土壤的土壤pH值，电导率，土壤质地，养分（OC，氮（N），磷（P），钾（K）和硫（S））内容。结果表明，所有研究的参数在农作物模式和土壤深度之间均有显着变化。表面土壤含有比所有基水稻种植模式下的地下土壤更高的OC，N，P，K和S。总体而言，与包括休闲时期的模式相比，在农作物模式中发现了相对较高的大量营养素（P，K，S）浓度。相比之下，OC和N是Boro-Fallow-Fallow场中最高的，其次是蔬菜 - 休闲 - 阿曼和其余三种模式，这可能对应于土壤的干扰。与不稳定的POM相比，所有基于大米的农作物模式的MOM（大概是稳定的OC）的比例明显，这表明土壤中帕迪土壤在土壤中的OC中的能力。但是，这种能力可能会受到模式的影响，也可能受到管理系统（例如耕作和营养管理）的影响。这些发现表明，有必要更多地关注种植模式的选择和适当的土地/或作物管理，以在可耕地的土壤中进行更高的C隔离。
摄影/插图指南
• 主题。增强文章视觉效果的最佳方法是添加展示士兵执行任务或完成训练的动作镜头。静态的风景、建筑物或远处机器运转的照片用处不大。对着镜头微笑的人群照片或“紧握双唇”的照片对文章的帮助不大，不太可能被使用。 • 格式。最好以 JPEG（或 JPG）格式保存照片，并将其作为电子邮件附件发送。图形文件通常很大，而电子邮件系统通常会限制可以发送和接收的邮件大小。（例如，我们的系统无法接受大于 20MB 的邮件。）一种解决方案是将图形分多个单独的电子邮件发送，每个电子邮件只包含一个或两个附件。照片和其他图形不应嵌入 Microsoft® Word 文档或 PowerPoint 演示文稿中。 • 尺寸和分辨率。尺寸为 5 x 7 英寸、分辨率为 300 点/英寸 (dpi) 的照片或图形最适合出版，但较小的尺寸也可以接受。拍照时，应将相机设置为尽可能高的分辨率。可下载的“高分辨率”照片在屏幕上呈现效果最佳。照片不应压缩；保存的分辨率不得低于 200 dpi。JPEG 照片不应小于 150kb。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片质量。不应通过锐化、调整大小、修饰或裁剪图像来处理照片。（我们将进行所有后期制作工作；我们不会发布像素化或失焦的照片。）• 版权。非原创或非从陆军来源获得的图像必须附有版权声明。• 标题。应提供描述照片和识别拍摄对象的标题。标题可能会被编辑。• 外国人的照片。由于安全限制，外国人的照片不能发表，除非照片经过数字编辑以模糊面部，并附有书面发布许可（由照片主体签名）。• 图表和插图。最好提供图表和插图的原始数字文件。应提交原始 PowerPoint 幻灯片和/或分层的 Adobe Photoshop/Illustration 文件。文件不应以其他格式保存，并且不应压平图层。
Chung Hom Kok电池Pinewood电池
淘汰。电池弹匣是在山坡上的石材凹入或山坡上的凹槽或坡度上建造的，并由涵盖该地点的半圆电池路径提供。台阶的飞行连接两个露台级别和哈顿路。还有其他几个较小的电池建筑物（目的是未知）散布在行人路或台阶上。每个枪支安置都由一个八角形混凝土平台组成，并带有保护性混凝土栏杆墙。有一个圆形混凝土底座，用于将枪安装在每个安置的中心。可以看到固定螺栓的裁剪末端。混凝土盒的残留物，可能是费用商店或紧急避难所，位于墙壁内部。这些可能最初装有钢门。两侧的一个小砖结构，两侧是混凝土挡土墙，位于枪支安置后部的中央位置。该结构的目的尚不清楚，但由于安全原因，它可能被阻止的入口或门户网站可能被封锁。后部和No.2枪，但它的目的又不知道。这可能是探照灯的安置。所有结构都处于非常毁灭性的状态，周围的地面侵蚀良好。电池命令柱是一个矩形的单层结构，可通过坡道进入平坦的屋顶。屋顶在三个侧面有高栏杆墙。交叉屋顶平板在三个侧面投射，形成一个连续的悬臂顶篷，为下面的门和窗户提供保护。墙壁顶部的插槽表明屋顶上可能有某种覆盖层，例如伪装网或柱子上支撑的篷布。屋顶板中心的三角形凹痕指示曾经安装了一块设备的位置。结构严重损害了战争。电池观测站或消防塔是一个简单的正方形混凝土块，一个房间，底楼有门和窗户开口，然后飞往敞开的扁平屋顶，周围有一个栏杆墙。该结构似乎处于合理状态。在塔楼前的台阶飞行将左侧的斜坡沿着山坡侧面建立的毁灭性结构。未知第二个结构的目的。仍然保留了一些旧杂志大楼。它们是简单的混凝土矩形结构，建立在切入山坡的平台上。
临床医生的人工智能指南 - Pure
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
如何批判性地评价机器学习研究
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
如何批判性地评价机器学习研究
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
2025年2月20日，JD，MPH，MBA导演...
February 20, 2025 Sheila Garrity, JD, MPH, MBA Director Office of Research Integrity Via e-mail: AskORI@hhs.gov Dear Ms. Garrity: I'm writing on behalf of People for the Ethical Treatment of Animals (PETA) to request that the Office of Research Integrity (ORI) investigate National Institutes of Health (NIH)–funded Principal Investigator George Q. Daley for research misconduct.戴利博士目前担任哈佛医学院的院长。他曾是十个由NIH资助的项目的首席调查员，包括NIH董事的先驱奖。他的研究已获得55,344,059美元的联邦资金。近年来，迪恩·戴利（Dean Daley）的《美国国家航空航天局》（NIH）资助的几本出版物引起了科学界的关注，因为它们包括重复或拼接的图像。Daley实验室在十个单独的数字中撤回了一个出版物1的错误，而原始数据无法支持。Daley的实验室还需要纠正其他几个出版物2,3,4,5，这是由于重复的图像面板和/或剪接的图像。此外，他的至少十本出版物提出了对重复或操纵图像的尚未解决的问题，在线论坛Pubpeer上标记了6,7,8,9,11,11,12,12,13,14,15。例如，在《血液》文章中的图2b中，“人类血液中诱导多能干细胞的产生”，12描绘两个不同基因表达的面板看起来与增强的对比度相同。此外，Bik博士在PubPeer上指出，在补充图11a中关于PubPeer的几位评论者还指出，对于“ Lin28调节干细胞代谢并转化为启动多能性）的文章，9发表在细胞干细胞中，许多图描绘了带有两个组蛋白甲基化带的蛋白质印迹数据。在图2c和自然文章的图2c和2d中，还使用了一个重复的图像，“人类体细胞对具有定义因素的多能重新编程”。 15正如伊丽莎白·比克（Elizabeth Bik）博士在Pubpeer上指出的那样，“ Lin28/Let-7轴调节细胞中发表的葡萄糖代谢”的文章具有多种不规则性。具体来说，图3D和4D显示了在两个不同的实验条件下看起来相同的蛋白质印迹，并且图5a被认为描绘了尺寸明显不同的小鼠，但显示了图像裁剪的证据。
使用深度学习技术的高级杂草检测
简介 CNN 或卷积神经网络是深度学习的一个子集。深度学习是机器学习和人工智能的更广泛的集合。深度学习是一种从数据集中进行复杂学习的方法，并根据数据集创建模型（Patel 等人，2018 年）。深度学习可以是一种监督学习的方式，也可以是一种无监督学习的方式。通常，它有一个现实生活中的问题的解决方案，学习结果可以是监督的、半监督的或无监督的，首先给出一个数据集，然后首先要对数据进行操作，必须清理数据，因为在现实生活中的数据模型中有很多数据缺失，无法用缺失数据创建模型，为此，必须准备数据以供算法运行，在应用算法之前，必须仔细清理数据并了解实际情况，然后才能应用合适的算法，应用算法后，人们将得到基于人工神经网络的理想数据表示（Mongaet al. 2020）。人工神经网络 (ANN) 的名称听起来可能与生物神经元相似，因为其结构与位于大脑内的神经元非常相似，但它与生物神经元有一些关键区别，例如人工神经网络是静态的，而另一个是活体生物体，因此本质上是动态的，另一个是人工神经网络是符号的，生物神经网络是模拟的。深度学习具有多种架构，这种多种架构在许多领域都有多种应用，例如“自然语言处理 (NLP)、医学图像分析、药物设计、生物信息学、语音识别、深度神经网络、卷积神经网络、医学视觉、计算机视觉”。转换或卷积神经网络处理图像恢复。卷积神经网络在“图像分割、裁剪图像分析、脑机接口、图像分类”等领域有着广泛的应用。受深度学习技术在图像处理领域的最新成功的启发，我们利用样本图像集使用反向传播对前馈深度卷积神经网络 (CNN) 与 Inception-ResnetV2 进行训练，以识别 RGB 和灰度值中的模式。然后，给定测试图像的灰度 L 通道，使用训练后的神经网络预测两个 a* 和 b* 色度通道。CNN 在融合层的帮助下生动地为图像着色，同时考虑了局部特征和全局特征。采用两个目标函数，即均方误差 (MSE) 和峰值信噪比 (PSNR)，对估计的彩色图像与其基本事实之间的质量进行客观评估。该模型在我们自己创建的数据集上进行训练，该数据集包含 1.2 K 张尼泊尔古老而古老的照片，每张的分辨率为 256×256。损失即 MSE、PSNR，模型的自然度和准确率分别为 6.08%、34.65 dB 和 75.23%。除了展示训练结果之外，还通过用户研究来评估生成图像的公众接受度或主观验证，其中模型在评估彩色结果时显示出 41.71% 的自然度。随着计算机图形渲染和图像编辑技术的巨大进步，计算机生成的假图像通常不能反映现实情况，现在可以很容易地欺骗人类视觉系统的检查。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过通道和像素相关性来区分计算机生成的 (CG) 图像和自然图像 (NI)。所提出的 CNN 架构的关键组件是一个自编码模块，它将彩色图像作为输入来提取
B.S.微生物学四年样本课程2024-2025
Acharya，p。，Ghimire，R.，Idowu，O.J.，Shukla，M.K.，2024。在半干旱青贮耕作系统中覆盖种植增强的土壤聚集以及相关的碳和氮储存。catena [https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108264] Bista，D.，Sapkota，S.，Acharya，P.，Acharya，R.，Ghimire，G.，G.，G.，2024。在多元化的半干旱灌溉系统中降低能量和碳足迹。Heliyon [https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27904] Singh，A.，Ghimire，R.，Acharya，P.，2024。 土壤剖面碳固执和养分反应随灌溉草料旋转中的覆盖作物而变化。 土壤和耕作研究[https://doi.org/10.1016/j.still.2024.106020] Acharya，P.，Ghimire，R.，Acosta-Martínez，V.，2024。 在半干旱灌溉的农作物系统中覆盖作物介导的土壤碳储存和土壤健康。 农业，生态系统与环境[https://doi.org/10.1016/j.agee.2023.108813] Adhikari，A。D. 覆盖作物残留质量调节半干旱作物系统中的垃圾分解动力学和土壤碳矿化动力学。 应用土壤生态学[https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2023.105160] Paye，W。S.，Lauriault，L.，Acharya，P.，Ghimire，R.，2024。 土壤碳和氮对灌溉退休后对旱地作物的反应。 农艺学期刊[https://doi.org/10.1002/agj2.21523] Acharya，P.，Ghimire，R.，Lehnhoff，E.A，Marsalis，M.A.，2023。Heliyon [https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27904] Singh，A.，Ghimire，R.，Acharya，P.，2024。土壤剖面碳固执和养分反应随灌溉草料旋转中的覆盖作物而变化。土壤和耕作研究[https://doi.org/10.1016/j.still.2024.106020] Acharya，P.，Ghimire，R.，Acosta-Martínez，V.，2024。在半干旱灌溉的农作物系统中覆盖作物介导的土壤碳储存和土壤健康。农业，生态系统与环境[https://doi.org/10.1016/j.agee.2023.108813] Adhikari，A。D.覆盖作物残留质量调节半干旱作物系统中的垃圾分解动力学和土壤碳矿化动力学。应用土壤生态学[https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2023.105160] Paye，W。S.，Lauriault，L.，Acharya，P.，Ghimire，R.，2024。土壤碳和氮对灌溉退休后对旱地作物的反应。农艺学期刊[https://doi.org/10.1002/agj2.21523] Acharya，P.，Ghimire，R.，Lehnhoff，E.A，Marsalis，M.A.，2023。涵盖农作物的饲料潜力和随后的高粱青贮饲料产量和营养价值。农艺学期刊[https://doi.org/10.1002/agj2.21334] Acharya，P.，Ghimire，R.，Paye，W。S.，Galguli，A.C.，Delgrosso，S.J.半干旱灌溉裁剪系统中的覆盖农作物的净温室气体平衡。科学报告[https://doi.org/10.1038/s41598-022-16719-w] Paye，W。S.，Acharya，P.，Ghimire，R.，2022年。在半干旱灌溉条件下，饲养高粱的水生产力覆盖了农作物。田间作物研究[https://doi.org/10.1016/j.fcr.2022.108552] Acharya，P.，Ghimire，R.，Cho，Y.土壤剖面碳和氮和农作物对覆盖农作物的反应有限，在有限的冬季小麦 - 高粱休耕中。农业生态系统中的营养循环[https://doi.org/10.1007/s10705-022-10198-1] Paye，W。S.在半干旱灌溉条件下覆盖农作物用水和玉米青贮饲料的生产。农业水管理[https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107275]
2025年2月20日克里斯汀·比廷特（Kristin Bittinger）
2025年2月20日，克里斯汀·比廷特（Kristin Bittinger），J.D。通过电子邮件：Kristin_Bittinger@hms.harvard.edu的学术和研究完整性教师和研究诚信办公室院长； ari@hms.harvard.edu尊敬的Bittinger女士：我代表人们为动物的道德待遇（PETA）写信，要求哈佛医学院的学术和研究完整性办公室（ARI）调查迪恩·乔治·迪利（Dean George Q. Daley），以便可能进行研究不当。 近年来，迪恩·戴利（Dean Daley）的《美国国家航空航天局》（NIH）资助的几本出版物引起了科学界的关注，因为它们包括重复或拼接的图像。 Daley实验室在十个单独的数字中撤回了一个出版物1的错误，而原始数据无法支持。 Daley的实验室还需要纠正其他几个出版物2,3,4,5，这是由于重复的图像面板和/或剪接的图像。 此外，他的至少十本出版物提出了对重复或操纵图像的尚未解决的问题，在线论坛Pubpeer上标记了6,7,8,9,11,11,12,12,13,14,15。 例如，在《血液》文章中的图2b中，“人类血液中诱导多能干细胞的产生”，12描绘两个不同基因表达的面板看起来与增强的对比度相同。 关于PubPeer的几位评论者还指出，对于“ Lin28调节干细胞代谢并转化为启动多能性）的文章，9发表在细胞干细胞中，许多图描绘了带有两个组蛋白甲基化带的蛋白质印迹数据。 此外，Bik博士在PubPeer上指出，在补充图11a中的图11a通过电子邮件：Kristin_Bittinger@hms.harvard.edu的学术和研究完整性教师和研究诚信办公室院长； ari@hms.harvard.edu尊敬的Bittinger女士：我代表人们为动物的道德待遇（PETA）写信，要求哈佛医学院的学术和研究完整性办公室（ARI）调查迪恩·乔治·迪利（Dean George Q. Daley），以便可能进行研究不当。近年来，迪恩·戴利（Dean Daley）的《美国国家航空航天局》（NIH）资助的几本出版物引起了科学界的关注，因为它们包括重复或拼接的图像。Daley实验室在十个单独的数字中撤回了一个出版物1的错误，而原始数据无法支持。Daley的实验室还需要纠正其他几个出版物2,3,4,5，这是由于重复的图像面板和/或剪接的图像。此外，他的至少十本出版物提出了对重复或操纵图像的尚未解决的问题，在线论坛Pubpeer上标记了6,7,8,9,11,11,12,12,13,14,15。例如，在《血液》文章中的图2b中，“人类血液中诱导多能干细胞的产生”，12描绘两个不同基因表达的面板看起来与增强的对比度相同。关于PubPeer的几位评论者还指出，对于“ Lin28调节干细胞代谢并转化为启动多能性）的文章，9发表在细胞干细胞中，许多图描绘了带有两个组蛋白甲基化带的蛋白质印迹数据。此外，Bik博士在PubPeer上指出，在补充图11a中在图2c和自然文章的图2c和2d中，还使用了一个重复的图像，“人类体细胞对具有定义因素的多能重新编程”。 15正如伊丽莎白·比克（Elizabeth Bik）博士在Pubpeer上指出的那样，“ Lin28/Let-7轴调节细胞中发表的葡萄糖代谢”的文章具有多种不规则性。具体来说，图3D和4D显示了在两个不同的实验条件下看起来相同的蛋白质印迹，并且图5a被认为描绘了尺寸明显不同的小鼠，但显示了图像裁剪的证据。