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碳足迹基础培训课程（CFP）知识和自我计数
对学员的好处1。作为对碳中立性的知识，在世界上获得基本知识碳中立性，计算温室气体排放的准则以及行政措施； 2。除了学习LCA的概念和描述方法外，学生还将获得有关如何将实际业务写为LCA的技能； 3。获得一种从LCA计算CFP的方法。4。学习如何优化减少CFP的投资成本，以使碳中立性在经济上合理。对参与公司的好处1。通过能够在内部进行CFP计算（以前必须外包），我们可以就CFP计算成本提出压倒性的建议。2。理解基于LCA的CFP，可以阐明要为碳中立而努力的要点。3。环境部门的员工可以通过编写自己的LCA来了解该部门的实际活动，从而有可能从环境部门的角度促进业务活动中的运营改革指南。
评估托盘干燥选定的叶状蔬菜的总微生物计数
Pharma Innovation Journal 2023; 12（2）：126-128 ISS（E）：2277-7695 ISN（P）：2349-8242 NAAS评级：5.23 TPI 2023; 12（2）：126-128©2023 TPI www.thepharmajourl.com收到：28-12-2022接受：30-01-2023 Pridartartment Student，Mahatma Foood Science， Phule Krishi Vidyapeeth，Rahuri，Ahmednagar，Maharashtra，印度，Katte Aishwarya Tanaji Tanaji研究生，四个科学技术系，研究生，研究生，研究生圣雄Phule Krishi Vidyapeth，Rahuri，Ahmednagar，Maharashtra，印度UD Chavan食品科学与技术深部部门负责Vidypeeth，Rahuri，Ahmednagar，Maharashtra通讯作者：PR ADSURE研究生，食品科学与技术系，马哈特马州Phule Phule Krishi Vidyapeth，拉胡里（Rahuri
计数神经元：侵入性和非侵入性技术的比较
本文讨论了神经科学研究中用于计数神经元和估计其密度的各种技术（分为侵入性和非侵入性）。侵入性技术包括物理移除和染色脑组织以计数神经元，而非侵入性技术则可以检查活体动物或人类的大脑结构和功能。侵入性技术的例子包括立体学、光学分馏器、手动细胞计数、共聚焦显微镜和电子显微镜。非侵入性技术的例子包括磁共振成像 (MRI)、脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。表 1 总结了每种技术的优缺点。重点介绍了用于估计神经元密度的非侵入性 NIR 光谱技术的最新进展。未来的研究和技术进步，尤其是在非侵入性技术方面的进步，可以让我们更好地了解神经回路、它们的功能以及我们的日常生活。
Argo：用于体内神经记录的高通道计数记录系统
1帕拉德罗姆斯，美国，美国德克萨斯州奥斯汀市，美国2 Caeleste CVBA，比利时3号梅希伦，宾夕法尼亚州匹兹堡大学匹兹堡大学生物工程系，美国匹兹堡大学4号匹兹堡大学4.匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡，美国6神经科学中心，匹兹堡大学，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，美国美国7神经技术中心，匹兹堡脑研究所，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州匹兹堡大学，美国菲尔德斯堡8号，美国莱斯特郡电气和计算机工程系，美国莱斯顿，美国莱斯顿，美国莱斯顿，美国，美国。美利坚合众国赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦市赖斯大学10 Neuroworkinering倡议11
一种利用计算机视觉对蚜虫进行计数和分类的方法
蚜虫是一种会直接危害农作物的昆虫，它通过吸食植物汁液和间接传播可引起疾病的微生物来造成损害。谷类作物是许多蚜虫物种的宿主，包括禾谷管蚜（一种具有重要经济价值的蚜虫物种）。记录和分类蚜虫对于评估和预测农作物损害是必要的。因此，可作为决策控制措施的基础。它还可用于评估植物对蚜虫的抗性。传统上，记录过程是手动的，依赖于放大和训练有素的工作人员。手动计数也是一个耗时的过程，容易出错。考虑到这一点，本文介绍了一种使用图像处理、计算机视觉和机器学习方法自动计数和分类禾谷管蚜的方法和软件。本文还对 40 个样本进行了专家手动计数与软件获得的值的比较。结果显示，计数分类 (rs = 0.92579) 和测量 (r = 0.9799) 具有很强的正相关性。总之，该软件被证明是可靠的，并且对蚜虫种群监测研究有用。
超出序数：在政策分析中进行动物福利计数
动物福利通常使用顺序尺度评估。也就是说，标准福利评估工具相对于彼此的条件对彼此的条件排名，而没有声称一种条件比另一个条件更糟糕。但是，有些实际目的是序数不足，例如在政策分析中考虑动物福利。在这里，我认为，只要我们想要标准的政策分析工具以一种对范围敏感的方式来捕获对动物福利的影响，即以适当识别受影响动物数量的差异的方式，我们需要代表动物福利的方式来代表动物福利，而不是级别。然后，我简要地解释了一些在政策分析中扮演重要角色的经济学家如何在没有动物福利科学家，兽医和其他方面的协助下开始这样做。因此，这篇观点文章呼吁那些利益相关者，邀请他们与经济学家和政策分析师合作，以改善现有方法或开发满足当前需求的更好替代方案。
使用库仑计数方法和自适应的无气味卡尔曼过滤器
摘要：本文建立了一项准确且可靠的研究，用于估计锂离子电池的充电状态（SOC）。准确的状态空间模型用于确定电池非线性模型的参数。非洲秃鹰优化器（AVOA）用于解决识别电池参数以准确估算SOC的问题。一种混合方法由具有自适应无知的卡尔曼过滤器（AUKF）的库仑计数法（CCM）组成，以估计电池的SOC。在不同的温度下，对电池进行了四种方法，在包括负载和电池褪色之间有所不同。数值模拟应用于2.6 AHR松下锂离子电池，以证明混合方法对电荷估计的有效性。与现有的混合方法相比，建议的方法非常准确。与其他策略相比，所提出的混合方法实现了不同方法的最小误差。
运输专业人员需要了解大流行期间的计数和研究
疫情期间交通专业人员需要了解的交通计数和研究指南 目的 为 ITE 成员和从业人员提供指导，帮助他们了解在当前疫情（或未来其他异常情况）不断变化的情况下，交通计数方面需要解决的问题、问题和决策。 我们都对过去几个月见证的出行变化速度和幅度感到敬畏，并完全预计持续的变化将在一段时间内成为常态。身处这些变化之中，同时试图理解它们，可能会让人不知所措。 费里斯·比勒：“生活过得很快。如果你不停下来偶尔看看周围，你可能会错过它。” 费里斯·比勒的休息日，1986 年 概述 在过去四个月里，由于 COVID-19 疫情，典型的交通活动发生了显著变化。影响交通的事件并不罕见；从日食到超级碗。然而，这次事件的全球影响、持续时间未知以及“正常”不太可能在事件发生后恢复的事实是史无前例的。我们已经见证了家庭和工作环境、出行模式的改变以及交通拥堵的空前减少。随着疫情从爆发过渡到管理，其中一些变化正在恢复正常，而另一些变化正在建立“新”常态。未来的路线图涉及我们所有人。2020 年 5 月，ITE 工作组成立，以解决交通行业在疫情期间和未来收集交通数据管理方面面临的各种问题。这些是工作组的调查结果和指导。许多信息都链接到我们的成员可能认为有价值的各种信息来源。工作组的职责不是制定政策、推荐做法或指导他人如何在如此复杂的时期运用判断力。（确定一个私人数据源优于另一个或一组指南优于另一组不应推断作者有任何偏好。）这只是代表我们对 ITE 成员可能遇到的可用资源、问题和主题的最佳想法，以及关于如何在可用资源内利用良好数据实践的一些审慎观点。前两部分，计数、研究和为什么？和道德提出了值得思考的问题。接下来的四个部分，临时指导和政策、何时恢复正常？预测和出行生成都提供了与这些问题相关的见解和指导。在这些不寻常的时期，我们都观察到的一个特点是情况在变化；如果不是每周，那么就是每天。这里介绍的所有内容都会发生变化，很可能在您阅读本文之前。本指南中引用的许多网站每天都在更新。我们预计，到 2021 年 1 月的交通研究委员会年度会议时，工作组将需要更新这一评估并强调新的发现。我们预计成员将实时参与有关这些披露的讨论（例如 ITE 电子社区或 ITE 现场活动），
计算机视觉应用：实时视频的车辆计数和分类系统
Akshay Narendra Thakare，Palash Kailas Kamble，Kaushik Prabhakar Patil，Triveni Rahangdale Tulsiramji Gaikwad Patil Patil patil patil patil教授，印度纳格布尔摘要：交通分析是城市计划者已经在处理数年的问题。更智能的方法来分析流量并加快过程。交通分析可以在给定时间记录该区域中车辆和车辆类的数量。人们已经开发了数十年的机制，但是大多数涉及使用传感器来计算移动车辆的方向并确定车辆以跟踪车辆数量。尽管该系统随着时间的流逝而成熟并且非常有效，但它们不友好。问题是此类系统需要定期维护和校准。因此，该项目旨在根据视觉计算和对车辆进行分类。该系统涉及使用高斯混合模型（GMM）背景减法捕获视频以检测和计数车辆的帧，然后通过比较具有预测值的轮廓区域来对车辆进行分类。本文的重要贡献是两种分类方法的比较。使用轮廓比较（CC）和特征袋（BOF）方法进行分类。关键字：车辆计数，交通分析，轮廓比较。
高通道计数神经电信记录界面的新型换能器
神经电子与神经系统的接口是最先进的神经科学研究中必不可少的技术，旨在发现大脑的基本工作机制。朝着时空分辨率提高的进展与微电学技术和新型材料的进步紧密相关。这些技术向神经科学的翻译导致了多通道神经探针和采集系统，从而可以使用数千个通道记录大脑信号。本评论概述了最先进的神经电子技术，重点是录制站点体系结构，这使得可以实现可寻址阵列，以实现高通道计数的神经接口。在这一领域，积极的转导机制在新型材料方面变得越来越重要，因为它们促进了高密度可寻址阵列的实施。