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说话者传记
Allen博士是家庭医学和社区健康系的副教授，健康差异研究计划主任，也是明尼苏达大学医学院的卫生公平研究主席。她目前是明尼苏达州NIMHD P50慢性疾病降低和股权促进中心的MPI（C2Dream），并与明尼苏达大学临床转化科学学院的社区参与与协作核心共同导演。艾伦博士是参与式研究科学的领导者，并且在学术和社区方面的能力越来越多，以解决健康不平等的研究合作。艾伦博士的研究重点介绍了基于社区的参与式方法来开发和实施健康促进，以及针对包括移民社区的烟草和其他药物预防干预措施。作为NCI资助的T32在癌症健康差异上的MPI，R25旨在支持高中和本科生的学术持久性，而本科生则代表性不足，艾伦博士致力于增强研究和临床劳动力的多样性。艾伦博士在明尼苏达大学完成了医学院，并在麦迪逊大学威斯康星大学的社会学硕士学位。她是加州大学洛杉矶分校的罗伯特·伍德·约翰逊（Robert Wood Johnson）的临床学者。Allen博士是明尼苏达州明尼阿波利斯市FQHC社区大学医疗保健中心的临床医生。
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Jeffrey Siegel，医学博士|办公室主任|药物评估科学办公室（ODES）|新药办公室（OND）| cder | FDA以前Siegel博士从2019年3月至2020年12月，吉利德科学炎症组临床研究主管执行主任。在此之前，Siegel博士曾是2010年至2019年Genentech/Roche产品开发免疫学的风湿病学和稀有疾病全球疾病的高级医疗总监。在Genentech/Roche时，他的小组启动并完成了第2阶段和第3阶段的托库珠单抗（Actemra）（Actemra）的系统性硬化症，获得了2种突破性治疗名称，并提交了2个SBLA，两者都获得了批准 - 并获得了2个孤儿药。Siegel博士在克利夫兰大学医院获得耶鲁大学医学，实习和住院医师培训的医学学位，克利夫兰大学医院的风湿病学培训以及免疫学和信号转导的NIH基础科学研究培训。奖学金后，他加入了海军医学研究所5年，在那里担任了分支机构，信号转导。然后，他加入了FDA，并在那里工作了14年，担任风湿病学临床团队负责人监督医疗官。
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Stuart Haszeldine教授是爱丁堡大学的地质学家和环境科学家。他于2006年成为世界上第一位碳捕获和存储的教授，并带领首次综合评估发现了英国各地的CO 2存储。Stuart主张，使用CCS将减少工业和蓝色氢的发射，而DACC/BECCS/GGR重新捕获和存储大气CO 2。他的研究表明，地质存储提供了对于地质长时间尺度的化石CO 2和Bio-CO 2的特殊安全和可监视的遏制。Stuart还主张化石燃料的供应商应专门要求将其CO 2供应与相同的存储量匹配，这是由碳收回义务提供的，这将使CO 2市场能够更快地向零净增长10-100倍。Stuart是Neccus的董事会主任。
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mahendra bhandari的研究在于农艺/作物生理学的相互作用以及使用技术来调查与遗传学，环境和管理相互作用有关的生理和生物物理过程，以及用于利用新出现的技术分析的总体目标，以开发数据驱动的数据驱动型基因型，作品设计，作品设计，以及作品设计，以及相关的数据分析。特定的研究领域包括遥感（无人驾驶系统，卫星图像和接地传感器），大数据分析，高吞吐量表型，以改善对生物和非生物应力的反应，以及用于灌溉，肥料，生长调节器和收获式化学物质的预测性和规定性管理的精确农业。Bhandari博士获得了学士学位2011年在Tribhuvan University的农业硕士学位，他的硕士学位 2016年西德克萨斯农工大学的植物，土壤和环境科学和博士学位。 2020年在德克萨斯农工大学的农业学博士学位。2011年在Tribhuvan University的农业硕士学位，他的硕士学位2016年西德克萨斯农工大学的植物，土壤和环境科学和博士学位。 2020年在德克萨斯农工大学的农业学博士学位。2016年西德克萨斯农工大学的植物，土壤和环境科学和博士学位。 2020年在德克萨斯农工大学的农业学博士学位。
口头2和评估说话3
工作任务的描述3.1.1基于传感器，地理空间和数字作物，土壤，水和结构监测和建模（M1-M36）任务负责人：CNR [Mirco Boschetti＆Piero Toscano]；涉及的合作伙伴：Unibo，Uniba，Unimi，Unina，Polimi，unipg，unipr，cnh，ibf，Tel-tel-on-on-on-on-on-on-on-On-on-On-on-ocximal和遥控传感器将在选定的现场条件下进行开发和测试，以评估和验证其性能。基于传感器的方法将由地理空间技术，地理学，地理上加工和数字模型集成和驱动。图像分析和人造视力预计将被广泛采用，以提供有关关键信息元素的数据，例如作物物候，种子成熟度，蔬菜生长和水果大小。这项工作不仅将集中在生产投入上，例如土壤使用，水和肥料的应用和监测，而且还集中在作物质量和数量参数上。将开发对管理输入的作物反应模型，以提供实时管理解决方案，以实现高效且优化的输入校准，以构建农作物的多层“数字双胞胎”（以及相关的基础架构（例如灌溉系统，结构和设施），嵌入了各种农业系统所需的所有相关信息。为新的智能结构和植物的设计和优化控制以及现有农场设施的脱碳和改造的能源监测和建模也将被应用。
