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双臂机器人系统的现场性能
应将通讯发送给StanisławLem：s tanislawl@pec.unipd.it文章IFIC杂志机器人Spectrum（https://anapub.co.ke.ke/journals/jrs/jrs/jrs.html） 2023;从2024年3月2日修订； 2024年4月2日接受。2024年5月23日在线可用。©2024作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）摘要 - 这项研究中正在解决的机器人设备有两个武器：一个用于选择水果，另一个用于切碎它。手臂在使用相机的复杂视觉系统的帮助下找到并定位豆荚。在这个人类机器人的工作流程中，操作员选择了他们想要采摘的西红柿，然后机器人进行了实际采摘。机器人管理和通信系统使用Ethercat Bus与图形用户界面（GUI）创建链接，从而实现人类管理和控制。该项目的目的是创建和评估配备双臂的机器人系统，用于收获西红柿。该系统结合了一个配备两个机器人臂的移动模型和一个末端效应器，可提高番茄收集的效率。该系统使用GUI来增强机器人与人类操作员之间的相互作用。此外，它采用视觉模型来简化水果检测过程。这项研究的发现表明，HMI可能会显着提高番茄收集机器人的准确性。最后，开发3D模型存在一些困难，因为这项研究包括户外实验。
腐蚀抑制元素叶的乙醇提取物（Azadirachta引用：Olokoba S.W.，McIver F.A.（2024）农业废物中氧化石墨烯的合成和表征：可可豆pod（theobroma cacoa），J。
摘要：基于从尼日利亚南部Ekiti State收集的可可豆废料样品的氧化石墨烯的合成和表征的研究。使用改良的悍马方法将原始的可可豆废料废物碳碳碳碳碳碳碳碳酸化进行了碳化和合成。使用X射线衍射（XRD）表征了原始的可可豆荚，石墨烯形式和获得的石墨烯氧化物；傅立叶变换红外光谱法（FT-IR）和扫描电子显微镜（SEM）。由原始可可粉（农业废物）产生的石墨粉的百分比为1.290 g，对应于21.5％的产率。可以从此推断出，无论百分比的百分比，它都与形成的石墨烯无关。SEM分析显示出发达的聚集生长，晶粒尺寸形成生可可可粉的显着增加到氧化石墨烯。对氧化石墨烯的FT-IR分析显示，在（1118.2 cm -1）的C-O-C处（3772.9 cm -1）在（3772.9 cm -1）上的可用性证实了氧化在氧化石烯后的存在。对于石墨烯而言，分配的峰分别位于（3205、1632、2117和1632 cm -1），分别与（OH，C = C，C = C和C-O）相对应。XRD分析显示宽范围扫描，氧化石墨烯峰封闭至2θ= 25和45°，表明碳的混乱性，而石墨烯XRD结果显示在（26.5），（30.4），（30.4），（32.6），（32.6）和（42.1）的四个峰。从结果中确定的是，可可豆pod废物具有产生高价值的吸附剂产品以减少环境污染的巨大潜在潜力。1。简介
TWAS 通过大豆基因表达、结构变异和可变剪接促进基因尺度性状遗传解剖
全基因组关联研究 (GWAS) 可以识别与性状相关的基因座，但识别致病基因可能是一个瓶颈，部分原因是连锁不平衡 (LD) 衰减缓慢。全转录组关联研究 (TWAS) 通过识别基因表达-表型关联或将基因表达数量性状基因座与 GWAS 结果整合来解决这一问题。在这里，我们使用自花授粉大豆 (Glycine max [L.] Merr.) 作为模型来评估 TWAS 在 LD 衰减缓慢的植物物种性状遗传解析中的应用。我们为大豆多样性面板生成了 RNA 测序数据，并识别了 29 286 个大豆基因的遗传表达调控。不同的 TWAS 解决方案受 LD 的影响较小，并且对表达源具有稳健性，可以识别与来自不同组织和发育阶段的性状相关的已知基因。通过 TWAS 鉴定出新的豆荚颜色基因 L2，并通过基因组编辑对其进行了功能验证。通过引入新的外显子比例特征，我们显著提高了由结构变异和可变剪接导致的表达变异的检测。因此，通过我们的 TWAS 方法鉴定出的基因表现出多种多样的因果变异，包括 SNP、插入或缺失、基因融合、拷贝数变异和可变剪接。使用这种方法，我们鉴定出与开花时间相关的基因，包括以前已知的基因和以前未与此特性关联的新基因，从而为 GWAS 的见解提供了补充。总之，这项研究支持将 TWAS 应用于 LD 衰减率较低的物种的候选基因鉴定。
评估遗传资源并解读......
摘要 豌豆是一种主要的冷季豆科蔬菜，由于寄生真菌白粉病 (PM)，豌豆的产量和质量遭受了巨大的损失。这种疾病可导致产量下降 25-70%，影响农产品的质量并产生显著的经济影响。抗性育种是管理这种毁灭性疾病最具环境可持续性的策略之一。在三年的时间里，总共对 172 个不同豌豆种质进行了白粉病抗性 (PMR) 田间评估，其中 35 个种质的疾病评分为 0-1，表明发病率≤1%。值得注意的是，三个种质——IC296678、EC865944 和 EC865975 表现出对豌豆白粉病的高抗性。组织病理学观察表明，接种后 24 和 48 小时，抗性品系 IC296678、EC865975 和 EC865944 上均未发生分生孢子萌发，表明这些基因型具有侵袭前免疫类型。为了研究 EC865944 和 EC865975 中 PM 抗性的基因作用和遗传模式，我们利用了五个杂交组合，即 EC865975 × Kashi Udai、Kashi Ageti × EC865944、EC865944 × Kashi Nandini、EC865975 × Kashi Shakti 和 EC865944 × VRPM-903。对这些杂交的 F2 群体的分析表明，一个抗性对三个易感性的分离模式，表明两个基因型中都存在单个隐性基因。对这些基因型的园艺学特征分析表明，它们都属于晚熟豌豆组，其特点是生长习性较高，平均豆荚重量为 5.5 至 7.5 克，平均单株产量为 75 至 100 克。这些新发现的 PMR 来源不仅为印度育种者而且为全球研究人员提供了宝贵的遗传资源，为可持续豌豆改良迈出了重要一步。关键词：白粉病、白粉病、豌豆、抗性和遗传以及产量。
Caroubiculture或将角豆树采用作为水果 -
气候重建和预测正在融合，以确认温度的升高，降低的降低和降水的时空变异性。摩洛哥尚未幸免这种气候变化及其影响，因此影响了摩洛哥土地对各种作物的适用性。实际上，在摩洛哥，大坝的地表水储备在大约三十年的时间里减半了。被认为是气候变化最有弹性的物种之一，角豆树可能会成为高增值的经济资源。2020年，由于“ 2020 - 2030年绿色一代”的种植，全国性的角豆豆荚的生产达到了55,400吨，这一数字将上升，这使得种植了对新气候条件的高度适应的农作物。使用现代方法（Caroubiculture）扩展角色培养，需要基于形态和农艺标准选择高性能植物。目前的作品包括介绍Rahma品种，这是第一个在摩洛哥官方目录中注册的角色品种，作为雌雄同体花朵的一型鸡蛋，在Oujda科学学院选择。这种新品种的特殊性是在不需要男性传粉媒介的情况下生产令人满意的蝗虫豆，这表明应该单独或与其他高性能传粉媒介品种合并，以便在现代种植系统中使用。关键字：拉玛品种，高性能，oujda，雌雄同体花，气候变化。同样，监测该品种在十五年内的后代的结果表明，拉哈马品种的所有自由植物都保留了雌雄同体的特征，这将使我们能够为未来的森林人提供这些植物，以供未来的重新造成造成植物的项目，从而占据了生产植物的数量（幼虫和50％的男性），并且是50％的男性和50％的男性，并且从这些植物中选择克隆头。
检测苏丹Shendi镇不同临床标本的细菌分离细菌分离细菌的抗菌活性（Trigonella foenum graecum）提取物
酸）和含有神经蛋白的食欲刺激剂。植物提取物的抗菌活性可能存在于多种不同的成分中[4]。fenugreek（Trigonella foenum-graecum）属于Fabaceae家族，自远古时代以来一直是必不可少的香料[5]。细菌分为革兰氏染色的生物和未染色的生物。容易染色的生物分为四类：革兰氏阳性球菌，革兰氏阴性球，革兰氏阳性杆和革兰氏阴性杆[6,7]。Trigonella feonum-Graecum，通常被称为英格兰的Fenugreek，日本Koroha，India Methi和China Kudu，Fenugreek，fafaceae家族[8]。一年一度的植物，胡芦巴高度为20-60厘米。在长豆荚中成熟的叶子和种子，用于制备用于药用使用的提取物或粉末[9,10]。fenugreek具有改善生物系统健康和功能的许多营养和生物活性化合物。胡芦巴种子具有58％的碳水化合物，23-26％的蛋白质，0.9％的脂肪和25％的纤维。同样，胡芦巴是关键氨基酸的丰富来源，例如天冬氨酸，谷氨酰胺，亮氨酸，酪氨酸和苯丙氨酸[2]。Trigonella feonum-Graecum是记录史上认可的最古老的药用植物之一[11]。仍需要探索体外繁殖植物作为新药来源的潜在用途。基于几项研究性研究，在体内植物中产生的化合物可以在体外种植植物中以相同或不同的水平产生[12]。fenugreek种子具有降血糖和低血糖胆固醇症状，提高边缘葡萄糖消耗，有助于增强葡萄糖的接受度，并在胰岛素受体水平以及胃肠道水平上通过替代品对降糖影响受到降解影响[13]；种子还用于治疗胃溃疡，肠炎，尿路感染[14]，胡芦巴种子和芽芽剂可与革兰氏阴性菌的变化（例如Escherichia coli和Gram阳性）（例如金黄色葡萄球菌）进行操作[15]。
通过加强学习安排Kubernetes任务
在云服务的世界中，分布式应用的日益复杂性以及能源消耗的增加需要更有效的资源管理。因此，诸如Kubernetes之类的编排者被广泛用于自动处理工作负载和资源使用情况，从而确定时刻的最合适的节点可以在其中启动新任务。另一方面，人工智能算法的扩展应用，尤其是强化学习，开辟了新的发展机会。这些进步允许创建日益自主和最先进的系统。本文介绍并开发了在Kubernetes集群中调度的另一种方法。具体而言，提出的调度程序使用了深Q-NETWORK（DQN）增强学习算法，将定制插件集成在调度链的评分阶段中，以优化跨可用节点的负载分布。在开发这种创新且智能的方法时，已经对每个RL模型进行了培训，以学习具有特定目标，例如负载平衡，能源消耗优化或节点用户延迟延迟优化的独特政策。插件动态中实现的增强学习算法评估群集节点上可用的资源，并在遵守用户定义的约束时学习管理它们。通过根据其适合托管新豆荚的适用性为每个节点分配一个分数，这种智能方法支持决策，并作为调度系统的预测工具。随着时间的流逝，这使系统能够根据学习的政策不断改进其有关新工作负载的最佳分配的决定。该实施已在Kubernetes类型的环境上进行了测试，可以评估开发系统的整体性能以及所提出方法的有效性。尤其是，结果表明，与其他经过测试的政策相比，当目标是减少能耗和节点 - 用户潜伏期时，我们的政策被称为EC-RL，被证明是最佳选择，均与Kubernetes调度程序的默认行为相比。
生长，产量和生理活性不同的滴水...
cow-pea [Vigna unguiculata（L。Walp]]是一种重要的豆类植物作物，其营养谷物，绿色豆荚和新鲜叶子种植，它们富含大量和微量营养素，例如碳水化合物，蛋白质，维生素和矿物质（Badiane等。2004，Carvalho等。 2019，Bai等。 2020，El Masry等。 2021，Silva等。 2021）。 根据Sprent等人的说法。 （2009），将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。 由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。 2022）。 在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，2004，Carvalho等。2019，Bai等。 2020，El Masry等。 2021，Silva等。 2021）。 根据Sprent等人的说法。 （2009），将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。 由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。 2022）。 在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，2019，Bai等。2020，El Masry等。2021，Silva等。2021）。根据Sprent等人的说法。（2009），将运输用作动物的饲料。由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。2022）。在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，
大规模kubernetes集群的AI增强安全性
*信函作者，rexcarry036@gmail.com摘要：本文为大型Kubernetes群集提供了一个AI增强的安全框架，以满足国家云基础设施中对高级防御和身份验证机制的关键需求。提出的系统结合了机器学习模型，以进行威胁，政策创建和智能资源分配，以在整个环境中提供安全性。一个模拟1,000个节点Kubernetes群集的实验用于评估框架在30天内的性能。结果表明，与传统安全方法相比有了显着改善，包括99.97％的威胁检测准确性，0.005％的假阳性率和对安全威胁的平均响应时间减少85％。该框架表现出色，可保持高达10,000个节点的稳定性能，仅降解7％。值得注意的是，整个试验中的整体稳定性提高了27％。这项研究对该国领空的安全有重大影响，为威胁，内部攻击和持续的威胁提供有效的保护。这项研究结束了，讨论局限性和未来的研究方向，强调对现实世界部署的需求以及对可能的AI架构的研究。在有限的空间中更好。关键字：kubernetes安全；人工智能;大规模集群；国家云基础设施。1。随着组织支持大规模部署的Kubernetes，确保环境的复杂性正在增长。简介1.1 Kubernetes及其安全挑战Kubernetes已成为集装箱编排的事实上的标准，为部署，扩展和管理集装箱应用程序提供了强大的平台。kubernetes群集由许多软件包和组件组成，呈现出需要安全措施的广泛停靠点[1]。Kubernetes的性质提出了独特的安全挑战。API服务器和其他数据库，每个节点上的Kubelet代理是攻击者的入口点。此外，被包装的豆荚的性质经常被创建和破坏，这使传统的安全性变得复杂[2]。网络规则，POD安全环境和基于角色的访问控制（RBAC）是Kubernetes安全的重要组成部分，但是它们在大环境中的有效使用仍然很困难[3]。Kubernetes组件中的错误配置和漏洞导致许多备受瞩目的安全漏洞。Tesla Cloud在2018年泄露，攻击者通过无抵押的Kubernetes控制台访问了敏感数据，强调了安全实践的重要性[4]。作为支持国家云基础设施的Kubernetes部署量表，安全故障的潜在影响将变得更加严重，需要先进的保护机制。1.2大规模群集中对AI增强安全性的需求已成为当今Kubernetes部署的规模和复杂性已成为安全问题。大型集群，通常涵盖多个数据中心或云提供商，创建大型日志文件和安全方案。手动分析和法律系统难以有效地处理此信息，从而延迟了威胁检测和响应时间[5]。
类型的商业模型画布
业务模型画布（BMC）是一个视觉框架，可帮助企业定义其创建，交付和捕获价值的方式。它将复杂的业务功能简化为九个构件，涵盖客户，优惠，基础架构和财务可行性。这个概念已被GE，P＆G，NETTLEN，IBM，ERICSSON和DELOITTE等组织广泛采用。BMC充当描述，可视化，评估和不断变化的业务模型的共同语言。该框架由九个块组成：客户，优惠，基础架构和财务生存能力，涵盖了企业的四个主要领域。客户细分市场至关重要，因为它定义了企业旨在达到和服务的人员或组织群体。每个客户组都有不同的需求，行为或属性，代表单独的段。价值主张描述了为企业选择的特定客户段创造价值的产品和服务捆绑。它必须解决客户的问题或满足他们的需求，并且可以具有创新性或与现有的市场报价相似，并具有附加功能。要确定其客户群，企业必须回答诸如“我们要为谁创造价值？”之类的问题。和“谁是我们最重要的客户？”价值主张涉及通过特定渠道向客户提供价值。渠道在客户体验中起着至关重要的作用，帮助认识，评估，购买，交付和支持。有五个不同的通道阶段，包括直接，间接和混合选项。数据源2。成本驱动2。要建立有效的渠道，企业必须考虑如何达到目标受众，目前如何达到他们的目标受众以及哪些渠道最有效。公司必须找到正确的渠道组合，以满足客户需求。客户关系涉及与特定细分市场建立关系，从个人到自动化。这些关系可以推动客户获取，保留或提高销售。收入流代表每个客户细分市场的现金流。有两个主要类别：交易收入（一次性付款）和经常性收入（正在进行的付款）。企业必须考虑哪些客户的价值足以支付费用，他们当前的付款方式以及他们宁愿付费以确定理想的收入来源。企业可以通过多种方式产生收入，例如基于订阅的模型或分层定价。定价机制的选择极大地影响了产生的收入。业务模型的资源和关键要素对于企业成功至关重要。业务模型使企业能够创建和提供价值主张，到达市场，维持与客户群的关系并赚取收入。业务模型的类型需要不同的关键资源。例如，像TSMC这样的芯片制造业务需要价值数十亿美元的资本密集型设施，而像Nvidia这样的筹码设计师需要熟练的人力作为其关键资源。关键资源可以由企业拥有或租用，也可以从其主要合作伙伴那里获得。有四种类型的伙伴关系：1。可以通过回答问题来确定它们：我们的价值主张需要什么关键资源？维持我们的分销渠道，客户关系和收入来源需要哪些资源？关键资源可以分为三组：1。成本结构企业的关键活动描述了公司使其业务模型起作用所必须做的最重要的事情。他们必须创建和提供价值主张，到达市场，维持客户关系并赚取收入。关键活动取决于业务模型类型。例如，微软的关键活动是软件开发，而对于戴尔来说，是供应链管理。要确定关键活动，企业必须回答问题：我们的价值主张需要哪些关键活动？哪些活动直接有助于维护我们的分销渠道，客户关系和收入流？关键合作伙伴关系描述了制造业务模型的供应商和合作伙伴的网络。战略合作伙伴2。供应商合作伙伴3。协作合作伙伴4。间接合作伙伴在建立伙伴关系之前，企业必须提出问题：我们的主要合作伙伴是谁？谁是我们的主要供应商？我们从合作伙伴那里获得了哪些关键资源？合作伙伴执行哪些关键活动？建立伙伴关系时有三个企业的动机：1。降低成本2。提高效率3。改进的客户服务成本结构描述了经营业务模型所产生的所有费用。业务在创造和交付价值，维持客户关系和产生收入方面产生了成本。要达到最佳的成本结构，企业必须回答问题：我们的业务模型固有的最重要的成本是什么？哪些主要资源最昂贵？哪些关键活动最昂贵？成本结构可以分为两个广泛的类别：1。价值驱动的成本驱动的业务模型着重于尽可能最大程度地减少成本，使用低价价值主张，最大自动化和广泛的外包。示例包括Notrills Airlines，例如Southwest＆EasyJet，快餐店，例如McDonald's＆KFC。另一方面，价值驱动的业务模型通常以高级价值主张和高度的个性化服务来表征。例子包括豪华酒店，劳斯莱斯（Rolls-Royce）等昂贵的汽车。模型构建块是业务模型Canvas的基础，这是一种动手的工具，可以促进理解，讨论和分析。画布由九个块组成，允许创建新的或现有的业务模型。Nespresso从交易到经常性收入的战略转变是如何应用商业模型画布的一个例子。通过出售咖啡机并产生了对豆荚的反复需求，Nespresso消除了中间商并增加了利润。商业模型画布通过使不同的利益相关者保持一致，在启动前促进思想测试，并专注于以客户为中心的方法来鼓励合作。###它还为业务模型带来了更好的清晰度和结构。但是，画布缺乏定义任务陈述的部分，忽略了成本和收入超出成本和收入的利润机制，并且不描绘要素之间的互连或承认竞争和环境影响等外部因素。大规模定制正在改变我们所知道的计算世界。各种行业正在采用这一概念来彻底改变其战略。Moka Pot是一位传统的咖啡机，已经看到了NetJets和Tesla等企业研究其独特的大众生产方法。这些公司使用的分销渠道是如何在不同部门应用大规模定制的一个示例。在高功率充电网络上，宝马，戴姆勒，福特和大众汽车之间的合作是该概念在汽车行业中潜力的另一个例子。同样，本田和索尼建造电动汽车之间的伙伴关系展示了大规模定制如何导致新兴技术的创新解决方案。此外，像Uber和Spotify这样的公司正在探索通过合作将音乐整合到汽车播放列表中的方法。沃尔玛通过利用其规模和基础设施来创造积极收益的关注表明，适应业务模型以响应不断变化的市场状况的重要性。大型技术业务建模中需求端经济的概念也是大规模定制起着至关重要的作用的领域。随着像Uber，Spotify和其他公司这样的公司继续创新，他们必须在增长与可伸缩性和可持续性的需求之间取得平衡。通过分析诸如战略范围和思考设计普及的业务模型画布之类的业务模型，我们可以看到如何在各个行业中应用大众定制。Nespresso的案例研究演示了该概念如何成功地创建满足客户需求的独特产品。