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南苏丹共和国 工人接触低的人工智能 世界银行文件 采购计划（文本零件） 马拉维政府 利用成熟技术进行卫生融资... 采购计划（文本零件） 采购计划（文本零件） 采购计划（文本零件） 加纳二级城市支持计划 公共披露授权 采购计划（文本零件） 公共披露授权 太平洋的气候数据库 冈比亚基础设施项目（GIP） 数据 - 的动态，高分辨率财富测量 世界银行 柬埔寨健康公平和质量改进项目 采购计划 世界银行 菲律宾数字经济报告2020
I.在2024年6月3日至7日，针对东非地区数字整合计划（EA -RDIP，P176181）进行了项目实施支持任务（ISM）。作为该更广泛的地区项目的一部分，南苏丹共和国的混合动力（虚拟和面对面）任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood（Tane Tean Leader，高级数字开发专家）领导，由Victor Kyalo（高级数字发展专家），Ariic David Reng（数字发展顾问），Michael Okuny（高级财务管理专家）和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek（高级生产专家）组成。Giacomo Assenza（网络安全专家）和Dereje Agonafir Hablewold（高级环保专家）和Jennifer Gui（南苏丹项目焦点，高级数字发展专家）实际上加入了任务。
场地分配高分辨率地图
图 2.1：国王十字站和彭顿维尔路空间战略区域场地分配位置...................................................................................................................................... 4
纳米晶体中单分子的高分辨率低分辨率
摘要：我们在液态氦气温度（T = 2 K）上进行激光光谱，以研究用氢化动力学滴注制造的纳米镜高度的蒽晶体中的掺杂的单二苯甲烷（DBT）分子。使用高分辨率的荧光激发光谱法，我们表明，印刷纳米晶体中单分子的零子线几乎与对散装中同一来宾 - 宿主系统观察到的傅立叶限制过渡一样狭窄。此外，光谱不稳定性可与或小于一个线宽度相当。通过记录DBT分子的超分辨率图像并改变激发梁的极化，我们确定印刷晶体的尺寸和晶体轴的方向。对于一系列应用，有机纳米和微晶的电水动力印刷是感兴趣的，其中希望对具有狭窄光学转变的量子发射器进行对照定位。关键字：纳米折线，纳米晶，量子发射极，单分子，单光子源，光谱M
高分辨率显微镜的分子统治者
最新的超级分辨率显微镜方法现在在几纳米范围内实现了光学分辨率。这对应于细胞分子大小范围的分辨率。然而，尚未有可能验证在细胞构建块（例如多蛋白络合物）上实际达到的分辨率，因为没有生物分子参考系统可以在几个纳米的距离处用精确定义的位置标记染料。
在气候变化下，对朝鲜半岛的水稻产量的评估具有1公里的高分辨率SSP-RCP情景
根据国家农业科学研究所所产生的新气候变化情景，评估了整个朝鲜半岛的水稻气候产量潜力（CYP）的变化，并在共享的社会经济途径（SSP）和代表性浓度（RCP）发射方案下，在1 km分辨率下以1公里的分辨率为1 km，以1公里的分辨率进行评估。为了克服数据可用性，我们利用太阳辐射进行CYP而不是阳光持续时间，而阳光持续时间在气候预测场中相对罕见。结果表明，与当前气候相比，在温暖的温度条件下，最大CYP（CYPMAX）减少了，最佳标题日期逐渐延迟。在SSP5-85场景中，这种趋势尤其明显，表明除了朝鲜东北山区外，变暖速度更快。这显示了较低排放场景的好处，并采取了更多的努力来限制温室气体的排放。另一方面，Cypmax显示了各种可行的未来，在分析单个模型或少量模型结果时，它显示了未来气候预测的固有不确定性以及风险，突显了合奏方法的重要性。这项工作得到了赠款的支持（no。RS-2021-RD009055）来自大韩民国农村发展管理局
评估加利福尼亚当前系统的高分辨率大气和海洋模拟
本文是两者中的第一个，它提出了16年的主题解决方案，该解决方案是沿美国西部14海岸的加利福尼亚电流系统（CCS）的耦合物理学和生物地球化学模型，并验证有关平均，季节性，年间和15个季节性的季节性季节性季节性和较低度的物理解决方案。其伴侣论文是Deutsch等。16（2021a）。目的是构建和演示一种建模工具，该工具将用于17种机械解释，归属因果评估以及对18个循环和生物地球化学的未来进化的预测，并特别关注增加的海洋层构型 - 19 tion，脱氧，脱氧和酸性。CCS循环的良好解决的中尺度（DX = 4 km）模拟20是在1995年至2010年的16年后的21个时期的区域海洋建模系统中进行的。海洋解决方案由高分辨率22（DX = 6 km）的区域配置强迫天气和研究预测（WRF）大气23模型。这两个高分辨率的区域海洋和大气模拟都被横向开放的边界条件迫使24，从较大的域，更粗的父母仿真 - 25本身具有来自Mercator和气候预测的边界条件26 System System Reanalyses。我们在模拟的大气27强迫海洋和卫星测量的空间模式的强迫和暂时变化的强迫之间表现出了良好的一致性。然后用卫星和原位测量对模拟的海洋物理29领域进行评估。模拟再现30个气候上升前和跨近岸的等值斜率，31个平均电流模式（包括加利福尼亚潜流）以及季节性，年际，32和亚季节变异性的主要结构。它还显示了中尺度涡流活性与33海洋和大气之间的风能交换之间的一致性。最后，使用高频风强迫35的影响评估了天气风变异性对现实代表海洋36中尺度活动和年龄型惯性电流的重要性。37
高分子 - 重量-DNA-DNA-萃取 -
该协议详细介绍了海洋大藻类组织的高分子量DNA提取。海洋大量藻类包含各种独特的细胞壁成分，包括硫酸化的多糖和多酚。这些成分通常与高分子量（HMW）DNA共同流行，并导致文库准备和测序结果减少。该方案融合了聚乙烯 - 丙烯吡啶酮（PVPP）和β-莫咖啡乙醇（BME），以减少多酚污染，并以乙酸钾（KOAC）（KOAC）的早期盐盐措施来解决多糖。该方案在很大程度上是从牛津纳米孔HMW DNA从拟南芥叶片中提取的，该叶子叶结合了QIAGEN血液和细胞培养DNA MIDI KIT进行柱清洁。DNA产品通常需要在洗脱后进行额外的清理，我们建议所有HMW应用的Bluepippin 15KB尺寸选择。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
增强超高分子量块共聚物链迁移率的策略，以访问大时尺寸（> 100 nm）
Cian Cummins，Alberto Alvarez-Fernandez，Ahmed Bentaleb，Georges Hadziioannou，Virginie Pon-Sinet等。Langmuir，2020，36（46），pp.13872-13880。10.1021/acs.langmuir.0c02261。hal-03033202
Hitachi High-Tech获得CDP的最高分数“列表...
东京，2025年2月14日 - 日立高科技公司（“日立高科技”）已被CDP* 1（总部位于英国）为2024年的“列表”，这是一个非政府组织，该组织在全球范围内进行环境研究和信息披露。在2010年，我们在CDP上注册，并继续努力实现与自然和谐相处的脱碳社会。这是Hitachi高科技在气候变化和水安全中首次被选为“清单”。以及在2024财年评估的24,800多家公司中，日立高科技受到评估，其努力减少气候变化类别的整个价值链中的温室气体排放。在水安全方面，它是根据其业务和自然环境相关的分析和计划进行了评估的，以及基于建议的建议* 2发表的有关自然有关的财务披露（“ TNFD”）的信息披露的透明度* 3。在气候变化和水安全中，Hitachi High-Tech被选为“列表”，评级最高。日立高科技集团将通过促进碳中性计划并减少制造业和加强环境管理的环境影响，以促进可持续的全球环境，从而继续在整个价值链中创造环境价值。*1 CDP：CDP是一家全球非营利性慈善机构，为投资者，公司，城市，州和地区管理全球披露系统，以管理其环境影响。），并建立一个可持续的社会。组织在气候变化的三个主题中分析并评估世界主要公司的环境计划和信息披露；水安全；和森林 - 并选择最佳公司作为“清单”公司。*2 TNFD *3工作组关于自然有关的财务披露（TNFD）的建议摘要：它是指所谓的组织以及公司和组织为披露信息披露信息并采取行动的框架，以对自然环境和生物多样性的变化采取行动。使用该框架的披露旨在帮助将全球财务流从自然阴性转变为自然阳性结果。展望未来，预计将向TNFD留下更多的关注（地质特征，土壤，空气，水，所有生物体等）。