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伯格曼法则之下:为什么穴居猫头鹰在北方会长得更大

Beneath Bergmann’s Rule: Why burrowing owls grow bigger in the North

伯格曼法则不仅受到进化的驱动,还受到早期生命压力和短期环境变化的影响。《伯格曼法则之下:为什么穴居猫头鹰在北方变大》一文首先出现在《高级科学新闻》上。

[甲壳纲动物 • 2026] Harcledo toyoshioae • 北太平洋西部的巨眼深海eusirid 片脚类新种(片足纲:Eusiridae)

[Crustacea • 2026] Harcledo toyoshioae • A New Species of Giant-eyed bathypelagic eusirid Amphipod (Amphipoda: Eusiridae) from the western North Pacific

Harcledo toyoshiaoae Kodama, Watabe, Nakaguchi & Wakabayashi, 2026「オオメダマヨコエビ」 DOI: doi.org/10.1080/14772000.2026.2659885摘要深海视觉环境在光线中呈现出极端的梯度强度,导致眼睛形态的差异。在片脚亚目的中,这种特化在远洋的 Hyperiideans 中已有记载,而深海的 Eusiridae 仍然鲜为人知。在日本的一次深海调查中,我们收集了一种眼睛明显放大的eusirid片脚类动物。使用形态学和四个 DNA 条形码区域的综合分类法表明,它代表了单型 Harcledo Barnard

利用Prophet模型对人流数据进行时间序列预测分析~新冠疫情及世博会后大阪主要景点的人流特征及未来游客量预测~

Prophetモデルを用いた人流データの時系列予測分析~コロナ禍・万博を経た大阪主要スポットの人流の特徴と来訪者数の将来予測~

■摘要 近年来,通过智能手机等设备获取的“人流数据”,因其能够直观、准确地了解人流活动和停留的实际状态,越来越多地应用于城市规划、旅游推广等广泛领域。了解人流数据的特征对于了解房地产需求和城市结构也很重要。因此,本文利用Location AI Co., Ltd.提供的人流数据,利用Prophet模型进行时间序列分析,掌握大阪市主要景点的游客特征,预测未来的人流趋势。分析表明,大阪主要景点的游客量不仅受到季节变化和天气条件的强烈影响,而且还受到传染病传播和大阪关西世博会等外部事件的影响,并且影响程度根据每个景点的用途和位置特征而存在很大差异。特别是,对大阪站周边地区的分析表明,近年来的大规模开发