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世纪，以富裕和营养食品的养育人群喂养不断增长的人群。除了主要农作物 - 大米，小麦和玉米 - 很重要
世纪，以富裕和营养食品的养育人群喂养不断增长的人群。除了主要农作物 - 大米，小麦和玉米 - 探索具有更多营养价值的孤儿/天然作物很重要（Chaturvedi等，2022； Chaturvedi等，2023）。生物应激源，包括真菌，细菌，线虫，昆虫和病毒；以及由于气候变化而加剧了土壤中的干旱，热，冷，盐度，流量和养分含量等非生物限制条件（Ghatak等，2017; Chaturvedi等，2021）。开发和利用多种弹性作物对于在所有环境限制下确保粮食安全至关重要。在环境限制下增加高产农作物，这是由于选择中的角色的遗传力较低而令人生畏。确定更多的重要特征可以赋予各种压力的宽容，这是科学家和育种者的主要目标（Roychowdhury等，2020）。因此，我们的研究主题“表征和改善了弹性作物发展的特征”，包括14种手稿，可为作物遗传资源，定量特质基因座（QTL）映射（基因组全基因组关联研究（GWAS），单倍型分析，多摩学分析，多摩学分析，基因发现，表达发现，高级遗传学特征化工具）提供新的见解。植物疾病每年在主要农作物中造成约30％的收益率损失（Gangurde等人）。在当前的气候情况下，许多疾病正在出现，在未来几十年中，农作物的可持续性恶化了（Chakraborty等，2014）。）。gwas已被用来有效发现与多种作物抗病的抗性相关的QTL（Gangurde等人Gangurde等。在过去的二十年中汇编并强调了成功的GWAS研究。他们的研究主要集中于提高通过
生物启动IDEATHON：授权思想，不断发展的科学
Bioinnovate Ideathon是一项激动人心的激烈竞争，旨在促进生物科学领域的创新和创造力。此事件邀请来自不同背景的参与者协作和开发尖端的想法，这些想法可能导致各个领域的变革性解决方案。参与者将专注于生物恐怖主义，医疗保健，农业，行业和环境可持续性等主题。
印度不断扩大的清洁能源劳动力——2022 年更新......
关于 CEEW 能源、环境和水资源委员会 (CEEW) 是亚洲领先的非营利政策研究机构之一。该委员会使用数据、综合分析和战略外展来解释并改变资源的使用、再利用和滥用。它以其高质量研究的独立性而自豪，与公共和私人机构建立伙伴关系，并与更广泛的公众互动。2021 年，CEEW 再次在 2020 年全球智库指数报告中的十个类别中广泛亮相。该委员会还一直被评为世界顶级气候变化智库之一。www.ceew.in | @CEEWIndia
不断变化的海洋中基于动态区域的管理工具
基于区域的管理工具（ABMT），包括海洋保护区（MPA）通常是静态的，无法反映海洋生态系统的动态现实。海洋生态系统的特征是它们的体现不断变化，这进一步由人为应激源（尤其是气候变化）扩大。ABMT和MPA的前提是以环境平衡的隐式假设，因为它们的边界和管理框架通常被固定，并且很难进行调整。本文试图在静态保护策略与海洋生态系统的深刻和天生的动态性质之间揭开张力。它进一步旨在推进动态ABMT的概念，提出了对ABMT治理的综合概念化，这种概念更容易应对复杂海洋生态系统提出的复杂海洋生态系统动态的挑战类型。的动态被广泛地解释为包含三个维度：空间，具有流动和可调的保护措施；规范性，表示一种动荡和自适应的管理框架，该框架利用生态和管理阈值作为适应性，及时和前瞻性方法来增强管理结果的发起人；和制度，即，充分灵活而动态的机构机制负责监督ABMT实施。在对动态ABMT的全面概念化之后，本文解决了以下问题，管理着海洋的法律框架是否可以维持这种动态的海洋治理模式。
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
在不断增长的经济中的所有包容性气候政策
我们应该提取多少地球化石资源？根据McGlade和Ekins（2015），1/3的石油，1/2的天然气和80％的煤炭需要留在地面上，以实现2°Celsius升温的国际商定的温度目标。从经济角度来看，我们必须询问该结果是否与社会最佳相对应。1对于最佳气候政策的设计，气候损害的经济估值至关重要。准确的气候损害功能的使用是“核心”的气候变化经济分析（Farmer等人2015，第1页。 332）。 在他们的开创性贡献中，Nordhaus和Boyer（2000）和Weitzman（2010）承认，任务非常要求。 对Auffhammer（2018）的调查提出了寻找气候变化损害的客观，全球可接受的单一估计的困难。 总体函数必须基于对许多不同生态系统的评估以及非常异构世界地区的当前和未来经济损失。 2然而，气候变化的全球挑战要求在全球一级制定最佳政策。2015，第1页。 332）。在他们的开创性贡献中，Nordhaus和Boyer（2000）和Weitzman（2010）承认，任务非常要求。对Auffhammer（2018）的调查提出了寻找气候变化损害的客观，全球可接受的单一估计的困难。总体函数必须基于对许多不同生态系统的评估以及非常异构世界地区的当前和未来经济损失。2然而，气候变化的全球挑战要求在全球一级制定最佳政策。
社论：不断变化的海洋粮食生产潜力
与许多其他环境一样，海洋和沿海环境容易受到气候变化的影响（IPCC，2023年）。海洋占据了世界表面的70％，具有巨大的生物量生产潜力，但是气候压力源会影响生态系统功能以及水生生物的健康和生长。了解气候变化将如何影响海洋粮食生产，因此可能的适应策略至关重要。虽然木磨坊的产量稳定或下降，但据信水产养殖在粮食安全中起着越来越重要的作用，有助于供应高质量的粮食，以满足不断增长的地方和地区社区以及全球人口的需求（Aksnes等人，2017年，2017年； FAO，2024年）。因此，我们必须考虑不断变化的海洋环境如何支持可持续的粮食生产。海洋热含量的观察记录表明，海洋变暖正在加速（Cheng等，2019）。海洋热浪（MHW）是异常的温暖海水事件，可能会对海洋生态系统产生重大影响（Oliver等，2021）。全球海平面上升和沿海流量的预测显示，随着极端事件变得更加激烈，许多物种的脆弱性水平增加了（Voustdoukas等，2018）。但是，关于气候变化对粮食生产的影响有许多知识差距，从根本上讲，由于影响暴露，风险水平和适应潜力的因素有许多不同的因素（Falconer等，2022）。研究主题，例如“不断变化的海洋中的粮食生产潜力”，以增加该主题的重点和相关性。结果该研究主题包含七个原始研究文章和一个观点。两篇研究文章考虑捕获猎犬，而其他研究则关注水产养殖。研究包括一系列实验，分析和建模方法，以解决与整体研究主题保持一致的问题。对粮食产量增加的需求正在给全球野生种群带来额外的压力，而捕虫的开发过多是一个主要风险。挑战之一是影响人口水平的多种因素，Yulianto等人研究了这一研究主题。Yulianto等人专注于印度尼西亚的蓝色游泳蟹（Portunus pelagicus）。结合了一系列方法来评估填充性的可持续性，并通过多个方面的方法来改善实践，从而整合技术，政策，监管和监测。在对Bigeye Tuna（Thunnus obesus）的薄片的分析中，Ding等人。使用鱼类库存的预测模型来分析气候变化对捕获的影响。
不断增长的可持续收益
本文档包含构成有关Repsol的前瞻性语句的信息和语句。此类估计或预测可能包括有关当前计划，目标和期望的陈述，包括有关影响Repsol财务状况，财务比率，经营结果，业务，战略，地理集中，生产量和储备，资本支出，成本储蓄，投资，投资和分配政策的趋势的陈述。此类估计或预测还可能包括有关未来经济或其他条件的假设，例如未来原油或其他价格，提炼或营销利润率和汇率。前瞻性陈述通常是通过使用诸如“期望”，“预期”，“预测”，“相信”，“估计”，“欣赏”和类似表达方式的术语来确定的。此类陈述不能保证未来的绩效，价格，利润率，汇率或任何其他事件，并且会受到可能超出REPSOL控制或可能难以预测的重大风险，不确定性，变化和其他因素。这种风险和不确定性包括Repsol及其子公司与西班牙的ComisiónNacionalnacional del Mercado de Valores提交的通信和文件中确定的这些因素和情况，以及与Repsol和/或其子公司签发的证券的其他监督机构的其他监管机构。除了适用法律要求的范围外，Repsol没有承担任何义务 - 即使发布了新信息或产生新事实，也可以公开报告这些前瞻性陈述的更新或修订。
人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的