摘要:在对不同的遗传工具和基因组方法的基本描述之后,与现代作物育种最相关(例如,QTL映射,GWAS和基因组选择; tomicksick,QPCR和RNA-SEQ; QPCR和RNA-SEQ; TRENSENESIS和GENE编辑),该论文在赖斯(Rapen)和基因编辑中介绍了相关的介绍其历史和主要的成就,并将其介绍为米兰的介绍,并在米兰的范围内进行了整个趋势,并介绍了麦片的趋势。植物对面临主要非生物限制的反应,包括营养局限性,干旱和耐热性以及氮气使用效率(NUE)。在这些主要农作物中某些遗传方法的时间和发展程度方面存在显着差异。也考虑了与它们独特的基因组复杂性有关的根本原因。基于书目记录,耐旱性和相关主题(即用水效率)是迄今为止分子工具在所考虑的育种目标中最丰富的。耐热性通常比大米和小麦中的NUE更重要,而玉米的耐热性相反。
摘要 — 全世界的城市化进程正在加快。随着人口增长和城市扩张,自然资源越来越有限。现代生活依赖食物、空间和土地等自然资源。城市化率从 1951 年的 17.30% 增长到 2011 年的 31.7%。根据公路运输和公路部的数据,在过去十年中,注册机动车的增长率接近道路网络增长率的三倍。不同国家的城市当局面临着处理城市增长的挑战,可持续的城市发展至关重要。它有其意想不到的副作用,如资源扩散、使用效率低下、环境恶化、污染程度加重、财富和机会分配不均。TOD 整合了土地使用和交通规划来解决这一问题,旨在建立有计划的可持续城市增长中心、步行、生活和高密度混合用途城市。然而,近几十年来,世界各地的许多城市都在公路运输而非公共交通领域发展。市民希望靠近交通系统。本文尝试对不同地区、不同城市、不同站点的各项政策进行分析。
•实施系统的方法来管理我们运营活动的影响和风险,包括排放和空气质量,排放和废物管理,水管理,生物多样性和保护区。•应用缓解措施层次结构原则(避免,最小化,还原)和持续改进的方法,以确保我们保持合规性,提高资源使用效率并降低环境影响。•将环境和生物多样性管理以及机会嵌入我们的业务计划和决策过程中。•遵守相关的法律和法规,并应用不存在法律的负责标准。•不从事新活动的新活动1在联合国教科文组织世界遗产清单上的自然站点的边界内。2•不在IUCN保护区域内开展新活动3,除非与该地区的管理计划兼容。•实现新活动的净登林森林砍伐4。•为所有新大项目制定生物多样性管理计划(CAPEX> 20亿美元)。•支持我们从事活动的地区和地区的积极生物多样性成果。•设定目标并公开报告我们的环境和生物多样性绩效。
摘要 在互联网竞争加剧的情况下,确定在数字环境中使用人工智能优化公司营销策略的主要方向非常重要。人工智能被视为基于全球网络生成的各种信息在使用数字营销工具时进行质的转变的工具。这项研究的方法论基础是全面分析在数字营销领域实施人工智能的科学方法,建立建模信息库,并确定最佳机器学习算法以确保品牌在互联网上的竞争力。已经制定了公司在提高数字营销工具使用效率的过程中必须使用的主要信息来源方案,以实施人工智能算法。介绍了数字营销工具,这些工具用于与目标受众建立长期沟通并确保经济上可行的转化水平。介绍了公司使用现代机器学习算法与互联网受众互动的主要阶段。确定了人工智能在数字营销中应用的主要方向,使企业能够基于个性化的互动模型在用户中实现较高的忠诚度。
版本3.0更新先前的版本2.3至:(a)修订并阐明退役计划的删除要求,以反映2023年通过采用房屋法案4的国家商户发电设施的变化; 2(b)需要对包含电池存储的太阳能系统进行危害评估; (c)扩大了农田保护的考虑。脚注提供了解释性文本。是否要通过重新分区财产或有条件使用许可程序来接近中间和大规模地面的位置的问题。krc提出了一种使用后一个过程的模型,认为通过杯赛过程达成的灵活性允许将特定于案例的条件放在必要时,以将拟议的用途集成到现有环境中,并完全保护他人的相关权利,而不是重新分配的,这可能会向其他工业或其他工业用途开放,从而更加明显地将其开放,从而更加明显地改变和永久性的区域。将这种sess指定到工业区域是由于支持它们所需的面积数量,因此对工业区域土地的使用效率低下。
农业的可持续性强化是全球粮食安全战略的重要组成部分,旨在产生高农作物产量,并产生最小的环境影响(Garnett等人,2013年;联合国,2015年)。未来的粮食系统需要保护或改善土壤健康和生育能力,这是由有效的营养管理为最大程度地减少造成异地污染的土壤损失的基础(Foley等,2011; Steffen et al。,2015; 2015; United;联合国,2019年)。氮(N)引起了人们的关注,因为土壤中的N损失引起了深刻的环境问题,并提出了路线图来提高n在种植中的N使用效率(Udvardi等,2021)。在热带地区,土壤和气候条件下加剧了有效的肥料使用的挑战,因为土壤可以高度风化,肥料养分不那么良好(Baligar&Bennett,1986),温暖的温度加速了土壤有机物和微生物养分的损失(Stanford et and-nutentiers rain。 (Bouwman,1998; Seyfried&Rao,1987)。
循环经济(CE)由于对线性经济模型下的生产过程引起的资源提取率和污染的关注日益增加,因此在全球范围内一直在上升。CE是“通过意图和设计恢复或再生的工业系统”(EMF 2013)。CE超越了回收利用和减少废物,因为它旨在重视废物并尽可能长时间保持材料的流通。这是关于通过提高生产率和效率来从更少的资源中提取更高的价值,并从所有权转向访问产品,从而创造出共享的心态,从而允许提高资产使用效率,从而减少消费。对于岛屿国家而言,CE由于易受气候变化和污染的脆弱性而高度相关,而且由于国家对大多数产品的进口食用的依赖。因此,印度洋委员会已从世界银行获得资金,以支持Swoofish区域项目,并增加了为供应和生产链建立循环经济模式以减少下游海洋污染的努力。CE项目针对每个AIODIS国家的目标是促进循环经济,并保护环境和自然资产,同时旨在促进经济增长。
互联网流量的巨大增长需要高级技术来实现光学网络的动态操作,有效利用光谱资源和自动化。在本文中,我们研究了弹性光学网络中的主动频谱碎片化(SD)问题,并提出了一种新型的基于深的增强学习的基于深的增强框架,以提高光谱使用效率。与传统的,通常基于阈值的启发式算法不同,该算法解决了相关任务的子集并具有有限的自动化功能,DeepDefrag共同解决了SD过程的三个主要方面:确定何时执行脱落的裂纹,以划分为偏差,以及对这些派别进行划分的连接。通过考虑服务属性,通过几个不同的碎片度指标表达的频谱占用状态以及重新配置成本,DeepDefrag能够在网络寿命上始终选择适当的重新配置动作并适应不断变化的条件。广泛的仿真结果揭示了所提出的方案的卓越性能,而不是详尽的碎片化和众所周知的文献基准启发式,从而在较小的碎片机开销时实现了较低的阻塞概率。
铁路运输的历史可以为未来的能源过渡提供宝贵的见解,因为它在促进清洁行动性方面的重要性。铁路网络的演变,燃油消耗,效率,能源服务和CO 2排放之间存在复杂的相互作用,需要进一步探索。我们开发了一个数据集,该数据集涵盖了铁路运输各个阶段的能源使用,以及轨道,能源服务的长度,能源服务和CO 2排放。要处理缺少的数据,我们在历史能源重建研究中首次使用了机器学习技术。我们的分析表明,对于世界铁路运输(1),最终可用的效率从1840年到2020年提高了30倍,主要是由于用柴油和电动机替换蒸汽火车,(2)最终能源使用的峰值在1940年代发生的最终峰值发生在1940年代,而能源使用和运输服务的有用和运输量继续增长,(3),(3)降低了(3),(3)降低了(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(carbone)(3)(3)(3)(3)(3)到1840年至2010年之间的0.02千克CO 2 /tkm),这不仅是由于最终到使用效率的提高,而且还因为占用,占用率的增加,工作条件更好以及被动系统损失的损失减少。
钾(K)是植物健康生长所需的关键元素,因为它激活了植物体内的许多酶促反应。如今,K缺乏症在全球范围内广泛。 高钾肥的高成本和对施肥的外部营养方面的认识较少,这可能是巴基斯坦缺乏k的土壤的原因。 正在努力提高商业钾来源的K的钾使用效率(KUE)和生物利用度。 因此,在盐水条件下,使用碳隔离肥料(CSF)在盐水条件下(4 ds m -1)使用小麦作为Pindandan Khan,旁遮普邦,巴基斯坦的Pind Dadan Khan的测试作物来最大程度地减少生物利用K损失。 实验在三个复制的随机完整块设计(RCBD)统计方案中使用四种处理,即T1 =控制; t2 =滤饼按泥(FCP)为CSF; T3 =钾盐(SOP)的硫酸盐; T4 = SOP + FCP,使用两个小麦品种,即Faisalabad 2008(FSD-08)和Chakwal-50。 结果暗示,在盐水生长环境下,SOP的应用与FCP(T4)结合使用Faisalabad 2008进行了最佳处理,比Chakwal-50更好。 最大尖峰长度(8.85厘米),谷物/尖峰的数量(45),芽干重(2.75 g),土壤K含量(310 ppm),土壤C含量(1.03%),叶绿素含量(2.18 µmol M- )如今,K缺乏症在全球范围内广泛。高钾肥的高成本和对施肥的外部营养方面的认识较少,这可能是巴基斯坦缺乏k的土壤的原因。正在努力提高商业钾来源的K的钾使用效率(KUE)和生物利用度。因此,在盐水条件下,使用碳隔离肥料(CSF)在盐水条件下(4 ds m -1)使用小麦作为Pindandan Khan,旁遮普邦,巴基斯坦的Pind Dadan Khan的测试作物来最大程度地减少生物利用K损失。实验在三个复制的随机完整块设计(RCBD)统计方案中使用四种处理,即T1 =控制; t2 =滤饼按泥(FCP)为CSF; T3 =钾盐(SOP)的硫酸盐; T4 = SOP + FCP,使用两个小麦品种,即Faisalabad 2008(FSD-08)和Chakwal-50。结果暗示,在盐水生长环境下,SOP的应用与FCP(T4)结合使用Faisalabad 2008进行了最佳处理,比Chakwal-50更好。最大尖峰长度(8.85厘米),谷物/尖峰的数量(45),芽干重(2.75 g),土壤K含量(310 ppm),土壤C含量(1.03%),叶绿素含量(2.18 µmol M-