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World File Search System分类学
微生物分类学微生物分类法
估计地球上存在1300万种物种，仅描述了175万种，其中包括1,56,000种微生物物种的描述（表2.1）。由于显微镜大小和缺乏确定的结构特征，微生物的分类是一个巨大的挑战。此外，随着现代分子工具的出现，微生物物种的数据集将增加多胎，并使它们的隶属关系更加困难。但是，您可能想到的基本问题是为什么我们需要对微生物进行分类或识别？这个问题的答案在于一个事实，即准确地识别微生物的隶属关系在经济，社会和健康原因上都很重要。因此，需要确定的微生物的存储库来追踪疾病的病原体或找到具有工业或农业重要性的有用微生物。因此，我们需要具有适当的识别和分类系统，以了解微生物多样性以及具有透彻的参考。根据“分类法”或“系统学”研究了这一方面。分类法（希腊语：出租车安排或命令，命令，或分配，分配或管理）处理分类生物的研究。微生物分类法可以定义为对
综合分类学和系统发育学
生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一，拥有大量特有物种。水生生物多样性，尤其是渔业资源，至关重要，因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而，由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法，彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而，它有时会遇到表型可塑性等问题，即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足，解决了分类模糊性问题，揭示了隐秘物种，揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区，并且是一个生物多样性大国，但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种，增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。
全能系统中燃料的分类学
从石器时代开始，人类使用燃料，将其定义为任何用于能源转化的能源载体（联合国食品和农业组织，2004年；国际标准化组织，2014年）。在公元前790,000年建立了使用驯化火力的第一个证据。（Alperson-Afil和Goren-Inbar，2010年）。因此，生物质一直是人类用于安全，烹饪和供暖的第一个燃料。如今，大多数使用的能源是化石燃料。 在2019年，石油，煤炭和天然气分别占全球主要能源消耗的31％，25％和23％（我们的数据世界，2021年）。 尽管它们的优势很大，能量密度很高，但这些燃料仍有一个主要的缺点：它们的燃烧释放了大量二氧化碳（2019年CO 2的35 GT），主要负责气候变化（国际能源机构，2020b）。 能源过渡的最大挑战是在减少温室气体排放的同时确保能源供应。 实际上，这意味着要找到化石燃料的替代品。 首先，在能源过渡的背景下，燃料将继续在全球能源系统中发挥重要作用（Ahlgren，2012年）。 即使电力通过能源需求的电力获得了份额，它也不会完全置换燃料，这是出于三个主要原因：存储，基础设施兼容性和跨部门链接。 由于经济惯性及其基础设施遗产（Ahlgren，2012），燃料仍然是需要高能量密度的部门的最合适解决方案（例如 Contino等。如今，大多数使用的能源是化石燃料。在2019年，石油，煤炭和天然气分别占全球主要能源消耗的31％，25％和23％（我们的数据世界，2021年）。尽管它们的优势很大，能量密度很高，但这些燃料仍有一个主要的缺点：它们的燃烧释放了大量二氧化碳（2019年CO 2的35 GT），主要负责气候变化（国际能源机构，2020b）。能源过渡的最大挑战是在减少温室气体排放的同时确保能源供应。实际上，这意味着要找到化石燃料的替代品。首先，在能源过渡的背景下，燃料将继续在全球能源系统中发挥重要作用（Ahlgren，2012年）。即使电力通过能源需求的电力获得了份额，它也不会完全置换燃料，这是出于三个主要原因：存储，基础设施兼容性和跨部门链接。由于经济惯性及其基础设施遗产（Ahlgren，2012），燃料仍然是需要高能量密度的部门的最合适解决方案（例如Contino等。由于它们的间歇性和空间差异，可变可再生能源（VRE）的更深入整合需要存储和运输，以便在正确的时间和正确的位置提供能源需求（Hall and Bain，2008; Evans等，Evans等，2012; Brouwer等，2016; Gallo等，2016; Gallo等，2016; Rosa; Rosa; Rosa，2017; Rosa，2017）。，如果典型的电池容器在存储容量（最高10兆瓦时）和目前的显着成本和自我释放损失方面有限，那么能源转换为燃料为更高的存储容量（从100 GWH）（从100 GWH）和更长的存储时间尺度（几个月至年度）提供了更便宜的解决方案（Rosa，2017年）。重型运输，运输，航空或化学工业）（Zeman和Keith，2008; Pearson等，2012; Rosa，2017; Rosa，2017; Goede，2018; Trieb等，2018; Decker et al。，2019; Albrecht and Nguyen and Nguyen，2020; Stan ˇCin等，2020年）。（2020）指出，能源转变是跨学科的努力，而不仅仅是电力部门。后者仅代表全球能源消耗的五分之一（国际能源机构，2020a）。也，Goede（2018）在2018年表明，荷兰的CO 2排放量在不同类型的最终用途中同样分配（即功率，热量，流动性和非能量）。这强调了考虑每个能源部门的必要性，而不是将所有精力集中在电力系统上，甚至更多地转向朝着多向量相互联系的能源系统转移。鉴于将可再生能源转化为燃料的途径的越来越多，需要进行清晰的分类和术语（Bailera等，2017）。在这种跨部门方法中，从增加VRE的份额的角度来看，燃料是有希望的能源载体，以最大程度地提高整体系统的效率（Mathiesen等，2015； Stan ˇCin等，2020）。如Ridjan等人所预测的。（Ridjan等，2016），现在有必要通过使用更全面和定量的术语来支持正确的燃料技术开发（例如指定生物质在能量中的份额
生物中细菌的分类学分析...
水果废物据报道是食物废物生产的主要贡献者之一。它们对环境有影响，因此需要对其进行处理。为了减少负面影响，必须在释放到环境之前对水果废物进行处理。同时，据报道了有关其功能特性和作为生物酶的营养性的水果废物。这项初步研究旨在提供有关在厌氧发酵中用不同浓度的益生菌处理的橙色水果废物中生物酶的元基因组细菌的信息。生物酶是一种由15 g红糖的混合物制成的发酵溶液：5 kg橙色水果废物：和12升水。发酵过程进行了1个月，然后将生物酶样品进行1升进行元基因组分析。使用Nanobore测序的Amplicon全长测序对细菌16S rRNA基因的下一代测序（NGS）方法进行了元基因组分析。在这项研究中，假单胞菌（Proteobacteria），类Betaproteobacteria，Burkholderiales和commomonadaceae的阶层是生物酶的主要细菌群，这些细菌是由橙色水果废物产生的。在下一项研究中对细菌物种的鉴定对于了解细菌物种在橙色水果废物中生物酶产物的生化代谢中的作用很重要。
植物分类学和植物多样性的进步
期刊植物正在组织一个特殊问题：“植物分类学和植物多样性的进步：地中海及其他地区的见解”，以增强对地中海及周边地区植物分类学和植物群的了解。地中海是一种主要的生物多样性热点，尽管其植物多样性巨大，但仍未完全研究。增加人类干扰和气候变化继续推动生物多样性丧失，使保护努力比以往任何时候都更加紧迫。此问题邀请从事分类学研究的学者，包括形态学，核学，分子系统发育，生态学和关键或不忽视的物种的解剖结构。地中海地区看到了许多分类学发现，不断扩大科学知识。本期特刊欢迎研究人员采用现代和创新方法的植物分类学和系统发育，有助于更深入地了解生物多样性及其保护。
市场领域的分类学|尤里卡网络
塑料制造商同质注射/挤出物非均匀注射/挤出纤维增强（塑料）复合材料（塑料）复合材料其他制造的塑料工艺，用于使用塑料涂料和粘合剂制造膜和膜的产品和基于膜的产品专用材料：生产者和制造商的产品专业材料：E.G.G.硅晶片）III/V半导体材料（例如砷化金属）特种金属（包括与金属合作的过程）陶瓷润滑剂和功能流体其他特色材料商品化学品和聚合物工业化学化学物质聚合物（塑料）材料专用/性能/性能化学化学化学品电子化学物质电子化学物质其他特种化学物质农业化学品和其他分类化学材料（其他分类）工业化学
机器学习中损失功能的调查和分类学
对数据进行了训练，以建模基础模式[3-6]。机器学习方法可以应用于许多不同的研究领域，包括生物医学科学[7-10]，Nat-Ural语言理解[11，12]，[13]，[13]异常检测[14]，图像分类[15]，数据库知识发现[16]，机器人学习[17]，在线广告[18]，时间序列[18]，时间序列[199]，更多的[19] 21 21 [21] [21] [21] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] []要训练这些算法，有必要定义一个目标函数，从而给出算法性能的标量度量[3，22]。然后可以通过优化目标函数的值来训练它们。在机器学习文献中，这种目标函数通常以损失函数的形式定义，在最小化时，它们是最佳的。损失函数的确切形式取决于要解决的问题的性质，可用的数据以及正在优化的机器学习算法的类型。因此，找到适当的损失功能是机器学习中最重要的研究努力之一。随着机器学习的进展，已经引入了许多损失功能来解决各种任务和应用程序。总结和理解这些功能是必不可少的，但是很少有作品尝试全面概述整个领域的损失功能[23]。现有评论通常缺乏可靠的分类法来有效地构建和背景化这些功能，或者狭窄地关注特定应用，例如图像分割或分类[24，25]。1。此外，没有一个来源在统一的正式环境中呈现最常用的损失功能，从而提供了有关其最终优势，限制和用例的详细见解。因此，我们一直在努力建立适当的损失功能分类法，我们在其中显示了每种技术的优势和缺点。我们希望这对于想要熟悉机器学习文献中最常见的损失功能并找到适合他们试图解决的问题的新用户很有用。我们还希望此摘要将作为高级用户的全面参考，使他们能够快速找到最佳的损失功能，而无需大量搜索文献。此外，这对于研究人员找到可能进行进一步研究的途径或了解将其提出的任何新技术放置在哪里可能有所帮助。，例如，他们可以使用此调查来了解我们提出的分类法内的新建议是否适合某个地方，或者他们是否属于一个全新的类别，也许以新颖的方式结合了不同的想法。总体而言，我们包括43个最广泛使用的损失功能。在这项工作的每个部分中，我们都根据可以使用的任务的广泛分类来分解损失。每个损失函数将被数学定义，其最常见的应用程序列出了强调优势和缺点。这项工作的主要贡献可以在图每个损失函数首先根据其所利用的特定任务进行划分：回归，分类，排名，基于能量的建模。最后，我们通过其潜在策略对每个损失函数进行了分类，例如误差最小化，概率形式化或边缘最大化。
双翼卷的评论：分类学，生态学和造林
aba aba脱甲酸ACOM亚洲大会在亚洲技术部（1993年1月）BHC苯苯二氯世生物研究中心的生物研究中心培养林业林业林中心，在亚洲技术部（停止），世界银行亚洲技术部（停止），亚洲技术部（停止）在亚洲技术部（停产） Database of tropical tree seed research DENR Department of Environment and Natural Resources, Philippines DFID Department for International Development (United Kingdom) DNA Deoxyribonucleic acid EEC European Economic Community FAO Food and Agriculture Organization of the United Nations FD Forest Department of Peninsular Malaysia FORSPA Forestry Research Support Program for the Asia-Pacific FRIM Forest Research Institute Malaysia GTZ Deutsche Gesellschaft für Technische Zusammenarbeit IBPGR国际植物遗传资源委员会（现已IPGRI）ICFRE印度林业研究与教育委员会国际环境与发展研究所IPGRI IPGRI国际植物遗传资源研究所ITTO国际热带木材组织IUCN世界保护联盟
具有Synexis的空气清洗技术的分类学
•稀释和排气。这两种方法通常用于组合用来将病原体从占用空间逐渐重新定位到外部空间。增加室外空气通风，即增加从外部带入的新鲜空气量（假定较低的病原体浓度），稀释室内空气中病原体的浓度。增加室内空气的量（以及它所携带的病原体）耗尽到外部，可维持建筑压力，并增加了从占用空间中去除病原体的速度。这种合并的方法可有效地降低空气传播病原体的浓度，但不能解决受污染的表面，并且可能导致能使外部空气调节的需求增加能源消耗。此外，不受控制的通风可以提高房间的湿度水平，这可能有助于霉菌的产生，并且在某些条件下，可能有助于促进其他病原体的传播。此外，根据房间内的气流，可能会形成涡流，并且某些病原体可能在房间区域发现避难所，气流减少和空气停滞。
共同的地面分类学多寿司活动表
目标和筛选标准欧盟1对多术语CGT的分析仅涵盖了欧盟分类法的气候变化缓解目标，以及相应的实质性贡献技术筛查标准，这些筛查标准是多妇女司法CGT的活动范围。对多寿司CGT的分析详细介绍了每种活动的每个技术筛查标准，并且在相关的情况下考虑了其他交叉引用的欧盟调节。它不涵盖欧盟分类法的最低危害和最低保障措施。中国2中国分类法定义了支持环境改善，缓解气候变化和更有效的资源利用目标的经济活动，并且主要包括针对环境保护，能源节能，清洁能源，绿色运输和绿色建筑物的融资，运营和风险管理，以建立绿色金融系统的指南中所需的绿色建筑物3。中国分类法不会将每个活动映射到欧盟或新加坡分类法中的单一特定目标。为了促进技术分析，提取并分析了中国分类法的气候变化降低目标的活动，以进行多管辖区映射和比较练习。中国分类法具有四个层次的粒度，其中包括绿色行业指导目录中列出的每个要求的描述（2019年版）以及中国分类法的相应“指示/条件”