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巴西新兴绿色的地理含义......
参与者如何利用权力和权力划分和控制空间，这让我们不禁要问，塞阿拉政府是如何为潜在的绿色氢工厂创造空间的，更广泛地说，是如何为风能和太阳能投资提供有前景的可再生能源场地（陆上和海上）来为电解槽供电的。之前，我们描述了陆地风电场环境许可中的欺诈性流程（Gorayeb 等人，2018 年）以及塞阿拉风电场许可文件中的夸大其词和错误声明（Araújo 等人，2020 年）。巴西刚刚完成了海上风电场许可监管框架（IBAMA，2020 年），这对于电解槽发电至关重要。未来绿色氢能海上风电场的许可成功可能依赖于对传统沿海渔业社区及其渔场的描述
气候，矿物学和稳定骨料在地理气候梯度沿土壤有机碳动力学
抽象有机物在土壤中的积累被理解为矿物相关（分解，微生物衍生的）有机物与自由颗粒（较少分解的植物衍生）有机物之间的动态。然而，从区域到全球尺度，主要土壤有机碳（SOC）部分的模式和驱动因素尚不清楚，并且与土壤类型之间的子宫遗传学变异保持不佳。在这里，我们将与淤泥和粘土大小的颗粒（S + C），稳定的聚集体（>63μm，SA）和颗粒有机物（POM）相关的SOC与沿着地理气候梯度采样的各种草地表土与颗粒有机物（POM）分开。两种矿物相关的部分（S + C＆SA）对SOC的相对贡献在整个梯度中差异很大，而POM从来都不是主要的SOC分数。稳定的骨料（>63μm）在富含碳 - 富含碳的土壤中成为主要的SOC分数。稳定聚集体中碳的分解程度（>63μm）始终在S + C和POM级分之间，并且没有沿研究梯度变化。相比之下，与S + C分数相关的碳在富含碳 - 贫民土壤中的微生物分解较少。S + C部分中SOC的量与Pedogenic氧化物的含量和质地呈正相关，而与稳定聚集体（>63μM）相关的SOC量与Pedogenic氧化物含量呈正相关，并与温度负相关。我们提出了我们发现的概念摘要，该概念将稳定骨料（>63μm）与其他主要SOC馏分的作用整合在一起，并说明了它们在（土壤）环境梯度之间的重要性变化。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
将地理空间信息应用于气候挑战
文本中的文本为每个部分的开头用于提供各节的指导。这是“将地理空间信息应用于气候挑战”的高级未经编辑的副本。任务团队将在接下来的几个月内详细阐述并基于该草案，直到联合国全球地理空间信息管理（UN-GGIM）的第七级高级论坛（UN-GGIM）将于2024年10月8日至10日在墨西哥墨西哥城召集，设计为“ do-geospatience”的更新版本，是什么？首先在第十三届会议上介绍了委员会要求成员国分享其国家，地区和全球经验，证明了地理空间信息在气候和弹性方面的作用，建立了证据体。预计将通过交互式故事图（或类似平台）发布国家体验并提供，并在第七级高级论坛的领导中得到增强]
● 在具有多种肿瘤类型的整个 PDO 队列中，我们观察到了对 SOC 疗法的一系列反应，这为更好地理解提供了一个平台
将患者肿瘤组织样本在细胞外基质 + 化学确定培养基中培养成肿瘤类器官。PDO 被鉴定为 Hoechst 阳性细胞簇，并使用荧光活力染色分别确定每个 PDO 的活细胞和死细胞数量。对每种化合物使用 3 个剂量进行药物筛选，并计算 TO-PRO-3 活细胞测量值的曲线下面积倒数以量化反应。使用 Tempus xT 和全转录组分析对类器官和配对患者肿瘤（如有）进行 NGS。通过我们的标准流程处理所得数据，以识别可靶向的突变、新抗原、CNV 和融合。
地理空间科学与技术暑期学校（...
最近，知识被认定为印度经济可持续增长的最重要驱动因素。印度通过“数字印度”计划采用了新的信息制度，以实现经济可持续增长，从而支持良好的治理、可持续发展目标和赋予公民权利。在过去的三十年中，地理空间技术在各个领域的广泛应用已被证明是应对这些挑战的有效推动因素。印度政府科技部国家地理空间计划 (NGP) 前身为自然资源数据管理系统 (NRDMS)，其能力建设计划旨在通过与各种合作伙伴组织合作的各种计划，发展国家地理空间科学和技术发展能力。为期三周的计划分为三个级别，即 1 级（标准）、1 级（空间思维）和 2 级。此外，还有为期三天的地理创新挑战计划。该计划的目标是与学术界和用户机构合作，建立知识和各个级别的治理并促进创新。
●在与多种肿瘤类型的完整PDO队列中，我们观察到对SOC疗法的一系列反应，提供了一个更好地理解
在细胞外基质 +化学定义的培养基中，将患者肿瘤组织样品培养为肿瘤器官。PDO被鉴定为Hoechst阳性细胞簇，使用荧光活力染色单独确定每个PDO的活细胞的数量。药物筛查用每种化合物3剂进行3剂，并计算出TO-PRO-3活细胞测量曲线下的反向面积以量化响应。tempus XT和整个转录组测定法用于在器官和配对的患者肿瘤上执行NGS（如果有）。通过我们的标准管道处理所得数据，以识别可靶向突变，新抗原，CNV和融合。
从文本到图像模型中检查图像的地理代表性
生成模型的最新进展导致了模型，这些模型既可以为大多数文本输入产生现实和相关的信息。这些模型每天都用于生成数百万张图像，并具有巨大影响诸如生成艺术，数字营销和数据增强等领域。鉴于它们的影响力，重要的是要确保生成的内容反映全球的伪影和周围环境，而不是过分代表世界的某些地区。在本文中，我们使用众包研究的研究衡量了通过dall·e 2产生的普通名词（例如房屋）的地理代表，以及稳定的扩散模型，其中包括27个国家 /地区的540名参与者。为了有意地指定没有国家名称的意见，生成的图像最反映了美国之后是印度的周围，而顶级世代很少反映出所有其他国家的周围环境（平均得分少于5分中的3个）。在输入中指定国家名称的代表性增加了1。平均在5-点李克特（Dall）的李子量表上为44点。75对于稳定的扩散，许多国家的超高分数仍然很低，这突出了将来模型在地理上更具包含的需求。最后，我们研究了量化使用用户研究的产生图像的地理代表性的可行性。1