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前里韦萨尔特斯营地：国家启动地理定位和挖掘行动，以确定墓地的位置
感谢 INRAP 考古学家的研究，有关墓地潜在位置的重要线索已经出现并可得到验证。 2022 年，国家在前圣莫里斯拉杜瓦斯 (Saint-Maurice l'Ardoise) 营地遗址上开展了类似的行动，并于 2023 年 3 月 20 日确定了营地哈基斯儿童墓地的所在地，并确认了遗骸的存在。
对地理空间分析的需求日益增长
阿尔奥拉皇家委员会为历史遗迹制定了地理空间战略，包括阿尔奥拉的文化和自然遗产，并着手制定长期计划，为该地区带来敏感而可持续的转型，为全球旅游业做好准备。地理空间分析和智能地图对于支持所有数据需求至关重要，有助于开发满足当地人和游客需求的世界级公共交通系统。这是通过访问地理空间权威数据、数据管理、自动驾驶汽车、电动汽车和混合动力汽车预计运动的基础地图查看以及变化检测等高级地理参考功能实现的。
植物地理学
我们的目标是解决Apis Labiosa和Apis Dorsata亚种之间的系统发育关系A. d。 Dorsata，A。D。 Binghami和A. d。 Breviligula，几位作者提出了最后两个物种。我们使用用最大似然方法分析的线粒体COX1和COX2基因序列对巨型蜜蜂进行了系统发育分析。在广义上，我们在多萨塔（A. dorsata）内获得了四个进化枝的支持：上面提到的三个亚种或物种，以及来自南部的第四个谱系。但是，我们的分析并未解决四个谱系之间的系统发育关系。在印度存在两个遗传区分开的“ A. dorsata”群体的存在与存在两个空腔巢蜜蜂的存在，即A. Cerana Cerana和A. c。印度（分别是黑山蜜蜂和黄色平原蜜蜂）。这表明过去的气候或地质事件可能暂时将印度人口与亚洲大陆的人群暂时隔离，从而导致分歧，并可能将印度巨人和空腔巢蜜蜂的物种形成，然后是东亚形式对印度的重新殖民化。对这些独特的谱系的认识对于保护计划很重要，因此可以考虑它们的各个分布，生态和迁移模式，因此可以维持它们所代表的遗传多样性。
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
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。
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
地理空间技术在军事行动中的应用
摘要 地理空间技术在当今世界产生了重大影响，因为这些技术在解决人类问题方面有更广泛的应用。在全球范围内，军事行动通过多种方法实现其最终目标。然而，多年来，由于军事战争环境的动态性质，一些采用的方法（尤其是在发展中国家）已经过时，因此需要采用新技术。因此，本文的主要目的是研究地理空间技术在现代军事战争中的作用。地理空间技术围绕使用遥感、地理信息系统、全球定位系统、大数据和地理空间情报等来提供解决地理问题的方法。该研究使用了来自互联网上已发表和未发表作品的二手数据，并采用了描述性方法。研究结果表明，在军事行动中有效应用地理空间技术将使军队能够有效地打击各种形式的犯罪和叛乱。如果在作战行动中充分应用地理空间技术，军队将做得更好。本文的结论是，军队应该在地理空间技术领域培训其人员，以便有效地对抗国家敌人。本文进一步建议，接受过地理空间技术培训的军队人员应被部署到军队和相关民间组织内的适当部门，以充分发挥他们的潜力，造福军队和整个国家。关键词：武装部队、地理空间、GIS、军事、国家建设、战争