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大黄蜂微生物群在暴露于室外环境时显示时间继承和乳酸细菌的增加
问题：大的地球大黄蜂（Bombus terrestris）保持了社会核心肠道微生物，与蜜蜂相似，蜜蜂对宿主的健康和抵抗起着重要作用。在实验室条件下使用商业蜂箱进行的实验仅限于垂直传播的微生物和忽视环境因素的影响或微生物的外部收购。各种环境和景观水平因素可能会影响授粉昆虫的肠道菌群，这对农业生态系统的授粉媒介健康和舒适性产生了影响。仍然，尚不完全清楚是否可以对大黄蜂微生物群具有重要影响。在这里，我们在半场实验中进行了测试，如果大黄蜂微生物群在暴露于户外笼子内不同型号多样性时随着时间的流逝而变化。我们使用商业蜂箱分别与巢环境或暴露的外部环境区分垂直和水平传播的细菌。
“不预算”支出增加了通货膨胀压力
澳大利亚的经济上周表示[https://www.afr.com/policy/policy/crancaion/imf-urges--·· - - - - - - - - - - - - - 。.---- l-•• - - '••· - 。- = ..：...-------• - • - - '-------• - - 澳大利亚 - 澳大利亚 - to tocrign-to to-to to-to to the-for-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-20230201-p5cg _ Z6J。在5月预算中需要进一步的支出限制 - 按照财务主管Jim Chalmers的承诺[q_ttpj：//www.afr.com/politics/politics/fordaimes/funder/litdle/little-r〜o_rn-for-budget-budget-
接种微生物菌群可增加土壤微生物多样性，改善缺水缺氮条件下番茄的农艺性状
微生物刺激素可作为生物和非生物胁迫保护剂和生长促进剂，在气候变化的背景下，在农业中也变得越来越重要。寻找能够在各种田间条件下帮助减少化学投入的新产品是新的挑战。在这项研究中，我们测试了两种具有互补作用模式的微生物生长促进剂（Azotobacter chroococcum 76A 和 Trichoderma afroharzianum T22）的组合是否可以帮助番茄适应最佳水和氮需求减少 30% 的情况。在最佳水和营养条件下，微生物接种物可提高番茄产量 (+48.5%)。此外，微生物应用提高了胁迫条件下的叶片水势 (+9.5%)，降低了叶片整体温度 (-4.6%)，并增加了地上部鲜重 (+15%)，表明该组合可在有限的水和氮供应下充当植物水分关系的积极调节剂。在胁迫条件下施用 A. chroococcum 76A 和 T. afroharzianum T22 可显著增加根际微生物种群，这表明这些接种物可增强土壤微生物丰度，包括本地有益微生物的丰度。采样时间、有限的水和氮状况以及微生物接种均会影响根际土壤中的细菌和真菌种群。总体而言，这些结果表明，所选微生物群落可作为植物生长促进剂和胁迫保护剂，可能通过土壤微生物多样性和相对丰度的功能性变化触发适应机制。
权力能增加对奖励的关注吗？研究大脑和行为
理论上，权力体验可以增加对奖励的关注，但事实真的如此吗？虽然这是一个普遍的假设，但没有一项研究直接调查权力对奖励关注的影响。此外，调查权力对与奖励相关的行为的影响的研究并没有将奖励与可能的替代目标分开。因此，本文直接研究了权力是否会在将奖励与可能的替代目标移除/分离的同时增加个人对奖励的关注。通过七项使用多种范式和方法（即自我报告、概念激活、鼠标跟踪和脑电图）的研究，我们的结果几乎没有支持心理权力增加对奖励关注的假设。我们的主要结果得到了贝叶斯分析和跨研究荟萃分析的补充。本文的研究结果与那些试图解释权力与不道德行为之间联系的人高度相关，其中对奖励的关注增加被认为发挥了作用。我们的结果表明，需要探索其他可能的机制来确定强者行为背后的驱动力。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前美国海军预备役成员 XXX-XX- 的海军记录 参考：(a) 10 USC §1552 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，请愿人向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，申请增加武装部队远征勋章 (AFEM)。附件 (2) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 18 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与请愿人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件（1）未及时提交，但为了公正起见，有必要对申请进行实质性审查。c. 1956 年 10 月 11 日，请愿人被任命为少尉。1956 年 11 月 6 日，请愿人到 报到服役。在请愿人被分配到 期间，该船被授予 AFEM 勋章，有效期为 1958 年 9 月 17 日至 29 日。d. 1959 年 7 月 21 日，请愿人退役
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前美国海军预备役成员 XXX-XX- 的海军记录 参考：(a) 10 USC §1552 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，请愿人向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，申请增加武装部队远征勋章 (AFEM)。附件 (2) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 18 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与请愿人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件（1）未及时提交，但为了公正起见，有必要对申请进行实质性审查。c. 1956 年 10 月 11 日，请愿人被任命为少尉。1956 年 11 月 6 日，请愿人到 报到服役。在请愿人被分配到 期间，该船被授予 AFEM 勋章，有效期为 1958 年 9 月 17 日至 29 日。d. 1959 年 7 月 21 日，请愿人退役
随着海洋能的增加，水产养殖结构、运营和维护也发生变化
在暴露和/或遥远的海洋地点进行水产养殖是一个新兴的行业和研究领域，旨在解决提高粮食安全的需求以及城市和沿海利益相关者向近岸和受保护的海洋水域扩张所带来的挑战。这一举措需要创新的解决方案，以使该行业在高能量环境中蓬勃发展。一些创新研究增加了对物理学、流体动力学和结构要求的理解，从而可以开发适当的系统。蓝贻贝 ( Mytilus edulis )、新西兰绿壳贻贝 ( Perna canaliculus ) 和太平洋牡蛎 ( Magallana gigas ) 是商业暴露双壳类水产养殖的主要目标。研究人员和业内成员正在积极推进现有结构，并为这些结构和适合此类条件的替代高价值物种开发新结构和方法。对于大型藻类（海藻）养殖，例如糖海带 ( Saccharina latissimi )、桨草 ( Laminaria digitata ) 或海带属。 （Ecklonia sp.）延绳系统被广泛使用，但需要进一步发展以承受完全暴露的环境并提高生产力和效率。在海洋鱼类养殖中，开放式海洋网箱设计主要有三种：柔性重力网箱、刚性巨型结构、封闭式网箱和潜水式网箱。随着水产养殖进入要求更高的环境，必须集中精力提高运营效率。本出版物考虑了与水产养殖扩展到暴露海域的要求有关的商业和研究进展，特别关注双壳类、大型藻类的养殖以及海洋鱼类养殖技术和结构发展。
心率对认知负荷的反应是抑郁和焦虑增加的标志
简介：了解心血管参数、因负荷增加而引起的认知压力和心理健康之间的相互作用对于当今综合健康策略的发展至关重要。通过实时监测心电图 (ECG) 和光电容积图 (PPG) 等生理信号，研究人员可以发现认知任务如何影响心血管和心理健康。认知压力产生的心脏生物标志物可作为自主神经系统功能的指标，可能反映与心脏和心理健康相关的状况，包括抑郁和焦虑。本研究的目的是调查认知负荷如何影响 ECG 和 PPG 测量，以及这些测量是否可以预示抑郁和焦虑症期间的早期心血管变化。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
电池成本的增加——AEMO 的 2030 年计划及未来
100% VRE 电网设计可行吗？詹姆斯·泰勒（2023 年 1 月 12 日更新 1）简介总理和能源部长确信，到 2050 年，澳大利亚需要 100% 可再生能源。事实上，目标是到 2030 年达到 82%——足够接近 100%。系统设计原则在我们了解如何实现这一目标之前，必须了解系统设计的一个关键原则：“高可靠性系统设计必须基于最坏情况，然后在顶部加入安全裕度，以防止系统能力可能下降。”这一原则在 AEMO 和 CSIRO 的报告中几乎完全不存在和忽略。相反，他们倾向于使用平均条件，完全不考虑最坏情况的现实，并希望一切都会好起来。在现实世界的专业工程中，无论是商用喷气式飞机、桥梁还是建筑物，生命都取决于这一点。如果做错了，会受到严厉的惩罚。必须要问的问题是：更多的电池能否挽救 AEMO 灾难性的 2030 计划？基本情况是，NEM 向客户提供电力，而电池储存能量，这只是电力 x 时间。此外，将电能转换为电化学能然后再转换回电网电力的过程效率为 80-90%，这意味着高达 20% 的输入功率被浪费为热量。电网电池有两个参数：存储能量容量 (MWh) 和最大功率输出 (MW) – 通常在 1 - 2 小时的最小放电期内。（较高功率下较短的放电可能会损坏电池。）电池可以在较长时间内提供较低的功率输出，直至其存储能量的极限。最坏的情况是什么？有五种。1 NEM 必须在最大需求时可靠地向客户提供电力。AEMO 的 ESOO（2022 年 8 月）以超额概率 (POE) 的形式说明了 2030 年的最大功率。