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NOAA 石珊瑚组织损失疾病应对和预防策略
从佛罗里达群岛到印度洋-太平洋岛屿，浅水珊瑚礁对于健康、有弹性的沿海社区、生态系统和经济至关重要。繁荣的珊瑚礁提供关键服务，包括渔业、旅游和休闲机会，以及强大的海岸线保护，免受海浪、风暴和洋流的侵袭，仅在美国，每年珊瑚礁的价值就高达 34 亿美元 ( 1-2 )。珊瑚礁通过这些服务保护生命、财产和企业，并为 25% 的海洋物种提供栖息地 ( 3 )。因此，珊瑚礁的影响是深远的——无论是内陆还是外海。目前，珊瑚礁正面临着许多全球和地方压力，例如海洋温度升高、海洋酸化、不可持续的捕捞、沿海开发、采掘和休闲用途、污染、营养物输入、雨水径流、沉积和入侵物种。这些压力因素单独和累积起来都会降低珊瑚礁抵抗和从干扰中恢复的能力，如大规模白化、疾病爆发和风暴事件，而据预测，随着全球变暖，这些干扰将会增加 ( 4 )。
河口底栖测绘数据的空间分析与可视化工具与技术
图 1。用于在 GIS 中表示底栖栖息地特征的矢量数据模型示例图 2。用于在 GIS 中表示底栖栖息地特征的栅格数据模型示例图 3。栖息地规模、传感器分辨率、分析/可视化技术与底栖栖息地测绘资金之间的关系图 4。传感器的相对尺度和底栖栖息地测绘分析图 5。多波束测深数据显示数据分辨率对在不同空间尺度上可视化底栖栖息地的影响图 6。底栖栖息地数据的数据显示、数据分析和数据集成之间的差异示例图 7。显示了显示和分析测深数据的不同技术的图表。转换为栅格 (b) 的水深点数据 (a) 可以查询以获取其他数据，例如深度轮廓 (c) 图 8。图示说明从侧扫声纳马赛克中划定地质基质，随后使用更高分辨率的 SPI 样本划定子栖息地 图 9。侧扫和多波束声纳数据的比较显示数据连续性的差异 图 10。Kostylev 等人的底栖栖息地测绘示例。2001 图 11。不同点插值技术的比较 图 12。使用平面视图摄影进行鳗草监测的示例数据收集和分析方法。
猫 (Felis catus domesticus) 脑底动脉的解剖学研究
对 40 只成年猫 (Felis catus domesticus)（其中 23 只雌性，17 只雄性）的脑底部动脉排列进行了研究。为此，用可聚合丙烯酸树脂从 10 个标本中制作头部动脉系统的模型，并在另外 30 个个体中用氯丁橡胶乳胶填充头部动脉系统。大脑底部的动脉依赖于颈动脉系统和椎基底动脉系统，负责形成大脑的动脉回路。脑动脉回路的前端部分相对于脑底部横向排列，类似于椭圆形，并由前端交通动脉 (60%) 封闭。该回路的尾部呈现出形态学特征，即不对称性和其自身的排列，对于每个样本而言，因此不可能与几何图形建立对应关系，它仍然被脑颈动脉的尾部分支和基底动脉的末端分支封闭，在两个对流管中，还观察到该回路内部存在网络结构（100％）。猫的脑血管模式趋向于从亚型 2 alpha 到亚型 2 beta，这是由 DE VRIESE (1905) 提出的，并且是在其系统发育发展的中期和最终阶段之间发现的，这是由 TESTUT (1911) 考虑的。
论希波克拉底文集的核心：其含义、背景和目的
摘要 尽管希波克拉底文献《心脏论》在 20 和 21 世纪引起了古典学家、医生和医学史学家的极大关注，但目前尚无对这部重要著作的评论。然而，关于许多要点，仍然存在着核心的解释问题：特别是作者如何理解心脏的结构和功能。这部著作对心血管医学史的意义首先在于，与任何其他希波克拉底文献相比，它在心脏内部结构的描述上有了根本性的进步。同时，这部著作与希腊化时期研究的亚历山大研究人员的发现相比存在很大差距——也就是说，这部著作的创作时间可能大致相同。此外，这部作品还首次描述了心脏瓣膜，其中对尖瓣和腱索的详细描述让一些学者认为，这部作品甚至包含了动物心脏系统解剖的证据，或者——当时在埃及亚历山大城以外似乎不可能有——人类心脏解剖的证据。本文旨在通过整合（在某些情况下纠正）先前的解释尝试来对这部作品进行全面评论，以理解这部经常被引用、有时被误解的古代医学论文。
河口底栖测绘数据的空间分析与可视化工具与技术
海底环境的测绘和地理空间分析是一项多学科任务，近年来由于技术的进步和调查系统成本的降低，这项任务变得更加容易完成。海底物理、生物和化学成分之间存在着复杂的关系，需要先进的综合分析技术，以使科学家和其他人能够直观地看到模式，并由此推断出海底过程。有效的海洋栖息地测绘、分析和可视化尤为重要，因为潮下海底环境不易用肉眼直接观察。因此，海底环境研究严重依赖遥感技术来收集有效数据。由于许多底栖科学家不是测绘专业人士，他们可能没有充分考虑数据收集、数据分析和数据可视化之间的联系。项目通常从明确的目标开始，但可能会受到从收集到分析和呈现的整个过程中保持数据质量所需的技术细节和技能的阻碍。缺乏对整个数据处理过程的技术理解可能会成为成功的重大障碍。虽然许多底栖生物测绘工作已经详细说明了与项目总体科学目标相关的方法，但只有少数已发表的论文和报告关注分析和可视化部分（Paton
课堂笔记 - 葛底斯堡学院数字馆藏
Herman Keiter 于 1994 年 6 月 25 日在新泽西州惠廷去世。他是我们班的毕业生代表。他在芝加哥大学获得博士学位。他在纽约州奥尼昂塔的哈特威克学院任职 37 年，于 1973 年以名誉高级教授的身份退休。他是宾夕法尼亚州亨洛克溪 Retreat State Hosp. 的首席心理学家。他是芝加哥河谷我们的救世主社区教会 (联合路德教会) 的牧师。他在期刊和书籍上撰写了许多宗教和教育文章。作为一名基督教教师、路德教会牧师和执业咨询师，他的工作使他和妻子 Dorothy（也是一名执业心理学家）在海外工作了 12 年，去过菲律宾、亚洲、印度尼西亚和马来西亚。Herman 的遗属包括妻子 Dorothy (Henne) Keiter（28 岁）、4 个孩子、9 个孙子和 6 个曾孙。所有人都会非常想念 Herman。我们向您表示哀悼，Dot！
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。
中国股市反弹交易的“修昔底德上限”
中国股市反弹交易的修昔底德上限：中国间谍活动激增改变投资者的方程式人们经常问我有关地缘政治风险的问题。也许他们读过欧亚集团 2017 年出版的《地缘政治衰退》之类的出版物，其中包括以下荒谬的开场白：“今年是战后最动荡的政治风险环境，对全球市场而言至少与 2008 年的经济衰退一样重要”。我觉得欧亚集团每年都将今年视为战后最动荡的政治风险环境，但无论如何：将 2017 年的市场风险与 2008 年经济衰退（大萧条以来最严重的全球经济衰退）进行比较是荒谬的。欧亚集团对地缘政治对市场影响的判断有多错误？ 2017 年全球股市（MSCI 全球股票指数）上涨 23%，每日年化波动率为 5.6%，为 1972 年该指数成立以来的最低波动率。自那以来，全球股市也上涨了 150%。我并不经常撰写有关地缘政治的文章，主要是因为它对美国股票投资者来说不是一个很有用的信号。我更新了我们的投资信号分析来解释原因。对于每个变量，我们计算变量显示强势读数和弱势读数时的市场回报；最后一栏中两者的净值显示了完美预见的好处。在过去 25 年里，对投资者来说预测能力最好的变量是：就业人数、工业生产 1、领先指标和财务状况。相比之下，地缘政治风险指数接近底部且符号为负，表明投资者使用它会产生适得其反的效果。这一发现与我们发表的其他研究一致，这些研究表明，在所有战后地缘政治事件中，只有 1973 年的阿以战争在几个月后仍然影响着全球市场，这主要反映了美国能源依赖时期的欧佩克石油禁运以及尼克松的工资和价格管制。
研究大脑和颅底的生长和形状在生命的头两年
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
机器学习重点
主要（74小时）1。在大型课程中不允许低于C-的成绩。2。完成以下课程：CS 111，CS 180，CS 224，CS 235，CS 236，CS 236，CS 240，CS 312，CS 404，CS 270，CS 270，CS 474 3。完成以下支持课程：数学112，数学290，数学380，Math 213和Math 215。4。完成以下内容之一：Stat 121或Stat 201 5。完成以下内容之一：Stat 220，Stat 330或Econ388 6。完成CS 412或数学522。7。完成以下6个课程的2个：CS 450，CS 470，CS 471，CS 473，CS 479或CS 574。8。完成1个选项8.1：CS 482（数据科学底石1）和CS 483（数据科学帽子石2）8.2：CS 497R的6个学分（2个学期）：本科研究9.从以下完成9个小时：A。–CS 412，452，452，453，470，471，471，473，479，513，513，574，575，580，580，Econ 378，Ling 581，Math 581，Math 113，Math 314，Math 314，Math 314，Math 413， Math 413，Math 341，Stat 251，Stat 251，Stat 251，Stat 340，Stat 340，STAT 340，STAT 340，STAT 340，STAT 340，STAT 340，/DIV>