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标题：翻转循环结构南太平洋的微生物功能景观
全球推翻的循环循环将深海分配到具有独特的物理化学特征的区域，但是这些水质量代表不同生态系统的程度仍然未知。在这里，我们将广泛的基因组信息与水文和水质量年龄相结合，以描绘南太平洋的微生物分类学和功能边界。核质性丰富度随着表面海洋的深度而陡峭地增加，形成了“球形线”，在下面，丰富度始终高，在高年龄的水中略微浸入。重建的基因组自组织为六个具有空间赋予的分类人群和十个功能固定的生物素，它们主要是由在表面上的风驱动循环和深度驱动的密度驱动循环构造的。总体而言，水理化学，按水年龄的深度调节，驱动着层状海洋中的微生物多样性和功能潜力。
电压和效率对班加卡利斯摄政的Nurul Azhar伊斯兰寄宿学校的景观或肖像位置的太阳能电池板的影响
印度尼西亚在G20峰会上的承诺将继续努力将温室气体自行减少29％，或者在2030年国际援助下自行减少41％。 和对于能源部门中的净零排放（NZE）的目标是在2060年或更早的情况下实现[1]。 到2025年，印度尼西亚已宣布其可再生能源的23％的电力供应，到2035年[2]。 在地理上，印度尼西亚有许多潜在的可再生能源，例如水力，太阳能，风能，生物能，地热和海洋。 然而，由于对化石能量（例如煤炭和石油）的高度依赖，这些新的可再生能源仍未得到广泛发展。 在几种现有的可再生能源中，最广泛使用的能源作为可再生能源发电的来源是太阳能和风能。 这是因为即使在非连续条件下也可以使用两个能源[3]。 实际上，与化石采购的发电厂相比，将可再生能源产生技术的应用尚不经济。 这是由于与产生的能源量和非常复杂的控制系统相比，投资成本很高。 各个地方的研究人员设计了几种可再生能源工厂的模型。 目的是将其用作替代能源并产生高效率和低成本。印度尼西亚在G20峰会上的承诺将继续努力将温室气体自行减少29％，或者在2030年国际援助下自行减少41％。和对于能源部门中的净零排放（NZE）的目标是在2060年或更早的情况下实现[1]。到2025年，印度尼西亚已宣布其可再生能源的23％的电力供应，到2035年[2]。在地理上，印度尼西亚有许多潜在的可再生能源，例如水力，太阳能，风能，生物能，地热和海洋。然而，由于对化石能量（例如煤炭和石油）的高度依赖，这些新的可再生能源仍未得到广泛发展。在几种现有的可再生能源中，最广泛使用的能源作为可再生能源发电的来源是太阳能和风能。这是因为即使在非连续条件下也可以使用两个能源[3]。实际上，与化石采购的发电厂相比，将可再生能源产生技术的应用尚不经济。这是由于与产生的能源量和非常复杂的控制系统相比，投资成本很高。各个地方的研究人员设计了几种可再生能源工厂的模型。目的是将其用作替代能源并产生高效率和低成本。
在受保护的景观中耕种
利用农民的创造力专门的赠款资金帮助农民和土地经理创建定制，适当的，综合的多福利解决方案，并专注于利用自己的土地恢复自然，并为解决环境问题（例如减轻洪水风险）做出贡献，例如与经营农场的持续业务关注，并与之息息相关。
将人工智能（AI）利用大地数据的景观：方法，挑战，机遇，未来方向
摘要：大地球数据与人工智能（AI）的整合通过在分析大型遥感数据集时提供了提高的准确性，效率和可扩展性，从而彻底改变了地质和矿物图。这项研究评估了先进的AI技术的应用，包括机器学习和深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN），用于多光谱和高光谱数据，以识别和分类地质地层和矿物质。手稿对AI的能力进行了批判性分析，强调了其当前的意义和潜力，如NASA这样的组织在管理复杂的地理空间数据集中所证明的。对选定的AI方法，案例选择的标准以及道德和社会影响的详细检查丰富了讨论，解决了AI在地球科学中负责任应用中的差距。这些发现突出了检测复杂的空间模式和微妙的光谱特征的显着改善，从而推进了精确的地质图的产生。定量分析将AI驱动的方法与传统技术进行比较，强调了它们在诸如准确性和计算效率之类的性能指标上的优势。该研究还提出了解决诸如数据质量，模型透明度和计算需求之类的挑战的解决方案。通过整合增强的视觉辅助工具和实际案例研究，该研究强调了其在算法突破和地理空间数据整合中的创新。这些贡献提高了大地数据和地球科学中知识的不断增长，为AI在地质和矿物映射中的负责，公平且有影响力的未来应用奠定了基础。
网络服务编排：竞争性景观评估
NetCracker智能自动化完全基于微服务；这些微服务可以分解和配置为每个部署，以匹配客户的环境和要求。NetCracker专注于服务和网络切片的端到端自动化，已将AI嵌入其解决方案中，并支持广泛的API和标准体。该公司在各种网络类型中都有编排经验，包括最近的Leo卫星服务，这些服务对包括服务和资源库存以及服务保证在内的编排组件提出了严格的要求。它还具有良好的经验在Servco/Netco关系中精心策划服务。
该协会为推进景观建筑提供了基础
为会员提供折扣或免费活动。美国建筑师研究所（AIA）o美国伊利诺伊州计划协会（APA-il）O芝加哥地区树木倡议（CRTI）O伊利诺伊州技术研究所，景观建筑计划（IIT）O大湖区气候行动委员会（IIT）o千年公园基金会（Mpf）Orino offent（Mpf）
b-all出现在多发性骨髓瘤的景观中
患有多发性骨髓瘤（MM）的患者通过当前可用的疗法提高了生存率。但是，长期增强了发展与治疗相关的第二主要恶性肿瘤的风险。在这里，我们提出了一个患有IGG Lambda MM患者的病例，该患者接受了难治性疾病治疗的患者，该疾病被称为具有新的发作双重性疾病。对于他的MM，他以前曾在归纳和维护中获得免疫调节（IMID）代理。外周血涂片显示出循环异常的淋巴样细胞，骨髓检查以及流动性仪显示B细胞急性淋巴细胞白血病（B-all）。他被服用了适合年龄的诱导化疗方案，但最终屈服了。次要B-ALL在MM患者中很少发生，暴露于烷基化剂，而IMID是潜在的危险因素。
绿色空间项目：景观回顾
自获得资助以来，约克郡太空中心团队在实现每个项目目标方面都取得了实质性进展。在开展广泛的一对一关系建立和交流活动后，该团队迄今已举办了四次以 GreenSpace 为中心的活动 2，并计划在不久的将来举办更多活动。共有 118 名与会者亲自或虚拟参加了这些活动，其中包括各种相关的商业利益相关者、政府代表和学者。这些活动具有双重目的，既可以提高当地和国家利益相关者对 GreenSpace 机会的认识，同时还可以衡量公共、私人和学术部门对开展切实的 GreenSpace RD&I 计划的兴趣。在我们的第一次研讨会之后，参与者被邀请通过在线调查提交项目想法，并根据高级学者和 SHY 团队的战略评估，推进了几个 GreenSpace 项目以进行进一步开发。
利用景观基因组学评估果树对当前和未来气候条件的局部适应性
摘要 局部适应已被证明在植物中很常见，并得到了广泛的研究，从提高植物产量到预测物种对未来气候变化的反应。然而，与主要作物和林木相比，对果树在当前和未来气候景观中的局部适应性研究仍然缺乏。随着大规模基因组数据的爆炸式增长，景观基因组学已成为一种新方法，用于识别与环境变化相关的候选基因座（即基因型-环境关联或 GEA），同时允许进行下游分析，例如计算适应指数和遗传偏移，可用于预测种群响应未来环境变化的时空变化。在这里，通过总结研究物种局部适应性以及基于当前基因型-环境关联评估遗传偏移的前沿方法，我们呼吁更加努力地阐明果树局部适应的基因组和分子基础并预测快速气候变化下可能出现的适应不良。总之，研究果树的局部适应性对于确保长期可持续性和生产力具有重要意义。景观基因组学的出现具有巨大的潜力，可以促进我们对局部适应性背后的基因组和分子机制的理解，并预测对环境变化的反应。