XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System栖息
摘要。 Mahmudi M，Arsad S，Lusiana ED，Musa M，Fitrianesia F，Ramadhan SF，Arif AR，Savitri FR，Dewinta AA，Ongkosongo AD。 2023。微藻多样
摘要。Mahmudi M，Arsad S，Lusiana ED，Musa M，Fitrianesia F，Ramadhan SF，Arif AR，Savitri FR，Dewinta AA，Ongkosongo AD。2023。印度尼西亚东爪哇省Pasuruan和Sidoarjo沿海地区不同栖息地特征的微藻多样性。生物多样性24：4418-4426。微藻是生活在各种栖息地中的微观真核生物。这项研究的目的是确定几个亚藏人中微藻的类型和丰度，包括沉积物，红树林，水柱和人造底物；并分析影响丰度微藻的环境因素。这项研究是在印度尼西亚东爪哇省帕苏鲁安和西多尔霍的沿海地区的多个地点进行的。使用目的抽样方法应用了一种定量描述方法。使用净用于浮游微藻的净和采样图收集样品。使用NMD（非金属多维缩放）对微藻进行分组，并使用CCA（规范对应分析）分析了微藻丰度与水质参数之间的关系。结果表明，在所有研究地点都发现了芽孢杆菌科，氰基科和叶绿体类别，但是trebouxiophyceae和dinophyceae仅在帕苏鲁安海滩发现。在Sidoarjo的Wughoyo Beach的沉积物栖息地中发现了最高的微藻，并以706,605 Ind。cm -2。CCA分析表明，在所有部位都发现了芽孢杆菌科，表明其适应性很高。两个沿海地区的多样性，均匀性和优势指数范围为1.43-2.61； 0.71-0.96;和0.06-0.27。使用NMDS的相似性分析表明，这三个站点之间没有相似性，这表明每个位点都有很高的微藻变化。该分析的结果表明，特定栖息地具有独特的微藻多样性，因此保留多种栖息地类型很重要。
MEDINFO 05 2016.indd
微生物，其中数量最多、种类最多的是细菌。微生物群（也称微生物组）的基因组比人类基因组大近100倍[3]。这样，肠道微生物群可以被视为一个外化的器官，对整体代谢以及食物转化为营养物质和能量非常重要。微生物的数量超过 10 个细菌，以厌氧微生物群落为主，包含 500-1,000 个不同的物种 [14]。 99％的栖息微生物属于40个物种。细菌密度沿小肠走向逐渐变化，空肠约有10个/克肠腔内容物，回肠末端有10个/克菌落形成单位，其中以革兰氏阴性需氧菌和一些专性厌氧菌为主[4,7]。在结肠中，细菌数量达到每克10个菌落形成单位，且以厌氧菌为主[12]。研究发现，粪便中 60% 由细菌组成 [4]。
草图提交要求
已满足；会议参与者和会后评论者的名单，包括姓名所属（如果有）、邮寄地址和电子邮件地址；已完成的社区会议清单；书面会议记录；社区会议期间和之后收到的评论的书面摘要以及回复；以及证据表明，评论和回复的书面摘要副本已发送给虚拟社区会议的每位参与者、会后发表评论的人以及距离待开发物业 300 英尺内的所有业主。d) 一份 (1) 切萨皮克湾关键区域报告和栖息地评估。e) 一份 (1) 森林内部栖息物种报告。f) 一份 (1) 湿地报告。g) 一份 (1) 森林林分划定计划、叙述、数据表和签名清单。h) 一份 (1) 沼泽报告。i) 一份 (1) 业主书面授权书，允许合同购买者/承租人
光伏板表面的嗜极微生物群落：一项为期两年的研究
极端环境的特点是具有强大的选择压力，包括物理（即温度或辐射）、地球化学（即干燥或盐度）和/或生物压力（即营养物质供应有限）（Lynn and Rocco，2001）。栖息在这些环境中的微生物被称为嗜极生物或耐极生物，它们通过多种机制被选择，例如生物膜的形成（Flemming et al ., 2016; Blanco et al ., 2019）；极端物质和极端酶的产生（Gabani and Singh，2013）；或高效的 DNA 修复系统（Singh and Gabani，2011）。生活在极端环境中的微生物比生活在“良性”环境中的微生物进化得更快，这主要是由于与压力环境条件相关的高突变率（Li et al ., 2014），这可能导致这些微生物成为新的特殊代谢物的丰富来源（Sayed et al ., 2019）。
使用航空照片解释和低空航空调查对不列颠哥伦比亚省大理石海鸠 (Brachyramphus marmoratus) 筑巢栖息地进行识别和排序的标准方法
本手册汇集了航空照片解释和低空航空调查的方法，这些方法专门用于识别、评估和排名对大理石海鸠筑巢至关重要的森林特征。这是在英属哥伦比亚首次尝试为此目的建立标准方法。当然，这两种方法已用于林业和野生动物管理的许多其他目的，但它们在识别海鸠栖息地方面的应用相对较新。本手册基于过去 2 年为开发和改进这些方法而做出的更多努力。在大理石海鸠恢复小组的主持下，在不列颠哥伦比亚省水利、土地和空气保护部、林业部、森林投资账户 (FIA) 和多家林业公司的资助和支持下，这些方法已由许多人测试并在多个研讨会上进行了广泛讨论。本手册的作者欢迎提出改进本手册中的方法和方法展示的建议。请将意见发送至：
QNLP 组合智能
我们所建立的基础大部分都是我们在过去二十年里在学术界时自己开发的。我们走向 QNLP 的旅程始于一个问题：如何结合符号式人工智能方法的优势（通过递归规则自然地捕捉组合性）和分布式建模意义方法的优势（捕捉自然语言语义的灵活性和模糊性，并允许从大量文本中自动学习意义）。在我们最初的 DisCoCat 论文中，1 语法规则决定了单词的含义如何在句子中流动和交互以产生其含义。有趣的是，这种信息流在抽象层面上类似于量子协议中的信息流，可以完全用图表来表达。2 由于在传统计算机上实现这种组合框架的成本会呈指数级增长，我们转向它的量子起源，并将量子计算机视为语言栖息的原生环境。3
公告
第四阶段项目区内存在可支持加州虎蝾螈 (Ambystoma californiense, CTS)、三角洲绿地甲虫 (Elaphrus viridis)、春池蝌蚪虾 (Lepidurus packardi)、春池仙女虾 (Branchinecta lynchi) 和保护区仙女虾 (Branchinecta conservatio) 出现的栖息地。这些栖息地可能会受到拟议修复活动的暂时和/或永久影响。第四阶段项目区内现有的六个春池中都观察到了春池蝌蚪虾。第四阶段项目区内尚未记录到春池仙女虾、保护区仙女虾和三角洲绿地甲虫。此外，尽管第 4 阶段项目区域尚未对 CTS 进行系统调查，但已在第 4 阶段项目区域附近的参考水池中观察到该物种。因此，假设 CTS 利用并可能存在于第 4 阶段项目区域内的现有春池和/或高地栖息地中。
rizos，Georgios，Lawson，Jenna，Mitchell，Simon L.，Shah，Pranay，Wen，Xin，Xin，Banks-Leite，Cristina，Ewers，Ewers，Robert和Schuller，BjörnW（2024）
在传播预测的输入之后，贝叶斯神经网络还可以不确定。这有可能通过拒绝低信心的预测来指导训练过程，而最近的变异贝叶斯方法可以在不进行蒙特卡洛重量的情况下这样做。在这里，我们在通过动物自然栖息地中通过被动声学监测设备进行的录音应用了无样品的野生动植物呼叫检测。我们进一步提出了不确定性吸引标签的平滑性，其中平滑概率取决于无样品的预测不确定性，以减少对损失值较少贡献的数据。我们介绍了一个记录在马来西亚婆罗洲的生物声学数据集，其中包含来自30种物种的重叠呼叫。在该数据集上，我们提出的方法在接收器操作特征（Au-Roc）下的面积约为1.5分，F1的13点和预期校准误差（ECE）的溶质百分比提高了约1.5点，与所有目标类别相比，预期校准误差（ECE）的位置为19.5点。