摘要 动物繁殖领地的大小和形状是受多种内在和外在因素影响的动态特征,对生存和繁殖具有重要意义。定量研究这些领地特征的变化可以更深入地了解动物生态学和行为。我们探讨了年龄、繁殖策略、种群密度和邻居数量对岛屿草原麻雀种群繁殖领地大小和形状的影响。我们的数据集包括 11 年间采样的 225 只雄性 407 个繁殖领地。我们将领地大小与雄性领地持有者的年龄、雄性的繁殖策略(一夫一妻制与一夫多妻制)、研究种群中的鸟类数量(种群密度)和直接领地邻居的数量(局部密度)进行了比较。我们发现领地大小存在很大差异,领地面积从 57 到 5,727 平方米(0.0057-0.57 公顷)相差两个数量级。年龄较大的雄性拥有较大的领地,一夫多妻制的雄性拥有较大的领地,在人口密度较高的年份,领地较小,较大的领地与更近的领地邻居相关。我们还发现领地形状存在很大差异,从近圆形到不规则形状。有更多邻居的雄性拥有不规则形状的领地,但形状不会因雄性年龄、繁殖策略或种群密度而变化。对于寿命为 2 年或更长时间的雄性,我们发现领地大小在几年内存在强烈的一致性个体差异,但领地形状的个体差异较小,这表明大小具有较高的可重复性,而形状具有较低的可重复性。我们的工作提供了证据表明,鸣禽的领地是高度动态的,它们的大小和形状既反映了内在因素(年龄和繁殖伴侣的数量),也反映了外在因素(人口密度和领地邻居的数量)。关键词:地理信息系统、GIS、邻域大小、Passerculus sandensis、种群规模、资源防御、草原麻雀、领地性、领地形状
摘要在商业界越来越激烈的竞争发展,并伴随着信息技术的进步,使零售公司陷入了更严格,更开放的竞争状况。PT LG Innotek印度尼西亚是唯一在印度尼西亚生产调谐器的公司。查看消费者需求,PT LG Innotek必须提高产品质量,并添加消费者喜欢和经常购买的产品。因此,PT LG Innotek Indonesia需要进行分析,以帮助公司识别倾向于销售良好的产品。可以通过应用机器学习算法(尤其是K-Neartible最邻居方法)进行此分析。这项研究的目的是找出KNN算法在预测销量良好且在印度尼西亚PT LG Innotek销售不佳的产品方面的表现。基于分析结果,预测结果的精度水平为94.74%,错误率为5.26%。具有高度的准确性和较低的错误率,可以得出结论,K-Near-Neigral方法有效地用于预测PT LG Innotek Indonesia最佳销售产品的销售。
路由器广告可以包含前缀列表。这些前缀用于地址自动配置,以维护OnLink(在同一数据链路上)前缀的数据库以及重复地址检测。如果节点是链接的,则路由器将数据包转发到该节点。如果节点不是on链接,则将数据包发送到下一个路由器以进行考虑。对于IPv6,前缀列表中的每个前缀都可以包含前缀长度,前缀的有效寿命,前缀的首选寿命,一个OnLink Flag和AutoConfiguration Flag。此信息启用地址自动配置和链接参数的设置,例如最大传输单元(MTU)大小和跃点限制。
1 Dees, Karen Marie。巴黎咖啡馆在现代艺术兴起中的作用:对十九世纪咖啡馆作为社会机构和现代艺术象征的分析。2002 年。第 1 页
该村庄的包容性住房条例需要在新的多户住宅开发项目中负担得起5%至10%的单位。《伊利诺伊州经济适用房屋计划与上诉法》(AHPAA)为所有伊利诺伊州市政当局至少10%的住房库存建立了一个目标,其人口为1,000或更多。该村目前超过10%的门槛,因此免于AHPAA。村庄根据所需的土地使用和分区措施的适当性评估所有重新分区和分区变化的应用程序。无论是否提出开发项目是由州或联邦计划(例如低收入住房税收抵免)(LIHTC)私有资助或资助的相同审查程序。公平住房法禁止歧视。2。概述了当前资本,总单位和总开发项目,包括阿灵顿高地的负担得起的住房。
在正方形晶格上的半填充一轨式哈伯德模型中,我们研究了使用基于基于蒙特利亚的 +蒙特 - 卡洛方法对模拟过程的精确型 - 型号 +基于蒙特 - 卡洛的方法在有限的温度下跳跃对单粒子光谱函数的影响。我们发现,在néel温度t n和相对较高的温度尺度t ∗之间存在的伪ap状倾角,沿高象征性方向以及沿正常状态的福利表面沿孔和颗粒激发能量中有显着的不对称能量。从(π/ 2,π/ 2)沿正常状态费米表面移动到(π,0)时,孔驱引气能量增加,这种行为与在高t c库酸酯的d波状态和伪gap阶段非常相似,而粒子示出能量的行为降低。Quasiparticle峰高度是最大的(π/ 2,π/ 2),而它是靠近的小(π,0)。这些光谱特征在t n之外生存。温度窗口t n t n t≲t ∗随着下一个最新的邻居跳跃的增加而缩小,这表明下一个最新的邻居跳跃可能不支持PseudoGap-like特征。
作者隶属关系:人类癌变实验室,癌症研究中心,国家癌症研究所,贝塞斯达,马里兰州(Jenkins,Rossi,Rossi,C。Pichardo,M。Pichardo,M。Pichardo,Tang,Dorsey,Dorsey,Ajao,Ajao,Ajao,Ajao,Hutchison,Hutchison,Bailey-Whyte,Ambs);马里兰州罗克维尔国家癌症研究所癌症控制与人口科学系(C. Pichardo);马里兰州马里兰州医学院生物统计学系,马里兰州巴尔的摩(Wooten);宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州外科手术系(M. Pichardo);数据科学与人工智能,研发,阿斯利康,盖瑟斯堡,马里兰州(Tang);俄亥俄州克利夫兰凯斯西部储备大学医学院(Ajao);佐治亚州亚特兰大埃默里大学罗林斯公共卫生学院流行病学系(Mubadder,McCullough);爱尔兰利默里克市利默里克大学医学院(Bailey-Whyte)。
急剧降低加工效果。对于选择参数D,我们必须考虑点云数据收集的密度。当距离太小时,可以选择致密点,但是某些缺陷点会损失;当距离太大时,很难选择所有离群值D需要达到平衡的距离(图8b)。和最后,要确定体素网格的密度ρ从边缘去除稀疏体素,这反映了体素网格k-邻域中点云的密度(图8C)。因此,在此仿真示例中,提出的算法的参数配置如下:n = 12,d = 1,ρ= 0.5。
Chang等。 8读数为14.5±2。 为简单起见,我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。Chang等。8读数为14.5±2。为简单起见,我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。