摘要。藏族高原(TP)拥有多种植被类型,范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而,TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的,或者具有不足的植被类型,以表征某些独特的TP生态系统,例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5%的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后,TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外,我们发现,在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99%,而shrubland则以不同的形式(落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛)为特征,这些形式在很大程度上是由平线所确定的,并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63%的4.63%。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础,这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981(Huang等,2023A)和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2(Huang et al。,2023a)中免费获得。 分别。此外,可以在https:// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022(最后一次访问:2024年6月6日)上查看分类图。
简介。近年来,变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说,越来越意识到,大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观,这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此,确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而,从某种意义上说,这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题:是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗?在这里,我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说,我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是,此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60],但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
测定。使用γH2AX测定法分析了DNA双链断裂的数量,而通过流式细胞仪检查了细胞周期分布。对于两种肿瘤细胞系的抑制作用和细胞毒性作用均以10 µg/ml HP01的浓度开始。用HP01处理导致电离辐射后肿瘤细胞的克隆生成抑制(6 Gy)。肿瘤细胞中DNA双链断裂(DSB)的数量随着HP01处理而增加,但是辐射诱导的DNA DSB的修复不影响。细胞周期分析表明,除辐射外,HP01在MCF-7和HT-29细胞中的G2/M停滞增强。总体而言,HP01不仅显示出抑制生长的作用,而且还表现出对人肿瘤细胞的放射敏作用。我们得出的结论是,HP01诱导的细胞积累可能是药物诱导的放射线敏感性的主要基本原理。因此,它是肿瘤疾病联合治疗的承诺候选者,并需要进一步研究。
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藏族高原由于其特殊地理位置而面临冬季和春季饲料的严重短缺。对草料的利用可用于缓解冬季和春季的草料短缺。因此,目前的研究旨在评估玉米(Zea Mays L.)和Faba Bean(Vicia Faba L.)在Qinghai-tibet Plateau的混合青贮饲料的储存时间对玉米青贮质质量和微生物群落的影响。玉米和Faba Bean的新鲜重量比为7:3,其次是30、60、90和120天的沉默。结果表明,在所有发酵日,混合青贮饲料的pH值均低于4.2。la(乳酸)含量在发酵时间的延伸时略微闪烁,在90天的衰落时,含有33.76 g/kg DM。随着发酵时间的延长,AA(乙酸)和NH 3 -N/TN(氮/总氮)含量增加,在90天到120天之间没有明显不同的含量。混合青贮饲料的CP(粗蛋白)和WSC(水溶性碳水化合物)含量显着降低(p <0.05),但静止时间,但WSC含量在90天保持稳定。蛋白杆菌是新鲜玉米和Faba Bean的主要门,假单胞菌和鞘氨拟补体是主要的属。夺取后,乳酸杆菌在所有灭绝的日子里都是普遍的属。乳酸球菌的相对丰度在90天的降落时迅速增加,直到发酵120天。总体而言,
摘要。微生物从土壤到大气的微生物释放,反映了环境条件如何影响土壤有机物(SOM)的性能,尤其是在大量有机的生态系统中,如Qinghai – Tibetan Plateau(QTP)等大型有机物生态系统。放射性碳(14 C)是全球碳循环的重要示踪剂,可用于通过估计碳固定和呼吸之间的时间滞后来理解SOM动力学,通常通过年龄和过境时间等指标进行评估。在这项研究中,我们在四个温度(5、10、15和20°C)和两个水上填充的孔隙空间(WFPS)水平(60%和95%)下融化了泥炭地和草原土壤,并测量了散装土壤和异育呼吸的14 C标志。我们比较了批量土壤的14 c与呼吸碳的1 14 CO 2之间的关系,这是两种土壤的温度和WFP的函数。为了更好地解释我们的结果,我们使用了数学模型来分析计算的池数字,碳(K)的分解速率,转移(α)和分配(γ)系数如何影响1 14 c组和1 14 CO 2的关系,以及各自的平均年龄和平均年龄和平均年龄和平均值交通时间。从我们的孵化中,我们发现散装中的14个c谷物和来自泥炭地的Co 2比草原土壤的耗尽(旧)要大得多(古老)。我们的结果表明,温度的变化不会影响两种土壤中异养的呼吸CO 2的1 14 c瓣膜。然而,WFP的变化对基层土壤中的14个CO 2的影响很小,并且在泥炭地土壤中具有显着影响,在泥炭地土壤中,较高的wfps水平导致较高的水平导致1 14 CO 2的枯竭。在我们的
•保持通道的流量1-3打开,并在〜2.5μm和6μm之间移动陷阱1,以确定是否形成了系绳,通过观察力响应。对于单个系绳,测得的FD曲线遵循双链DNA的蠕虫样链模型,轮廓Lenght为17.853 bp,并且在60 Pn处具有过度拉伸的高原。双重系数显示,距离较短的力响方面的发作将使高原过高的高原。双 - 毛线可以通过增加珠子之间的距离而打破,但是,也可能发生Tethers(部分)转换为杂种,而不是导致单个常规的Tethers。如果经常捕获多个系数,则可以降低注射器中的DNA浓度。
项目摘要:拟议的设计研究支持将美国鱼类和野生动物管理局设施迁至关岛国家野生动物保护区 Ritidian 分部的规划工作。此次迁址是机构间协议备忘录的一部分,旨在将美国鱼类和野生动物管理局设施迁至关岛北部高原训练场地面危险区之外。拟议项目包括岩土工程调查、土壤筛选、地形测量和相关工作。该项目是在为军事设施迁至关岛和北马里亚纳群岛联邦 (CNMI) 编制最终环境影响研究 (FEIS) 以及国防部、历史保护咨询委员会、关岛州历史保护官员和北马里亚纳群岛联邦州历史保护官员关于迁至关岛和天宁岛的 2011 年计划协议 (PA) 的各个项目下的附录 E 后确定的。根据条款 IV.E.2.a,本 PA 备忘录提供的信息使关岛州历史保护官员 (SHPO) 和公众有机会就历史遗产的鉴定和评估以及影响的发现提出意见。项目位置:该项目位于关岛北部海岸线,西北场石灰岩高原下方,一条通道从海岸线延伸到石灰岩悬崖,再到高原上的主干道。沿海平原由低海岸阶地和海滩组成,延伸至北部石灰岩高原的底部。潜在影响区域 (APE) 为 35.2 英亩(14.24 公顷),如图 1 所示。项目描述:拟议项目包括岩土工程调查、土壤筛选和地形测量。相关工作可能包括人工和机械化植被清理,以便进入和/或
印度的发展:成为超级大国或超级文明?引言绝大多数国家 - 这里的代理是绝大多数联合国大会的成员国 - 继续应对“发展”的挑战。许多印度和外国经济学家认为,包括中国在内的持续斗争,当然对于印度来说,以某种方式到达“高原”,即“发达国家”的俱乐部。他们认为,过去两个世纪的历史表明,尽管一个国家到达该高原,尽管经济起伏,但它仍然会以缓慢而稳定的增长来保持速度缓慢 - 罕见的滑倒,例如阿根廷(Pieper 2020),甚至可能是希腊,如果未能获得欧洲联盟的大量援助。
简介量子计算最近引起了人们的关注,这是由于其潜力比经典算法更快地解决复杂问题。与经典计算相比,该计算使用位置的线性比例,量子计算使用Qubits的指数刻度。这是因为Qubits的纠缠可以同时表示多个状态。结果,与常规机器学习的多项式复杂性相比,量子机学习(QML)具有线性或肌关系的复杂性,即使在当前的嘈杂的中等规模QUANTUM(NISQ)的时代也是如此。因此,各种研究利用QML来优化其目标(Yun等人2022)。但是,使用QML,即,Barren Plateaus。贫瘠的高原阻碍了QML的训练,许多研究证明,安萨兹(Ansatz)的量子增加会引起贫瘠的高原。在本文中,我们的目标是操作QML,尤其是基于量子的CNN(QCNN),仅使用有限数量的Qubits来防止贫瘠的高原,同时保持合理的性能。在本文中,这种方法称为保真度变化训练(FV-Train)。我们提出的FV-TRAIN的新颖性是数值和经过验证的,我们最终确认我们提出的方法可实现所需的性能改善。