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Leicns-PK3.0模拟的见解 农业中CRISPR-CAS系统的鸟类视图 将Tikhonov正则化方法应用于低k介电椭圆形孔隙法的问题 泌尿生殖器癌的自适应免疫 通过使用多边形扫描仪在太阳能电池制造中的激光系统的吞吐量限制 DNA聚合酶和生物技术应用 使用结构MRI区分常见的PSP表型：一项机器学习研究 X射线图像的视觉XAI方法可靠性的研究 kurze geschichte der molekularbiologie 胰腺癌的临床免疫疗法
摘要预测脑药代动力学对于中枢神经系统（CNS）药物发展至关重要，但由于人脑抽样的伦理限制，很难。CNS药代动力学（PK）培养物经常因疾病特异性病理生理学而改变中枢神经系统疾病。我们先前发表了一个综合的基于生理的PK（PBPK）模型，该模型预测了大脑和脑脊液室室的小药物的PK pro纤维。在这里，我们改善了这种模型，其大脑非特异性结合和pH对药物电离和被动转运的影响。我们将此改进的模型称为Leiden CNS PBPK预测指标v3.0（leicns-pk3.0）。leicns-pk3.0预测了大鼠和人类中脑ECF和CSF室的未结合浓度，误差少于两倍。然后，我们应用Leicns-PK3.0来研究改变脑脊髓液（CSF）动力学，CSF体积和流动的影响，对脑外细胞外溶液（ECF）药物的影响。使用LEICNS-PK3.0模拟了CSF动力学改变的六种药物的影响，并比较了脑ECF和Lumbar CSF的导致药物暴露。模拟结果表明，改变的CSF动力学改变了CSF PK PROFERES，但并没有改变脑ECF Pro File，而不论该药物的物理化学特性如何。我们的分析支持腰CSF药物浓度不是脑ECF的准确替代的观念，尤其是在中枢神经系统疾病中。系统方法可以说明CNS复杂性的多个级别，并且更适合预测脑PK。
基因组大小的减小和转座子活性会影响tRNA基因的多样性，同时确保鸟类的翻译稳定性
作为高度多样化的脊椎动物类，鸟类已经适应了各种生态系统。如何在遗传上解释这种表型多样性是有争议的，并且很可能基于基因组含量的差异。更大且更复杂的基因组可以允许更大的遗传调节，从而导致表型的多样性。令人惊讶的是，与其他脊椎动物相比，禽类基因组要小得多，但含有与其他脊椎动物一样多的蛋白质编码基因。这支持了以下观点：表型多样性在很大程度上取决于在非编码基因序列上的选择。转移RNA（TRNA）代表一组非编码基因。然而，跨鸟类基因组的tRNA基因的特征在很大程度上尚未探索。在这里，我们详尽地研究了鸟类和跨脊椎动物中这些关键的翻译调节剂的进化和功能后果。我们对代表每个鸟类顺序的55个鸟类基因组的致密采样显示，平均有169个tRNA基因，而至少有31％被积极使用。与其他脊椎动物不同，禽类tRNA基因的数量和复杂性降低，但仍与脊椎动物摇摆配对策略和突变驱动的密码子使用一致。我们详细的系统发育分析进一步发现了脑燃料的塞环长度促进bybybybybybybybybybytransbobablesablelements。 翻译。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
最终迁移鸟类治疗-Act-Act-1 January-2021- ...
新规则狭义地解释了MBTA下的责任，以排除迁徙鸟类的无意，非指导的待遇。新规则将2017年12月美国内政部（“ doi”）法律意见（数字M-37050）（“ Jorjani M-意见”）提出的MBTA案例的解释编码。Jorjani m-opinion撤回并取代了较早的奥巴马时代的DOI法律意见（数字M-37041）（“ Tompkins M-Opinion”），解释了MBTA以禁止偶然采取偶然的采取措施。在2020年8月11日的裁决中，美国南部地区地区法院的瓦莱丽·卡普罗尼（Valerie Caproni）法官击倒了乔尼尼（Jorjani）。DOI此后不久的上诉
最小化鸟类胶卷，并与玻璃改造和新 -
2020年11月每年在美国与玻璃碰撞的近十亿只鸟类大多数人认为与玻璃的鸟类碰撞是一种城市现象，涉及高大的镜像玻璃摩天大楼，但现实是，有56％的碰撞死亡率发生在低层建筑物（即1到四个故事）（即，在城市和农村住所中为44％，在高层建筑物中<1％（损失eT eT eT e et and and。2014）。许多政府设施和庇护游客中心符合大多数鸟类碰撞所涉及的建筑物的描述。幸运的是，现有建筑物可用于低成本，有吸引力的玻璃处理，而新的建筑物和改建可以结合鸟类安全的建筑物设计和专用玻璃。许多鸟类安全措施同时降低能源成本。最近的研究量化了北美的鸟类种群在过去的50年中已有近30亿只鸟类下降，应得到联邦机构的强烈反应，并且对有形行动的重点越来越重视，从而导致可衡量的保护结果，例如减少与玻璃的鸟类碰撞。最大程度地减少与玻璃碰撞的碰撞与116-100 - 内政部，环境和相关机构拨款的2020年法案；政府服务管理局（GSA）P100公共建筑服务的设施标准；并且对鸟类种群的关注不断增加。2020年6月，众议院通过了H.R.2，《鸟类安全建筑物法》，该法规定了由GSA管理的所有公共建筑以鸟类友好的方式设计或更改。能源和环境设计领域的领导地位（LEED）承认通过相关的信用来承认鸟类友好的设计和相关措施的重要性。此外，采取措施减少与玻璃碰撞的步骤支持13186年行政命令的意图：联邦机构的责任保护迁徙鸟类。鸟类看不到透明或反射玻璃作为障碍。玻璃产生了清晰空域的致命幻想。大部分碰撞发生在鸟类可以看到玻璃中的景观反射的那一天（例如，云，天空，植被或地面）；或鸟类通过玻璃看到感知到的栖息地（例如，建筑物内的植物或植被）。当春季和秋季鸟类迁徙期间发生恶劣的天气时，鸟类可能会被照明设施吸引。导致碰撞，夹带，过多的能量消耗，疲惫以及偶尔大规模的夜间死亡事件。
北美繁殖鸟类调查战略计划...
John B. French 中心主任 美国地质调查局，PWRC Colleen M. Handel* 研究野生动物生物学家 美国地质调查局，阿拉斯加科学中心 Marie-Anne Hudson* 高级鸟类调查生物学家 ECCC，CWS William Link 研究统计学家 美国地质调查局，PWRC Michael Lutmerding* 野生动物生物学家，BBS 计划 美国地质调查局，PWRC Peter Marra 环境倡议主任 乔治城大学 Jim Nichols 名誉科学家 美国地质调查局，PWRC Neal Niemuth* 野生动物生物学家 美国鱼类和野生动物管理局，栖息地和种群评估小组 Daniel Niven 研究科学家，BBS 计划 美国地质调查局，PWRC Allan O'Connell 研究经理 美国地质调查局，PWRC Keith L. Pardieck* 美国 BBS 国家协调员 美国地质调查局，PWRC James Poindexter 生物学家 美国地质调查局，PWRC Ken Richkus 候鸟管理处处长 美国鱼类和野生动物管理局，候鸟管理司 Vicente Rodriguez* 墨西哥 BBS 国家协调员 墨西哥国家鸟类和野生动物知识与利用委员会
ISSN：2454-3055人为对物种多样性的影响和来自沿海沿海地区的鸟类分布，印度纳维尼孟买Pawar Prabha
ISSN：2454-3055人为对物种多样性的影响和来自沿海地区的鸟类的物种多样性和分布的分布410206，印度 *收到的通讯作者：2020年6月7日接受：2020年7月2日在线发布：2020年7月6日https：//doi.org/10.33745/ijzi.2020.v06i02.005自然资源的过度开发和森林砍伐对纳维孟买Panvel的多样性和分布的森林砍伐。在黎明和黄昏时期通过在不同地区使用点数法（从2019年6月到2020年5月）对鸟类进行了调查。观察到102种代表16个阶，48个家庭和84属的鸟类多样性。每个家族中分布的鸟类数量表明，有45种属于家族的passeriformes，12种属于Charadriiformes，10种属于骨质的物种，占中质物种，有8种属于Accipitriformes，有7种，coraciiformes，每个物种属于Coracioformes，每种物种属于Columbiformes，Piciformes，Piciformes和Strigiformes； 2 species each to Anseriformes, Bucerotiformes and Gruiformes and 1 species each to Cuculiformes, Galliformes, Phoenicopteriformes, Psittaciformes and Suliformes.由于鸟类群落对人为影响的影响迅速，因此建议恢复大型森林斑块和计划良好的保护厂种植园。目前，由于持续建设了新孟买国际机场（NMIA）的建设，纳维孟买毗邻的地区的生态状况支持温和的鸟类密度，但对自然资源和森林砍伐过度剥夺是影响鸟类物种多样性和分布的关键因素。由于没有较早的报告，因此可以将此处提供的数据作为基线数据，以了解Panvel，Navi Mumbai的鸟类状态以及工业发展对其的影响。
第 3.9 节 海洋鸟类 - 穆古角海域 EIS/OEIS
本节详细介绍了已知出现在穆古角海域 (PMSR) 研究区 (研究区) 内并可能受到拟议行动影响的与海洋环境相关的鸟类物种。这包括出现在穆古角、圣尼古拉斯岛 (SNI) 和圣米格尔岛、圣罗莎岛和圣克鲁斯岛的支持设施上的鸟类物种。圣米格尔岛、圣罗莎岛和圣克鲁斯岛现有仪器和支持设施的当前使用涉及定期维护活动。这些活动不会对海洋鸟类产生重大影响。本文中讨论的任何替代方案均不包括在这些岛屿上开展的新活动。因此，对 PMSR 受影响环境和影响的描述不包括对圣米格尔岛、圣罗莎岛和圣克鲁斯岛海洋鸟类的具体提及或参考。
Ruhe, Wilhelm，“德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展”（1999 年）。1999 年美国/加拿大鸟击委员会，第一届联合年会，不列颠哥伦比亚省温哥华。27. https://digitalcommons.unl.edu/birdstrike1999/27
德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展 气象学硕士 Wilhelm Ruhe，理学硕士 德国军事地球物理局生物学 - 科室 (GU 4) D - 56841 Traben - Trarbach，德国 电话：06541/18734 传真：06541/18767 电子邮件：WilhelmRuhe@awg.dwd.d400.de 摘要 德国军事地球物理局 (GMGO) 在所有鸟击预防领域拥有 30 多年的经验。军事训练和飞行作业通常在低空进行，那里也有很多鸟类，尤其是在海岸附近和迁徙期间。大约三分之一的 GAF 鸟击发生在低空飞行作业期间。军事低空飞行中防止鸟击的最有效工具是经过充分验证的系统，该系统包括 • 持续的实际鸟类迁徙观察（视觉和雷达）， • 即时报告， • 集中风险评估， • 在线警告（BIRDTAM）， • 立即向空军人员和飞行员分发 BIRDTAM， • 严格的军事飞行规定和 • 定期的鸟击风险预报以供规划之用。本文概述了德国及其邻近地区自动鸟类迁徙信息系统（AVIS（拉丁语：Bird）：“Automatisiertes Vogelzug Informations -System”）的近期和近期发展。描述了该系统的重要模块。概述了项目的实际情况。鸟类迁徙观察实际的鸟类迁徙观察系统基于以下网络和技术：（i）综合气象观测网络，由大约 150 个站组成。观察员经过培训并被指派目视监测鸟类迁徙。只有较大的鸟类和鸟群规模才需要报告。 (ii) 6 个防空雷达站与防空控制和报告中心 (CRC) 一起分布在德国西部。目前的作战观察系统监控 60 海里圆形范围内的所有移动目标。个人电脑和摄像机自动记录每小时的观察结果，作为 PPI 显示器的 10 分钟延时录像（图 1）。视频图像显示鸟群的二维运动。二维杂波图像会自动处理和存储。如果超过某些参数值，系统会向雷达工作人员发出警报，并指派雷达工作人员进行解释和报告（如有必要）。此外，每台 PC 都由 GMGO（生物部门或地球物理预报中心）通过调制解调器完全远程控制。可以随时启动连接并查看实际、最近或存档的观察文件。 （三）德国东北部的一个由 5 个雷达站和远程传感器组成的系统正在使用鸟类雷达数据接口的原型，该接口连续收集预先选定的 3-D 雷达图数据（仅限初级雷达图，我们提取了与二次雷达图不相关的数据（这些图与二次雷达图不相关），并将其存储到 20 分钟的数据文件中。
德国军事地球物理服务。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展
德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展 Dipl. Met. Wilhelm Ruhe，理学硕士 德国军事地球物理局生物学 - 科室 (GU 4) D - 56841 Traben - Trarbach，德国 电话：06541/18734 传真：06541/18767 电子邮件：WilhelmRuhe@awg.dwd.d400.de 摘要 德国军事地球物理局 (GMGO) 在所有鸟击预防领域拥有 30 多年的经验。军事训练和飞行作业通常在低空进行，那里也有很多鸟类，特别是在海岸附近和迁徙期间。大约三分之一的 GAF 鸟击发生在低空飞行作业期间。军事低空飞行中预防鸟击的最有效工具是经过充分验证的系统： • 持续实际鸟类迁徙观察（目视和雷达）； • 即时报告； • 集中风险评估； • 在线警告（BIRDTAM）； • 立即向空军人员和飞行员分发 BIRDTAM； • 严格管制军事飞行； • 定期进行鸟击风险预测，以用于规划目的。本文概述了德国及其邻近地区自动鸟类迁徙信息系统（AVIS（拉丁语：Bird）： “Automatisiertes Vogelzug Informations -System”）的近期和近期发展情况。本文介绍了该系统的重要模块。项目的实际状态如下