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环境DNA元编码揭示了Mweru-Luapula渔业中的侵入性和隐性物种
环境DNA（EDNA）近年来成为补充水生淡水系统传统抽样方法的主要方法。尽管越来越多地应用Edna Metabarcoding方法，但许多发展中国家尚未将该工具完全纳入水生生物多样性的管理和监测。这项研究旨在分析Mweru-Luapula（ML）渔业的18个抽样地点首次收集的EDNA水样品，以确定侵入性和天然淡水鱼的存在和分布。这项研究进一步应用了Simpson多样性指数（SDI），以研究入侵和无侵蚀系统之间物种的多样性。环境DNA分析揭示了渔业四个层中三个层中存在侵入性帕尚种类，而在通过传统方法进行评估时，只有两个先前已知的层被侵入。此外，最初还使用EDNA检测了五种稀有物种（Marcusenius senegalensis，senegalensis，Trachurus japonicus，Labeo Nasus，Campylomormyrus Compressirostris和Synodontis Schoutedeni）。在入侵的单个采样位点记录了低SDI值。系数作为读数和物种频率之间的社会（r = 0.31; p值= 0.239）和多样性指数（r = 0.1; p -value = 0.717）没有任何重大影响。这项研究提供了一个平台，以进一步研究在全国其他渔业地区的入侵物种的存在和影响，使用在不同水深收集的Edna水样品来更新物种库存。在渔业中首次启示了意外物种，并在多个地点发现了侵入性的帕尚种类，这表明需要与传统的方法一起介绍Edna Metabarcododing，以监测外星人的入侵物种，从而有效地管理和保存淡水ML Fishery fishery fishery fishery fishery fisoticational of Zambia的威胁性生物多样性。
引用本文：Burhanüzüm，MithatElçiçek和Ata Pesen（2024年8月5日）：教师对人工智能的看法量表的发展
摘要本文旨在制定教师对教育中人工智能使用的看法量表。规模开发研究是在2023 - 2024年ACA DEMIC年内在两个阶段进行的，涵盖了597位教师，他们说他们使用了不同的人工智能应用。文献进行了彻底的审查，并与在汇总规模项目的同时使用人工智能应用的老师进行了焦点小组访谈。咨询了现场专家教职员工，以评估量表的面部和内容有效性。对从第一样品组获得的数据（N¼424）进行了探索性因子分析，并在第一阶段确定了三因素结构。据观察，由18个项目组成的初稿量表的因素显示出总差异的57.8％。对第二阶段的第二个样本组（N¼173）收集的数据进行了第一个验证性FAC TOR分析。已经证实，由18个项目和三个因素（教导感知，学习感知和道德知觉）组成的结构与数据兼容。在教师对教育中人工智能使用的感知量表进行了第一级验证性因素分析之后，进行了二级验证性因素分析，以阻止构成量表的因素是否揭示了变量。最终比例由15个项目和三个维度组成，被确定与获得的数据兼容。可靠性分析表明，整个量表的Cronbach Alpha内部一致性系数被计算为.87，用于学习感知的.82，用于教学感知的.79和.79的道德感知。结果表明，教师对教育中人工智能使用的看法量表是有效且可靠的，并且是确定对教育中人工智能使用的看法的合理测量工具。
停止和商店药房疫苗知情同意书4。
我证明我今年18岁，并在此同意我同意ST OP＆Shop Pharm a Cy的工作人员，以管理疫苗。imav e read to to tatement（vi s）i ndic i ndic i ndic i ndic i ndic i n d e ndic a v e to to t od me。我已经回答了我的机会。我了解疫苗的益处和ris k s。我同意或同意同意，在v acc ine（s）m a rked bel o w的离子中的ad m。我的作者将向我的Prima r y Care医师，授权医师或地方部门转发。如果应用电缆，健康。在接受疫苗接种后，我同意在一般区域停留20分钟，以防发生任何情况。我说明，如果我有任何副作用，我将是我的责任，我可以跟进我的医生。i特区与Se Stop＆Shop Pharmacy及其父母，子公司和分支机构一起使用，并提供了ees ees ees and ees and ees and aqents r espectiv e lv，f r om any and and al liabil i ty ty可能是由我和个人代表的，我可能会代表我和个人代表。x / / pa t ien t签名（父母或gua r d i，如果很少）< / div> < / div>
粒子捕获、回收和速度/轨迹测量技术研讨会：1993 年 9 月 27 日至 28 日在德克萨斯州休斯顿举行
简介：行星科学家早就认识到，如果能在地球上以可进行实验室分析的状态捕获小行星和彗星尘埃颗粒，并获得每颗颗粒的精确速度和轨迹信息以揭示其来源，那么对太阳系早期历史及其演化的理解将取得巨大进步。这个真正重要的目标体现在选择宇宙尘埃收集设施 (CDCF) 作为空间站最初两个设施级有效载荷之一。最近对空间站的重新设计导致取消 CDCF，这反过来又给正在进行的仪器开发带来了很大的不确定性。因此，应美国宇航局总部太阳系探索部代码 SL 的要求，组织了当前的研讨会，以解决以下三个问题：1. 有哪些最先进的技术可以以最小的破坏性捕获太空中的超高速粒子并测量它们的速度和轨迹？ 2. 应将资源投入到哪些方面以推进尚未成熟的技术？ 3. 这些技术可以应用于哪些特定的航天器任务，哪些飞行机会具有科学依据？ 本次研讨会汇集了目前在子系统层面开发该技术的大部分个人和/或团队，以成功实现粒子回收和轨迹传感器开发，包括
瞬态热流分析的电模拟方法
人们经常要求使用建筑结构部件的耐火性能来预测或估计未经测试的结构的耐火性能。在某些情况下，有用的估计可能基于可用的数据。然而，在大多数情况下，最终结果气候的质量在很大程度上取决于评估人员对问题的经验和感觉。为了帮助更准确地做出此类估计，该局设计并建造了一个电子设备，用于进行必要的计算。对建筑物的各个部分进行了耐火测试，以确定建筑物在火灾影响下的适用性。虽然机械行为可能经常限制该结构在这方面的实用性，但通常情况下，热传输是决定其耐火能力的关键因素。此类测试 [1] 1 中使用的装置要求在炉内封闭结构中应用与标准火灾暴露相对应的时变温度函数。该程序还允许通过辐射和对流从样品未暴露部分发生热损失。这些条件使得使用分析方法解决传热方程变得不切实际。因此，使用一些高速近似方法来计算暴露于火中的结构的热行为似乎是可取的。人们考虑使用数字和传统模拟计算机，并取得了一定程度的成功，近似地解决了这些问题。然而，似乎使用热电路和电路之间的直接类比可能会在解决问题时提供更大的灵活性，并简化“编码”。该设备的构造与 Lawson & McGuire [2] 开发的设备有些相似。这直接利用了电气和热电路之间的类比，而不需要大量组装电子机械操作器或单元
Vdo 温度传感器数据表
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