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评估本格特松 (Pinus kesiya ...) 的有效性
摘要 即使在今天，许多农村和偏远社区仍然无法获得安全的饮用水，而这是每个人的基本权利。为了解决这个问题，研究了本格特松树 ( Pinus kesiya ) 木质部作为井水可持续过滤方法的有效性。测试了过滤和未过滤的深井水的物理和化学性质：使用五合一电子水质测试仪测试总溶解固体 ( TDS ) 和电导率，使用 pH 试纸测试 pH 值。另一方面，分别使用倾注板法和多管发酵技术测试微生物指标，例如异养菌平板计数 (HPC) 和总大肠菌群计数。将两个水样的性质相互比较并与可接受值进行比较。结果表明，两个水样的 TDS 和 pH 值均在可接受水平内。值得注意的是，本格特松树木质部在过滤深井水方面非常有效，可将 TDS（M=84.7，SD=7.50）、电导率和 HPC（M=325，SD=31.1）降低到可接受的水平，而不会影响 pH 值，但在去除大肠菌群等微生物方面效果有限。此外，它每小时可以过滤 52.9 毫升深井水。总体而言，结果表明本格特松树木质部具有显著改善深井水质的潜力。虽然这些发现凸显了本格特松树木质部在解决特定物理水质参数方面的潜力，但仍需要进一步研究以增强其在过滤大肠菌群方面的整体水处理能力，并探索其在不同水质条件下的适用性。
为时已晚，无法使用太早使用？低资源孟加拉语LLMS
我们比较了开放量和封闭式LLM的性能，例如Llama-3和GPT-4与跨孟加拉语下流任务的微调编码器模型，包括翻译，摘要，汇总，释义，问答，提示和自然语言的推流。我们的发现表明，尽管LLM通常在执行任务方面表现出色，但它们在重新制定孟加拉语脚本生成的任务中的表现却是不明智的。关键挑战包括现有LLM对孟加拉脚本的效率低下，从而导致计算成本增加和潜在的性能退化。加法 - 我们重点介绍了通常用于孟加拉NLP任务的机器翻译数据集中的偏差。我们得出的结论是，孟加拉国面向的LLM非常需要，但是该领域通常缺乏为降低一个高效模型所需的高质量预科和指导调整数据集。*
萨顿本格和德雷科特塞恩社区发展规划 2020-2035 向威尔特郡议会提交的关于萨顿本格和德雷科特塞恩社区发展规划的报告
执行摘要 1 2024 年 7 月，我被威尔特郡议会任命对 Sutton Benger 和 Draycot Cerne 社区计划进行独立审查。 2 审查以书面陈述的方式进行。我于 2024 年 7 月 31 日访问了社区区域。 3 该计划旨在推动社区区域的积极和可持续发展。它还包括保护建筑和历史环境的政策，并提议指定一揽子当地绿地。该计划值得称赞地专注于一系列明确的当地特色问题。 4 该计划得到了社区支持和参与的支持。社区的所有阶层都参与了它的准备工作。 5 根据本报告中列出的一系列建议的修改，我得出结论，该计划符合所有必要的法律要求，应该进行全民公投。 6 我建议公投区域应与社区区域一致。 Andrew Ashcroft 独立审查员 2024 年 10 月 10 日
在简历上实施用于外壳石油销售预测的机器学习。 Harapan Karya Mandiri Bengkulu P-issn 1858-2680 E-ISSN 2723-4673
摘要预测是一种通过科学方法利用历史数据来猜测或估计将来会发生的事情的活动。CV。 Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。 传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。 因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。 机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。 系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。 瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。 这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。 预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。 关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。 Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。 CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。传统系统的弱点除了进行计算和研究中的人为错误，并且在概括时也可能会丢失。因此，需要一种机器学习技术，能够从机器学习中包含的内容中预测其中一种算法的销售是K-Neartiald Neighboor。使用PHP编程语言与MySQL数据库实施，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计的设计，然后进行新的系统设计。从这项研究的结果中得出结论，解释说，首先通过过程
气候变化对北孟加拉国丰富的生物多样性的影响：
摘要：北孟加拉北部，从特莱草原到温带的喜马拉雅山脉，由于气候变化而面临严重的生物多样性挑战。本文评估了气候变化如何影响该地区的动植物，强调由温度转移，降水模式改变和冰川熔体引起的干扰。升高的温度已改变了植物候位，改变了开花和成果时期，这会影响植物的繁殖和生存。对于野生动植物，这些温度变化破坏了繁殖和冬眠模式，威胁着像红熊猫等物种。变化的降水模式导致了不可预测的水利用性，影响了对两栖动物和水禽至关重要的湿地，并影响了当地的农业和食品供应。在喜马拉雅山脉东部的冰川撤退，通过影响河流系统并减少进入北孟加拉的水流，从而使情况更加复杂。这会影响水生栖息地和物种，熔化冰川破坏了水生生态系统和鱼类种群的沉积增加。在自然和人类活动的驱动下，栖息地丧失和破碎化，威胁着依赖大型，连续栖息地的物种。气候变化通过促进击败本地动植物和动物群的入侵物种的传播来加剧这些威胁。物种正在转移范围，通常转移到更高的高度或改变其分布，可能导致生态失衡。这些变化显着影响生态系统服务，例如授粉，水调节和土壤肥力，进而影响农业和自然栖息地。由于动物迁移而引起的人类野生动植物冲突的兴起使保护工作变得复杂，并可能导致对野生动植物的报复行动。
探索西孟加拉邦的太阳能前景
西孟加拉邦太阳能现状：西孟加拉邦太阳能发电正在逐步发展，该邦在全国排名第 23 位，2022-23 年发电量为 1.2504 亿单位，累计太阳能发电量达到 194.06 兆瓦。虽然 2012 年的政策设定了到 2020 年可再生能源占 15% 的雄心勃勃的目标，但进展一直很稳定，最近的举措显示出希望。这些包括太阳能灌溉计划、地面和屋顶太阳能项目，以及在 PM-KUSUM 计划下安装太阳能水泵。该邦还在教育机构和政府大楼太阳能化方面取得了进展。目前，太阳能在该邦总装机容量中的贡献不到 1%，可再生能源占总电力消耗的 10%。展望未来，政府已经概述了通过 500 兆瓦太阳能园区和 1200 兆瓦太阳能光伏发电项目等项目挖掘该邦巨大太阳能潜力的计划。在政府持续的支持、补贴和积极政策下，未来几年扩大太阳能应用的基础正在奠定。
新闻稿西孟加拉邦有可能成为印度...
来自2024年9月20日的Iforest加尔各答的最新报告：印度领先的环境研究组织Iforest今天发布了三份关键报告，强调了西孟加拉邦可再生能源（RE）增长的巨大潜力。该报告还列出了可行的政策建议。这些报告是在利益相关者的对话中发布的，标题为“启用西孟加拉邦的可再生能源增长”，该报告与加尔各答的孟加拉商会（BCCI）在孟加拉商会（BCCI）与环境管理的综合组织（ENGIO）合作，总部位于加尔各答的公民社会组织。来自州政府，公用事业，行业，民间社会和其他部门专家的代表参加了对话。这是在西孟加拉邦面临不断增长的电力需求的双重挑战的时候，以及以修订的可再生购买义务（RPO）形式重新使用的全国性授权。iForest的估计表明，要满足国家重新目标，到2032年，西孟加拉邦对重新产能的需求将超过24,000兆瓦。目前，该州仅安装了大约640兆瓦的RE容量。目前，与其他州相比，西孟加拉邦的重新部门落后。东印度州仅占国家重新产能的0.4％。在过去的五年中，尽管国家RE产能增加了64,232兆瓦，但西孟加拉邦的产能仅为132兆瓦。但是，Iforest的评估表明，西孟加拉邦具有很高的潜力。“基于最新数据集和更新的方法，我们的研究表明，西孟加拉邦的潜力是新和可再生能源部（MNRE）机构先前评估的研究的三到四倍。国家可以轻松满足其当前和未来的能源需求，并促进绿色的增长和工作。首席嘉宾，西孟加拉邦政府的立法议会议员Debasish Kumar先生，也是气候和太阳能委员会主席，加尔各答市政公司说：“西孟加拉邦的许多可再生能源项目都在筹集。但是，有必要为其提供结构化的方法。” “应通过使其成为人民的运动来创建可再生能源需求。强大的国家政策对于实现这一目标至关重要。
西孟加拉邦政府
一年的全职PG地球信息学课程由科学技术和生物技术系共同开展，西孟加拉邦政府和纳迪亚Haringhata的Maulana Abul Kalam Azad Azad Technology。邀请了印度国民的申请，并获得了科学/地理学或学士学位的硕士学位（B.E.，B.Tech。）在相关分支机构中所述，本课程入学的信息手册中所述（2024-25）。信息手册以及申请表可以从部门网站dstbt.bangla.gov.in下载，直到2024年9月23日。通过电子邮件（WBSCST.RSTRG@GMAIL.com）的所有证明书的填写申请表的最后日期以及对地球形式和遥感单元格的硬副本，Bikash Bhavan，4th Block（East Block），East Block（East Block），Kolkata 700091 sector Isector有关其他查询，请将电子邮件发送到wbscst.rstrg@gmail.com。
学期IV
4。Module IV: Introducing to Data and Data Management Introduction, Data and Information, Database and Data Base Management System, Components of Database System, Basics of Database Management System, File-based System and Database Management System, Advantages of using Database over File based system, Data Dictionary andMetadata, ANSI-SPARC Architecture, Database Users, Role of Database Administrator (DBA) and Data Administrator(DA), Database环境，数据库，特征或功能或数据库系统的优势，数据库的限制。
PNPLA3中的rs738409多态性与西孟加拉邦孟加拉民族人口中非酒精性脂肪肝病的发育和严重程度的关联 由于自然灾害引起的正常盐水供应链的破坏： 从理论模型到实际部署 预测痴呆症和帕金森氏病相关的皮质下区域中的脑铁沉积：英国生物库中的遗传和观察分析 适用于心电图图像的人工智能，用于可扩展的甲状腺素蛋白淀粉样蛋白心肌病 OMKAR：基于光学图的基因组的自动核分型，以鉴定宪法异常 给予年轻婴儿的益生菌和合成生药品 parvovirus b19废水固体中的基因组DNA浓度与社区感染有关 cenobamate对认知的负面影响 基于多矩的寿命基因对大肠癌的免疫相关性的影响 输注的免疫疗法会影响头颈癌的存活：倾向评分与分析匹配 通过生成变压器学习人类疾病的自然史 基于WGCNA和LASSO回归的新型结肠腺癌中衰老相关LNCRNA的预后模型 负面情绪对青少年非杀虫剂的影响 对ELMOD3相关常染色体的确认见解... 对GWAS目录的系统评价
参考文献1。Lazo M，Clark JM。非酒精性脂肪肝病的流行病学：一种全球视角。Semin Liver Dis.2008; 28：339-50。2。Bajaj S，Nigam P，Luthra A等。一项关于胰岛素抵抗，代谢共同变化和预测评分的病例对照研究。印度J Med Res。2009; 129（3）：285-292。 3。 Mohan V，Farooq S，Deepa M，Ravikumar R，Pitchumoni CS。 与不同等级的葡萄糖不耐症和代谢综合征有关的南印第安人非酒精脂肪肝病患病率。 糖尿病临床实践。 2009; 84（1）：84-91。doi：10.1016/j.diabres.2008.11.039 4。 Romeo S，Kozlitina J，Xing C等。 PNPLA3中的遗传变异赋予对非酒精性脂肪肝病的敏感性。 nat Genet。 2008; 40（12）：1461-1465。 doi：10.1038/ng.257 5。 Severson TJ，Bostur S，Bonkovsky HL。 影响非酒精性脂肪肝病的遗传因素：系统的临床综述。 世界J胃烯醇。 2016; 22（29）：6742-6756。doi：10.3748/wjg.v22.i29.6742 6。 Kozlitina J，Smagris E，Stender S等。 外显域的关联研究确定了一种TM6SF2变体，该变体赋予了对非酒精性脂肪肝病的易感性。 nat Genet。 2014; 46（4）：352-356。 doi：10.1038/ng.2901 7。 Oliveira Ain，Malta FM，Zitelli PMY，Salles APM，Gomes-Gouvea MS，Nastri ACS，Pinho JRR，Carrilho JRR，Carrilho FJ，Oliveira CP，Mendes-CorrêaMC，Pessoa MC，Pessoa MG，Mazo DF。 PMID：33622266; PMCID：PMC7901065。 8。2009; 129（3）：285-292。3。Mohan V，Farooq S，Deepa M，Ravikumar R，Pitchumoni CS。与不同等级的葡萄糖不耐症和代谢综合征有关的南印第安人非酒精脂肪肝病患病率。糖尿病临床实践。2009; 84（1）：84-91。doi：10.1016/j.diabres.2008.11.039 4。Romeo S，Kozlitina J，Xing C等。PNPLA3中的遗传变异赋予对非酒精性脂肪肝病的敏感性。nat Genet。2008; 40（12）：1461-1465。 doi：10.1038/ng.257 5。 Severson TJ，Bostur S，Bonkovsky HL。 影响非酒精性脂肪肝病的遗传因素：系统的临床综述。 世界J胃烯醇。 2016; 22（29）：6742-6756。doi：10.3748/wjg.v22.i29.6742 6。 Kozlitina J，Smagris E，Stender S等。 外显域的关联研究确定了一种TM6SF2变体，该变体赋予了对非酒精性脂肪肝病的易感性。 nat Genet。 2014; 46（4）：352-356。 doi：10.1038/ng.2901 7。 Oliveira Ain，Malta FM，Zitelli PMY，Salles APM，Gomes-Gouvea MS，Nastri ACS，Pinho JRR，Carrilho JRR，Carrilho FJ，Oliveira CP，Mendes-CorrêaMC，Pessoa MC，Pessoa MG，Mazo DF。 PMID：33622266; PMCID：PMC7901065。 8。2008; 40（12）：1461-1465。 doi：10.1038/ng.257 5。Severson TJ，Bostur S，Bonkovsky HL。影响非酒精性脂肪肝病的遗传因素：系统的临床综述。世界J胃烯醇。2016; 22（29）：6742-6756。doi：10.3748/wjg.v22.i29.6742 6。Kozlitina J，Smagris E，Stender S等。外显域的关联研究确定了一种TM6SF2变体，该变体赋予了对非酒精性脂肪肝病的易感性。nat Genet。2014; 46（4）：352-356。 doi：10.1038/ng.2901 7。 Oliveira Ain，Malta FM，Zitelli PMY，Salles APM，Gomes-Gouvea MS，Nastri ACS，Pinho JRR，Carrilho JRR，Carrilho FJ，Oliveira CP，Mendes-CorrêaMC，Pessoa MC，Pessoa MG，Mazo DF。 PMID：33622266; PMCID：PMC7901065。 8。2014; 46（4）：352-356。 doi：10.1038/ng.2901 7。Oliveira Ain，Malta FM，Zitelli PMY，Salles APM，Gomes-Gouvea MS，Nastri ACS，Pinho JRR，Carrilho JRR，Carrilho FJ，Oliveira CP，Mendes-CorrêaMC，Pessoa MC，Pessoa MG，Mazo DF。PMID：33622266; PMCID：PMC7901065。8。PNPLA3和TM6SF2多态性在巴西慢性丙型肝炎患者中对肝纤维化和代谢异常的作用C. 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