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电力线丛林火灾安全计划效益实现报告
表 1：PBSP 项目交付基础设施升级的绩效 表 2：PBSP 目标和相关成就 表 3：2012 年 F 因子计划下的网络火灾 表 4：PBSP 目标和相关主要措施及 KPI 表 5：与目标 1 相关的 KPI 结果 表 6：PBSP 的预算和时间表绩效（截至 2020 年 8 月） 表 7：安全设置和要求 表 8：重大森林火灾的一般影响 表 9：2009 年黑色星期六森林大火的实际成本估算 表 10：工作组提出的措施包 表 11：从研发基金获得资助的项目 表 12：网络资产项目的估计成本分摊 表 13：DB 和 HV 客户成本明细 表 14：PBSP 的 PRF 和项目管理组件的估计成本 表 15：电力线更换成本（客户的最终净成本） 表 16：每公里单位成本高压电线更换表 17：研发基金支出明细（包括 2020-21 年拟议支出）
新南威尔士州野生动物和保护部门丛林火灾恢复
我要向在火灾季节辛勤工作的所有人致敬。国家公园和野生动物管理局的工作人员在前线和幕后发挥了令人钦佩的作用，扑灭了 519 起火灾，在新南威尔士州各地的火场上投入了总计 43,000 个工作日。他们现在正与规划、工业和环境部各部门的工作人员合作，帮助我们的本土物种恢复。我要表扬那些投入大量时间的社区志愿者，他们在火灾期间救出动物，并将它们养育恢复健康，让它们安全回归野外。我也要承认并感谢澳大利亚政府为野生动物和栖息地恢复提供的持续资金支持。
引文：Rathore, S.、Hassert, J.、Clark-Hachtel, CM、Stahl, A.、Tomoyasu, Y.、Bushbeck, EK RNA 干扰在水生甲虫中作为一种强大的工具
RNA 干扰 (RNAi) 仍然是一种强大的技术，可通过 mRNA 降解来有针对性地减少基因表达。该技术适用于多种生物，在物种丰富的鞘翅目 (甲虫) 中非常有效。在这里，我们总结了在新生物中开发该技术的必要步骤，并说明了它在水生潜水甲虫 Thermonectus marmoratus 的不同发育阶段中的应用。可以通过针对已知基因组的近亲或从头组装转录组来经济高效地获得目标基因序列。候选基因克隆利用特定的克隆载体 (pCR4-TOPO 质粒)，该载体允许使用单个通用引物为任何基因合成双链 RNA (dsRNA)。合成的 dsRNA 可以注射到胚胎中用于早期发育过程，也可以注射到幼虫中用于后期发育过程。然后，我们说明如何使用琼脂糖固定将 RNAi 注射到水生幼虫中。为了演示该技术，我们提供了几个 RNAi 实验示例，生成具有预测表型的特定敲低。具体来说，晒黑基因 laccase2 的 RNAi 会导致幼虫和成虫的角质层变浅，而眼色素沉着基因 white 的 RNAi 会导致眼管变浅/缺乏色素沉着。此外，关键晶状体蛋白的敲低会导致幼虫出现视力缺陷和捕猎能力下降。综合起来，这些结果体现了 RNAi 作为一种工具的强大功能，可用于研究仅具有转录组数据库的生物体的形态模式和行为特征。
电力线丛林火灾安全计划 - 能源
注 1. 电力线起火可能性降低是指与裸线架空电线相比，技术变化导致的起火可能性相对降低。注 2. 由于通货膨胀，2011 年的 1 美元价值略高于 2015 年的 1.08 美元。为了获得 2015 年的价值，将 2011 年的美元乘以 1.08175。请参阅 ABS，消费者价格指数（目录编号 6401.0），如财政部在 2017 年 12 月发布的“经济预测方法 - 一般方法”中提供的费率和平减指数电子表格中所示。注 3. CSIRO 估计，配备 REFCL 的裸线线路的风险降低了 49% 至 55%；后来的独立测试表明风险可能降低 70-75%。注 4. 在其 2011 年 9 月的最终报告中，工作组表示其预计的 REFCL 和 ACR 部署成本为 4.71 亿美元（2011 年）——REFCL 为 4.32 亿美元，ACR 为 3900 万美元。由于建议的工程复杂且前所未有，因此该数字存在 ± 20% 的差异。DELWP 在其表格中使用了该差异的上限（5.184 亿美元，2011 年）。注 5. 这是 AER 批准的 AusNet 和 Powercor 的第 1 和第 2 阶段 REFCL 工程总和（4.36 亿美元，2015 年）加上其拟议的第 3 阶段工程总和（2.73 亿美元，2015 年），减去 10%。10% 的减幅假设 AER 批准的第 1 和第 2 阶段的资金与公司的资金申请相比减少大致相同。注 6. 此条目包括当前预计支出，须经 AER 审查，并且可能会进行修订。
2018 年丛林飞行员锦标赛 翱翔奥拉基/库克山……
本期 KiwiFlyer 的一个显著特点是包含了真正对航空着迷的年轻飞行员的内容。Jill McCaw 采访了 Ross Brodie，几年前，他在 16 岁生日那天因 16 次单飞而出名，现在他正在获得 CPL 的路上，并且可以预见地开始从事航空事业。Ross 的“起步”是在飞机的陪伴下长大的，经常和父亲 Russell 一起飞行。但对于每年一度的 Walsh 纪念童子军飞行学校的许多年轻航空爱好者来说，他们第一次驾驶飞机的时间是在他们单飞的两周内。每年在 Matamata 举办的 Walsh 训练营是一个很棒的机构，得到了许多公司和志愿者的支持。我们今年的沃尔什报道由诺亚·伍尔夫 (Noah Woolf) 撰写，他的第一次独奏于 1 月 20 日上午 6 点后不久在那里进行，随后沃尔什按照传统，用一桶桶冷水浇庆祝。
布什的预算提案可能会影响特拉华州 - UDSpace
''此优惠仅在 Holf.con 上购买 0 美元或以上商品可享受，优惠价格仅针对首次购买者，折扣前订单价值必须至少为 50.00 美元，且不包括协助计划、税费或保险。此优惠不可与任何其他优惠券、折扣、礼券或促销活动结合使用。任何潜在折扣均不包含优惠券或礼券的兑换价值。禁止的地方无效。仅对 18 岁或以上的美国人开放。促销活动如有更改，恕不另行通知，优惠将于 2005 年 3 月 31 日 11:59: 59 EST 生效
使用机载 LiDAR 数据识别丛林火灾风险... - AFAC
在本项目中，我们确定了一种方法，将丛林-城市交界处的植被分层为相对丛林火灾风险的离散区域。 LiDAR（光检测和测距）数据用于确定坡度和坡向等地球物理特征以及植被和燃料特征（如冠层高度和密度）的差异，以突出显示不同土地使用期限内丛林火灾风险高、中、低的区域。该方法简单且可在广阔区域重复使用，因为它是 LiDAR 数据驱动的。它显示出作为可靠且一致的技术前景，可用于支持治疗优先级的决策。该方法将作为桌面练习扩展到 MW 水道网络和毗邻土地，以系统地确定和优先考虑丛林火灾风险缓解计划的预算支出。
标题：从 fMRI BOLD 信号解码神经事件：现有方法的比较和新算法的开发作者：Keith Bush Depar
标题：从 fMRI BOLD 信号解码神经事件：现有方法的比较和新算法的开发 作者：Keith Bush 美国阿肯色州小石城大学 (UALR) 计算机科学系，邮编 72204 美国阿肯色州小石城大学 Josh Cisler 脑成像研究中心，阿肯色州小石城医科大学 (UAMS)，邮编 72205 通讯作者：Keith Bush 地址： 阿肯色州小石城大学计算机科学系 2801 S. University Ave. Little Rock, AR 72204 电子邮件：kabush@ualr.edu 电话：501.569.8143 传真：501.569.8144 简称：从 fMRI BOLD 信号解码神经事件 关键词：反卷积、fMRI、成像分析、BOLD、连接性
使用地理空间数据评估茶树健康和产量...
茶是印度最重要的饮料之一。它是第一大外汇收入来源。印度是世界上最大的茶叶生产国。印度的阿萨姆邦、梅加拉亚邦、特里普拉邦、北孟加拉邦（大吉岭）和锡金邦对该国的茶叶总产量贡献巨大。除此之外，印度南部的泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦和喀拉拉邦也为茶叶生产做出了贡献。过去几年，人们发现茶产业正在失去立足之地。这主要是因为生产结构错误、由于生产成本高而无法与其他茶叶生产国竞争、小农户组织化、加工阶段的质量控制不佳以及更重要的害虫和疾病侵扰。遥感和 GIS 技术已被有效用于监测水稻、小麦等多种一年生作物。因此，开发一种使用遥感和 GIS 监测茶园的方法已成为迫切需要。之前缺乏使用遥感监测茶叶的研究，这为开发一种方法提供了想法，该方法可以帮助监测种植园的生长并在需要时采取有效措施。在本研究中，尝试使用遥感图像的纹理和色调变化来评估茶树的健康状况。应用灰度共生矩阵 (GLCM) 技术将茶斑分为健康、中度健康和患病茶。使用纹理和分类图像来描绘患病斑块。得出了健康、中度健康和患病茶的百分比。观察发现，2001 年 12 月的 LANDSAT 图像显示健康茶树的面积为 60.4%，中度感染茶树的面积为 23.6%，患病茶树的面积为 16.2%。对于 2004 年 2 月的 LISS III 图像，发现健康茶树的面积为 43.9%，中度感染茶树的面积为 36.8%，患病茶树的面积为 19.3%。同样，对于 2004 年 6 月的 ASTER 图像，发现健康茶树的面积为 24.9%，中度健康茶树的面积为 50.1%，患病茶树的面积为 25.1%。最后将结果与地面叶面积指数 (LAI) 和产量进行了比较。因此，这里尝试的纹理分析和色调变化可以在识别和检测茶园中的病斑方面发挥重要作用。这项研究表明，4 月、6 月和 8 月基于 MODIS 的 NDVI 与庄园层面的茶叶产量有显著相关性。为进一步检验 MODIS 得出的 NDVI 是否与 LAI 相关，建立了一个经验方程，结果表明茶叶的 LAI 与 NDVI 具有显著的线性关系 (R 2 =0.36)。然而，研究发现，仅凭不同时间段的 NDVI 观测结果无法解释茶叶产量的差异。这表明茶叶产量的统计模型似乎并不令人鼓舞。