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世界性微生物及其“隐秘”物种
微生物物种似乎具有世界性分布。对于真核微生物，在过去的约 150 年中，埃伦伯格、达尔文、谢维亚科夫、卡尔等人反复提出了这一观察结果。大约一个世纪前，贝耶林克对细菌也提出了类似的主张；他基于选择性培养基的使用，这种培养基使得从几乎任何地方分离不同功能类型的细菌成为可能。“万物无处不在——环境选择”（Baas Becking 1934）这句话更简洁地表达了这一思想。只要满足特定的栖息地要求，任何特定的微生物物种都会出现在地球表面的任何地方。微生物的分布并不取决于进化或生态时间尺度上发生的偶然事件（如动物和植物），而只取决于栖息地的特性（有关历史参考，请参阅 Finlay 2002）。当然，并非所有原生生物都是世界性的。一些物种（例如某些纤毛虫、有孔虫和甲藻）仅限于特定的气候区。然而，在这种情况下，暖水物种似乎是泛热带的，而冷水物种似乎是双极的（例如 Dragesco 1968、Montresor 等人 2003）。虽然承认大多数原生生物具有世界性分布，但一些作者也认为某些物种，尤其是（陆地）有壳变形虫和纤毛虫，确实具有真正的生物地理学，即局限于某些大陆或特定
亚当·斯密的世界主义自由主义
自自由主义诞生以来，其世界主义特征就一直备受争议。重商主义、殖民主义和市场关系的地位是这场争论的核心。虽然大多数学者都认为，在 18 世纪自由主义思想家中，亚当·斯密在道德和经济方面都是非常反殖民主义的，但他们并没有将他的品味理论作为他对重商主义和殖民计划的规范性批判和自由贸易论证的一部分。斯密的品味理论主要在《道德情操论》和《天文学史》中发展起来，强调了他尽管同情心有限，但仍重视与远方他人的联系。我认为，对斯密而言，审美判断是道德判断的动力，因为品味可以克服同情心的障碍。然而，在斯密的政治经济学中，品味具有双重性。坏品味会扩大同情心的鸿沟。我指出，将亚当·斯密的道德理论中的品味框架应用于重商主义和殖民主义，可以发现用糟糕的审美判断（对秩序的热爱而非真正的美）来代替同情心，会使疏远的其他人变得客观，并阻止他们通过自由参与市场和富有同情心的互动来发展道德判断。
菲律宾的世界大都会陆地sl，deroceras laeve（o.f.müller）（gastropoda，agriolimacidae）
首次在菲律宾报道了国际大都会的地面sl，Deroceras laeve（O.F.Müller，1774年），并通过形态学，形态图和细胞色素氧化酶亚基I（COI）基因分析来表征。slug样品。在区域X中，有两个站点：Misamis Oriental（Gingoog，664 M A.S.L.; Claveria，937 M A.S.L.）种植了卷心菜（Brassica oleracea），萝卜（Raphanus sativus）和茄子（Solanum Melongena）的农场；和Bukidnon（Talakag，1410 M A.S.L.）种卷心菜。在XI区域中，从1000-1200 m A.S.L.的Davao del Sur的Kapatagan Road的五个托儿所中收集了标本。标本的外部形态与已发表的描述相匹配，其身份得到了其
宜居性的家谱：从格伦德兹（Gründerzeit
2 Public Space, but also cosmopolitanism communicated in the slogan “Leben in Wien, Arbeiten in Europa,” Bitcoin ATMs, streets named after women, and reflected in a closing image of the ASCR video featuring a “Willkommen in der Seestadt” in a variety of languages including English, Turkish, French, Russian, Arabic, Portuguese, Spanish.Knierbein等。（2014）批评这是“文化有偏见的品牌”，以期吸引“富裕的服务经济城市居民”。从这个意义上讲，“空间情报”也对应于公共空间成为新的“后福特城市经济领土资本积累”的新领域的方式。
人工智能在设计行业中的作用
理由。在过去的几年里，神经网络已经学会了生成图像、创作音乐以及编写小说和科学文本。神经网络在不久的将来真的会取代艺术家吗？这种分析将有助于回答所提出的问题，并从定性上理解用机器计算取代创作过程的问题。目标是确定人工智能在当今艺术行业中的作用并分析其未来发展的可能性。方法。首先，值得分析一下神经网络的出现历史及其发展趋势。创建人工智能的科学设想最早出现于20世纪中期。早在1943年，沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）就开发了神经元的数学模型。后来，在1960年，Frank Rosenblatt提出了感知器（Perceptron）的想法，这是一种基于对各种数据的分析而让计算机进行学习的模型。弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 发明了 Mark 1 电子机器，这是第一台神经计算机。后来，人们发明了更有效的“反向传播方法”，加速了神经网络的训练，并显著扩展了其能力。如今，神经网络不仅能够执行与特定动作序列相关的各种明确任务，而且还能够完全“模拟”创作过程，分析全球网络上数十万件艺术家的作品[1]。例如，2022 年《Cosmopolitan》杂志的封面完全由 DALL-E 2 神经网络创建（图 1）。现在与神经网络相关的重要问题之一是版权问题。在俄罗斯联邦，目前的立法还没有对此类问题进行规范，但俄罗斯的立法程序已经在考虑有关神经网络开发和使用问题的类似方面[3]。美国最近就神经网络作品的版权所有权展开了全面的法律诉讼。 Z.A. 写过这篇文章。 Dyatlov 在他的文章“作品版权，
节目指南 - 达索系统
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能源和碳 - 砂岩房地产收入组
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