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乌克兰：太阳能和风能评估 1
[R]E Space 方法论是“一个地球气候模型” (OECM) 方法论的一部分。GIS 制图用于确定乌克兰的可再生能源资源（太阳能和风能）。它还用于对地理和人口参数以及可用于制定情景的可用基础设施进行区域分析。制图是使用 ESRI ArcGIS10.6.1 软件进行的，该软件允许进行空间分析并绘制结果。它用于分配太阳能和风能资源以及七个建模区域的需求预测。人口密度、电力基础设施的可及性和经济发展预测是针对乌克兰未来能源状况进行区域特定分析的关键输入参数，以明确对额外电网容量和/或微电网的要求。
人口老龄化与经济增长
作者感谢 David Canning、Sachiko Kuroda、Warren Sanderson、Sergei Scherbov、Andrew Scott、Uwe Sunde 以及美国人口协会 2023 年会议、ESRI 2023 年“人口变化与经济增长”国际会议和哈佛大学研讨会的参与者提供的有益评论和建议。感谢德国研究基金会 (Deutsche Forschungsgemeinschaft) 通过拨款 471897412 提供的支持。本研究使用的数据来自英国老龄化纵向研究、健康和退休调查以及欧洲健康、老龄化和退休调查。附录 A.10 详细确认了这些数据源。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
通过位置赋能城市和社区规划
规划人员正在超越许多传统工作流程，以实现政策制定等关键战略目标。他们需要在真实环境中进行设计，以模拟居民所需的社区。世界已经意识到，从流行病到高失业率，再到缺乏平等机会，有许多挑战不容忽视，而规划人员则有望成为解决方案的关键部分。位置是所有规划实践的中心点。位置会影响开发商想要在哪里建造什么，也是民选官员和公众决策的驱动因素。Esri 是地理信息系统 (GIS) 软件领域的领导者，开创了一项技术，帮助规划专业人员确定他们的设计如何、在何处以及何时产生最大影响。
建议引用推荐引用什罗普郡，威廉C；阿米吉（Hatim）；布雷默，约旦； Selvaraj Anand，Selvalakshmi；脱衣舞，本杰明；萨哈斯拉
摘要目前，全基因组测序（WGS）数据尚未显示与常用的β-LAC TAM/β-内酰胺酶抑制剂（BL/BLI）组合的大肠杆菌易感性概况：ampicillin-sulbactam（sam），amoxicil-lin-clavulavulanate（amclavulanate（amc）和pippirclin（ampicillin-sulbactam（sam）和pipperp）和pippober（ampicillin-sulbactam（sam）和pipeper），在没有头孢菌素耐药性的情况下，对这些BL/BLI的进行性抗性（也称为对BL/BLI（ESRI）的延伸谱耐药性）的渐进性主要主要是由于BLA TEM变体的拷贝数增加而引起的，而BLA TEM变体的拷贝数量增加，这在WGS数据中未经常评估。我们试图通过对147个大肠杆菌细菌分离株的WGS分析来提高基因扩增的添加是否可以改善基因型-pheno型关联，而BL/BLI的类别增加了非敏感性，范围从氨苄西林（AMP）（AMP）易感性到对所有三个BLIS的完全抗性。与BLA TEM在ESRI中的关键作用一致，至少具有至少氨苄西林的112/134菌株（84％）非敏感性编码的BLA TEM。在40/112（36％）菌株中存在BLA TEM扩增的证据（即Bla TEM基因拷贝数估计> 2×）。BLA TEM拷贝数与最小抑制浓度的AMC和TZP之间存在正相关（P <0.05），但对于SAM没有（P = 0.09）。在AMC和TZP-NON敏感性的aMC和TZP-NON敏感性中，β-内酰胺抗性机制的多样性（包括非CECF三脱三甲酮水解BLA CTX-M变体），BLA OXA-1，AMPC和BLA TEM强启动子突变更大。我们的研究表明，WGS数据（包括β-内酰胺酶编码基因扩增）的全面分析可以帮助用AMC或TZP非敏感性对大肠杆菌进行分类，但要辨别从SAM易感性到SAM使用遗传数据的SAM非敏感性的过渡。
推进 ArcGIS 中的可信 AI
Esri 的 AI 开发方法以旨在建立和维护信任的实践为基础。我们采用风险评估流程来评估新的 AI 产品和功能，确保它们符合相关的隐私和安全标准。秉承人机交互设计理念，我们开发的 AI 功能旨在支持包容性和用户控制。我们正在建立红队和毒害模型验证技术，通过模拟对抗性攻击和针对操纵数据进行验证来识别漏洞和潜在偏见。我们确保纳入道德护栏，以确保遵守道德原则。我们的生成式 AI 解决方案还在受控环境中经过整体实验室测试，并结合我们的人工监督框架，以保持人类参与 AI 支持的关键决策过程。
Compass 2024 公告
Esri 维护并发布了来自各种权威来源的综合网络地图、网络应用程序和地理空间数据层；此内容集合称为 ArcGIS Living Atlas。Living Atlas 可以节省大量从多个不同来源搜索 GIS 数据和/或从头开始开发要素类的时间。本演示将探讨如何利用 ArcGIS Living Atlas 有效地可视化和分析这些重要的地理特征，并展示 BRAC GIS 团队如何将这些 Living Atlas 特征的几何和属性集成到空军 SDSFIE 数据模型中以确保持续合规的示例。利用 ArcGIS Living Atlas 中的数据层可以有效地为 BRAC（前）设施和现役空军设施提供宝贵的环境见解。
PlaceTech 创新实验室
非生成性人工智能 (Arima) 模型用于预测格拉斯哥的人口增长。如果提供数据，该模型可以适应重大变化并根据过去和未来的重大事件提供预测。然后将结果导入 GIS 并通过 ESRI 的 Experience Builder 进行可视化，如下所示。地图查询和过滤器可用于简化分析，数据也可以以图表形式可视化。平均而言，市中心的预测增长略低于人口翻倍的目标。对居住地战略设想的政策干预影响的分析应能进一步了解何时以及如何实现人口目标。该平台可用于评估和量化新发展和政策干预的影响，方法是用不同的历史事件、拟议政策或拟议未来发展数据重复 Arima 模型。
（aiml4agris）2024
在2024年12月9日至11日，针对SVPUAT MEERUT的研究生和博士学位研究学者组织了为期3天的“农业情报（AI）/机器学习（ML）（AIML4AGRIS-2024）”。这个特定的研讨会是在Hon'ble副校长K K Singh Sir博士的愿景和指导下组织的，并获得了SVPUAT MEERUT技术学院院长B R Singh博士的支持和指导。该研讨会由Pushpendra K Singh博士协调。教授和Khushboo Roy女士，Asstt。 SVPUAT MEERUT技术学院教授。 该研讨会是由SVPUAT MEERUT院长Vivek教授的主席，由Svpuat Meerut和Svpuat Meerut院长B R Singh博士担任主席。 该研讨会的重点是传授有关人工智能（AI）和机器学习（ML）工具，大数据分析及其在不同领域的应用，例如农业/生物技术/兽医科学和AH/技术/技术/农业工艺工程与食品工程和技术技术的不同领域的应用。 有30多名学生参加了这次研讨会，参与者学会了如何在其研究工作中应用这些最新技术以使其成为国际标准。 由IIT Roorkee的教师进行的讲座和动手会议：Ashutosh Sharma教授，Syed Khateeb Ahmad先生，Masood Ansar先生，Nikunj Mangukia先生； Nih Roorkee的Vishal Singh博士和Harsh upadhyay博士，Aprajita Singh女士，Ankita女士和来自印度Esri的Archita Dey女士教授和Khushboo Roy女士，Asstt。SVPUAT MEERUT技术学院教授。 该研讨会是由SVPUAT MEERUT院长Vivek教授的主席，由Svpuat Meerut和Svpuat Meerut院长B R Singh博士担任主席。 该研讨会的重点是传授有关人工智能（AI）和机器学习（ML）工具，大数据分析及其在不同领域的应用，例如农业/生物技术/兽医科学和AH/技术/技术/农业工艺工程与食品工程和技术技术的不同领域的应用。 有30多名学生参加了这次研讨会，参与者学会了如何在其研究工作中应用这些最新技术以使其成为国际标准。 由IIT Roorkee的教师进行的讲座和动手会议：Ashutosh Sharma教授，Syed Khateeb Ahmad先生，Masood Ansar先生，Nikunj Mangukia先生； Nih Roorkee的Vishal Singh博士和Harsh upadhyay博士，Aprajita Singh女士，Ankita女士和来自印度Esri的Archita Dey女士SVPUAT MEERUT技术学院教授。该研讨会是由SVPUAT MEERUT院长Vivek教授的主席，由Svpuat Meerut和Svpuat Meerut院长B R Singh博士担任主席。该研讨会的重点是传授有关人工智能（AI）和机器学习（ML）工具，大数据分析及其在不同领域的应用，例如农业/生物技术/兽医科学和AH/技术/技术/农业工艺工程与食品工程和技术技术的不同领域的应用。有30多名学生参加了这次研讨会，参与者学会了如何在其研究工作中应用这些最新技术以使其成为国际标准。由IIT Roorkee的教师进行的讲座和动手会议：Ashutosh Sharma教授，Syed Khateeb Ahmad先生，Masood Ansar先生，Nikunj Mangukia先生； Nih Roorkee的Vishal Singh博士和Harsh upadhyay博士，Aprajita Singh女士，Ankita女士和来自印度Esri的Archita Dey女士在MATLAB和Python平台上进行了诸如作物产量预测和流流量预测之类的课程。ESRI团队进行了关于地理和环境软件的讲座及其在农业科学中的适用性。审判功能是在2024年12月11日进行的，SVPUAT MEERUT是登记官Ramji Singh教授。Br Singh博士，院长，技术学院兼该职能主席欢迎首席嘉宾。首席嘉宾和董事长向本研讨会的参与者分发证书。
生物多样性和对受保护物种的局部要求...
与2021年环境法的一致，从2024年1月起，开发计划必须至少证明生物多样性的净收益至少10％。这将通过栖息地调查使用公认的栖息地调查方法（通常是UKHAB方法）来衡量，并随后填充Defra的最新法定生物多样性指标。应提交帐户以支持生态调查，并伴有映射Shapefiles，最好采用ESRI格式。与净收益层次结构一致，期望生物多样性净收益将在站点边界内（尽可能地做到这一点），并且将按照方案划分的基础同意净收益的类型和量子。生物多样性收益是一种预先提出的条件，但是，我们建议与生态学家或计划者进行早期讨论。可以从理事会的生态团队提供进一步的指导。联系人：ecology@worcestershire.gov.uk
e300特定产品使用条款2025年1月13日
以下列表确定适用于特定产品的其他使用条款。每种产品列表都标识一个适用于该产品的脚注。这些脚注补充了本协议的条款。每个脚注的定义遵循列表。除非在适用的订购文件中另有说明，否则产品的扩展遵循与相应产品授予的相同使用范围。退休产品在此产品退休日期时受到特定于产品的使用条款的约束。如果客户的签名主协议不包括命名用户许可条款，则在https://www.esri.com/legal/legal/software-license中找到的主协议第2.5和2.6节中的命名用户许可条款应适用。除了总协议中的定义外，以下定义还适用于特定于产品的使用条款：“身份验证”意味着使用任何ESRI提供的机制，使访问ArcGIS位置平台。