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b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用和理论结构。在实验室中为学生提供课程，以更好地了解植物的生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等诸如MSC Botony课程等选修和核心主题。
b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程，以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医，农艺学，细胞学，林业等学科方面进行专业化。
The-Plough-Inn-商业计划和预测-13-5-2024.pdf
7.1. 本地................................................................................................................................................ 28
Avifauna.pdf的状态和分布 - 果阿森林部
西部地区中心，阿库尔迪，浦那 - 4110444，马哈拉施特拉邦电话： +91-20-27651927（Ext。107）（o）电子邮件：wrc@zsi.gov.in / tripathy.b@zsi.gov.in总结总共有404种属于80个以下家庭的鸟类，从果阿Ibas记录了21个命令，并记录了21种订单。鸟类顺序passeriformes（passerines）是主要的秩序，有162种，其次是Charadriiformes-57种，Accipitriformes-31种，Anseriformes-16种等。Among the IBAs, Carambolim Lake and Dhado wetlands is the most species-rich IBA with 319 species followed by Bondla WLS (274 species), Bhagwan Mahavir WLS & Mollem National Park (266 species), Cotigao WLS (240 species), Navelim wetlands (243 species), Netravali WLS (242 species), and Mhadei WLS（221种）。在404种，25种是印度特有的，其中包括18种西高止山脉。共有149种是迁移的，143种是水禽或湿地依赖物种。除了这两种物种（乌鸦，Corvus Splendens和Rock Pigeon Columba Livia）之外，所有其他物种均受到《野生动植物（保护）修正案法》的保护。印度；该法案的附表I中列出了58种，该法案的时间表-II中有338种。 按照新的IUCN红盘， 34种受到全球威胁，其中包括三种濒临灭绝的，两种濒临灭绝，11个脆弱和18个受威胁。 除了这些IBA中，其中一些威胁了哺乳动物，疱疹菌和蝴蝶的种类，这些哺乳动物和蝴蝶都包括在《附表I和II列表》列表印度野生动物（Protection）2022年。中。印度；该法案的附表I中列出了58种，该法案的时间表-II中有338种。34种受到全球威胁，其中包括三种濒临灭绝的，两种濒临灭绝，11个脆弱和18个受威胁。除了这些IBA中，其中一些威胁了哺乳动物，疱疹菌和蝴蝶的种类，这些哺乳动物和蝴蝶都包括在《附表I和II列表》列表印度野生动物（Protection）2022年。此外，还遇到了63种哺乳动物，24种爬行动物，18种两栖动物，99种蝴蝶，42种odonates，5种Brachyuran Crabs和14种Molluscs，在不同的IBAS中遇到或报道。这是此类文档的首先，并且作为管理人员和政策制定者的动物帐户的基线信息，同时建议在果阿Ibas外部和外部进行任何类型的开发。
使用预测和策略中的方案
对澳大利亚经济的外部风险也可以通过场景来审问。在任何给定时间，都有许多已知的外部风险（以及未知的未知数）。副州长安德鲁·豪瑟（Andrew Hauser）在本周早些时候的讲话中讨论了其中一个未知数，全球贸易环境。5材料外部风险的另一个当前例子是未来中国财政政策的道路。中国是一个大型经济体，也是澳大利亚最大的出口目的地，这意味着其轨迹对澳大利亚货币政策制定很重要。我们探索的一种方式是考虑中国财政支出高于预期的影响。有几种影响澳大利亚经济的方法：6
使用随机森林的心力衰竭预测和XG提升，Aidan Gao
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病（CVD），是一种普遍的疾病，可能导致危险情况。每年，全球大约有1790万患者死于这种疾病。对于心脏专家和外科医生来说，准确预测心力衰竭是具有挑战性的。幸运的是，可以使用分类和预测模型，可以使用医疗数据有效地帮助医疗领域。这项研究的目的是通过预测由11个患者属性的五组数据组成的Kaggle数据集来提高心力衰竭预测的准确性。使用多种机器学习方法来了解数据和医学数据库中心力衰竭的可能性。结果和比较表明，预测心力衰竭的精度得分明显提高。将此模型整合到医疗系统中将有助于帮助医生预测患者心脏病的预测
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
（11月15日）森林政策和法律文书日
1个创始合作伙伴是：亚洲发展银行；亚洲森林合作组织；国际林业研究中心和世界农林业；联合国食品和农业组织；全球司法研究所；加拿大政府；摩洛哥政府；中华人民共和国政府；日本政府；英国政府；国际竹子和藤制组织；国际森林与纸质协会理事会；国际可持续林业联盟；国际森林研究组织联盟；摩纳哥基金会的阿尔伯特二世王子；和联合国森林秘书处论坛。
