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机器学习培训的碳足迹将高稳，然后收缩
案例研究2：GPT-3与Glam Next是一个大型NLP模型，在ML社区和2020年的媒体上受到了很大的关注：GPT-3是一种自动回归语言模型，具有1750亿个参数，10×10倍的参数，比当时的任何非pare语模型多于任何非pare语言，并且比其他ML比其他ML多。11将GPT-3放入具有透明度的GPT-2，其前身GPT-2具有1.5个二元参数，并且使用≤02亿的变压器模型。由OpenAI开发的GPT-3在Microsoft Cloud Data Center中对10,000 V100 GPU进行了培训（2017年NVIDIA V100针对ML进行了优化）。在会议上获得最佳纸张奖和Neu-allal信息处理系统研讨会（NEURIPS）的获奖者，最近的GPT-3纸已经具有> 3,500次引用，并成为了主流媒体的头条新闻。
梅加拉亚邦高原中使用GIS的土壤肥力图
土壤肥力图，即使用从SHC Portal收集的网格土壤健康数据中的地理信息系统生成PH，EC，OC，P和K。研究表明，梅加拉亚邦的土壤是非盐水，本质上是酸性的，并且含有高有机碳。发现该州的69.61％面积被略微酸性的土壤覆盖，其次是中等酸性（27.25％）和强酸性（0.09％）的土壤。该州的土壤中的有机碳含量很高，覆盖了88.22％的面积，随后是中低的，覆盖了11.52％和0.26％的面积。还观察到，该州的土壤有69.89％的土壤具有培养基的磷，然后是低磷和高磷含量，分别覆盖18.73％和11.38％的面积。该州的土壤在可用的钾中含量很低，占面积为47.35％的钾，而中钾和高钾分别为45.54％和7.11％的面积。还可以观察到，加洛山的98.77％的土壤略微酸性，而Jaintia Hills的91.98％面积本质上是中等酸性的。卡西山的土壤大多是略微酸性的，覆盖了68.66％的面积，其次是中等酸性和中性土壤，分别覆盖24.69％和6.49％。在Jaintia Hills中，高度有机碳含量最高，占地99.45％，随后在Khasi Hills和Garo Hills的面积分别为98.90％和69.64％。
印度德干高原的农林业的潜力对于气候弹性和
抽象的碳固换是一种用于储存大气二氧化碳和其他形式的碳的现象，可减轻全球变暖。Deccan高原覆盖了印度中部和南部的很大一部分，面临着气候变化加剧的独特环境挑战。这项研究深入研究了农林业作为一种可持续解决方案的潜力，旨在增强气候弹性并促进该地区的碳存储。通过将树木与传统的农业系统相结合，本研究试图对农林业如何应对德干高原的生态和社会经济挑战有一个全面的了解。农业生态系统也有助于缓解气候变化，并成为农民的适应策略。关键字：农林业，林业，碳存储，气候弹性
青藏高原胃癌患者的临床和分子特征
胃癌是全球第五大常见恶性肿瘤和第三大致死性癌症（2018 年死亡人数为 738,000 人）。由于组织学和肿瘤内异质性，其分子特征分析变得复杂。此外，先前的研究表明，胃癌的发病率表现出广泛的地理差异。青藏高原 (QTP) 是中国最大、最高的地区，是全球重要的生物多样性热点地区之一。为了更好地了解胃癌的发病机制并提供专门针对青藏高原患者的靶向治疗策略，我们从青海省人民医院的 30 名原发性胃腺癌患者中收集了肿瘤和血液样本。我们讨论了这些患者的临床和分子特征，这些特征归因于该地区的独特特征，包括高海拔（平均海拔高度约为 4,000 米）、多民族群体和特定的生活方式或习惯（如吃太多牛羊肉、有酒精和香烟问题等）。通过与从 TCGA 数据门户收集的西方胃癌患者进行比较，提出了青藏高原患者的一些独特特征。它们包括年轻人发病率高，大多数肿瘤位于体内，大多数 SNP 在第 7 条染色体上检测到，以及少数民族和汉族之间的分子图谱非常不同。这些特点将为提高青藏高原胃癌诊断和预后的有效性提供前所未有的机会。此外，为了针对这 30 名患者提出专门设计的靶向治疗方案，我们引入了一个经过调整的基于内核的学习模型和 462 个患者来源的肿瘤细胞 (PDC) 的药物基因组学数据汇编，这些数据说明了癌症患者不同的遗传和分子背景。总之，我们的研究为更好地了解 QTP 中胃癌的机制并指导针对患者的最佳定制治疗提供了巨大的机会。
基于多标准评估的藏族高原阿尔卑斯山草原的自适应管理
随着全球气候变化和人类活动对陆地生态系统的日益增长，了解高山草原生态系统及其影响因素的质量对于有效的生态系统管理和改善人类福祉是至关重要的。但是，基于多标准评估的高山草原的当前自适应管理计划有限。这项研究利用了77个采样点，无人机遥感和卫星遥感数据的领域研究，根据植被和土壤指示器构建高山草原质量指数，并评估生态系统的弹性和压力。评估表明，藏族高原的高山草原被分为五个区域，表明质量和压力水平的显着差异。关键发现表明，高质量的压力区占高山草甸面积的41.88％，占高山草原的31.89％，而质量改善限制区则占相应区域的21.14％和35.8％。该研究建议基于质量水平的高山草原的分级保护和恢复策略：优先考虑高质量的草原，对中等优质草原的动态监测和增强，并应用人工干预措施以及适合低品质草原的物种。这项研究强调了基于分区的自适应策略对可持续生态系统管理的重要性，并为在藏族高原的有效管理和保护高山草原提供了宝贵的见解。
Qinghai-pibet Plateau的地热生态系统中微核群落的共发生模式和组装机制
地热春季生态系统作为极端栖息地，对其微核群落施加了巨大的环境压力。然而，关于不同栖息地和温度梯度的地热生态系统中微核群落稳定性的现有研究仍然受到限制。在这项研究中，我们将高通量18S rDNA测序与环境因素分析结合使用，以研究泥沙中泥沙中微神经群落和水样在西部层中不同温度梯度的36个地热弹簧中的微神经群落环境变化的共发生模式，组装机制以及对环境变化的反应。结果表明，随着温度的升高，沉积物中微核群落的网络稳定性显着改善，而水社区的稳定性下降。沉积物和水中的微核群落的组装机制主要是由随机过程中的不主要过程驱动的。纬度和经度是影响沉积物社区组成变化的关键因素，而水温和电导率是影响水社区组成的主要环境因素。此外，地热群落网络的稳定性与其对外部干扰的反应密切相关：在相对稳定的环境中，沉积物群落表现出更高的抗扰性抵抗力，而受环境变化（例如水流和降水）影响的水社区表现出更大的动态变异性。这些发现不仅增强了我们对地热弹簧中微核群落的生态适应性的理解，而且还提供了对极端环境中微生物如何应对外部骚扰的宝贵见解。这对于理解微核社区如何在高度动态和压力的环境条件下保持生态稳定尤其重要。
鸟类响应于Qinghai-pibet高原隆起的亚洲季风而纵向迁移
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藏族高原的10 m分辨率土地覆盖地图，具有详细的植被类型
摘要。藏族高原（TP）拥有多种植被类型，范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而，TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的，或者具有不足的植被类型，以表征某些独特的TP生态系统，例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5％的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后，TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外，我们发现，在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99％，而shrubland则以不同的形式（落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛）为特征，这些形式在很大程度上是由平线所确定的，并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63％的4.63％。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础，这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981（Huang等，2023A）和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2（Huang et al。，2023a）中免费获得。 分别。此外，可以在https：// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022（最后一次访问：2024年6月6日）上查看分类图。