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POND、JUETTEN 和 PARKER 上诉军事法官
2024 年 8 月 14 日——上诉人：Philip M. Staten 上校，JA；中校 Autumn R. Porter，。是的;罗伯特·D·鲁伊蒂斯少校，JA（关于信函）。
μg-lilypond™：浮动植物池塘的初步设计
多功能，可靠和高效的太空作物生产系统可以为机组人员提供营养补充和心理上的好处，同时有可能减少深空勘探任务的食物量。水生植物具有提供大气再生，可食用的生物量生产，生物燃料产生甚至代谢废水处理的巨大潜力，但很少研究作为空间应用的潜在食品作物。μg-lilypond™是一种自主环境控制的浮动植物培养系统，可用于微重力。系统扩展了能够在太空中生长的农作物的类型，以包括水生浮动植物。μg-lilypond™设计为低维护，健壮，体积效率和多功能性。它具有被动水输送，通过营养繁殖的全部生命周期支撑以及近距离的冠层照明。通过NASA STTR I期项目，太空实验室和科罗拉多大学博尔德分校建立了微重力水上水生植物种植的可行性，并开发了植物生长室系统概念。在第二阶段，该团队正在开发一个工程演示单元（EDU），该单元将验证和验证µG-Lilypond™设计。EDU将展示低TRL技术（水运输，养分培养基回收，收获，近距离的par递送和辐射散热），以及支持更高生根植物的可扩展性。最后，将在相关的微重力环境中测试µg-Lilypond™水运输和收获能力。本文回顾了最终的µG-Lilypond™系统概念，性能预测和原型演示。
池塘浸入NMP；父母有关威尔斯病的信息
您可能知道，池塘浸入构成我们森林学校课程的关键部分。学校池塘已经建立了许多野生动植物和植物生命，包括青蛙，纽约和昆虫。学校对这项活动进行了所有建议的风险评估，但是DCC指示我们应向父母/照顾者提供有关Weils病的潜在危害的信息，这些危害可能与停滞的水有关。
自然洪水管理和生物多样性的池塘创造：苏格兰案例研究
基于自然的解决方案（NBS）：“保护，可持续管理和恢复自然或修改的生态系统的行动，有效地应对社会挑战，同时提供人类的福祉和生物多样性益处”（WCC，2016年）。
在泰米尔纳德邦Tenkasi区的Chettikulam Pond的微藻人口的生物多样性，
Aureus Volvox EHR。人类地（NOTH）Shihira的Shihira和坠毁的CraulsdönnzGrach Tetraedron（Reinsch）Hansg最低四重奏（A. Br）hansg hansg hansg hansg korsikov terrobulastic Tetraedron（Renesch。）hansg。tumulgor四卫（Reinsch）Hans oocystaceae孤立性。愤怒的焦虑。循环单磷酰（NYGAARD）NYGAARD水理网状（L）网状lagerh。双工踩踏变量。亚晶raCib Pediatum（Ehrenb）A。Br。 键入pedest（ehrenb）ralfs。 儿科测试。 fritsch。 至关重要的十字无限（Wolle）O。Kuntze。 异性和北海峡。） 云。 史密斯的史密斯（Chod）GM Smith。 Armatus场景。 bicaudatus（gugelmet）场景Mus cadal-authentics chdodat。 kutz的Dimorphth。 长场景 oblycils（turp）kutz。 穿孔方案var。 主要（Turner）Cob。 nov。场景Quadrica。 渴望（Chod）G.M Smith。 场景Quadraspiina Chodad。 史密斯史密斯。 Rabenhorst的亚ulotrichales。 班级CLS俱乐部（Linn）Kutz。亚晶raCib Pediatum（Ehrenb）A。Br。键入pedest（ehrenb）ralfs。儿科测试。fritsch。至关重要的十字无限（Wolle）O。Kuntze。异性和北海峡。）云。史密斯的史密斯（Chod）GM Smith。Armatus场景。bicaudatus（gugelmet）场景Mus cadal-authentics chdodat。kutz的Dimorphth。长场景oblycils（turp）kutz。穿孔方案var。主要（Turner）Cob。 nov。场景Quadrica。 渴望（Chod）G.M Smith。 场景Quadraspiina Chodad。 史密斯史密斯。 Rabenhorst的亚ulotrichales。 班级CLS俱乐部（Linn）Kutz。主要（Turner）Cob。nov。场景Quadrica。渴望（Chod）G.M Smith。场景Quadraspiina Chodad。史密斯史密斯。Rabenhorst的亚ulotrichales。班级CLS俱乐部（Linn）Kutz。
使用机器学习算法的鱼池水质评估模型
传统的养鱼面临着一些重大挑战，包括水污染，温度失衡，饲料管理，有限的土地可用性和高成本。水产养殖业继续面临各种挑战，包括需要增强监测系统的需求，早期鉴定疾病暴发，高死亡率以及促进可持续性。这些问题代表了需要解决的持续关注，并促使该研究使用woosong University Fish Pond Dataset进行了有关鱼类池塘水质管理的研究，这些数据集来自Kaggle Machine Learning存储库。这项研究的目的是开发利用机器学习（ML）技术的水产养殖解决方案，以增强虾的生长并在池塘环境中提高生产率。因此，该研究仔细检查了某些机器学习算法的有效性，包括XGBoost，梯度提升，K-Neighbors Repressor，随机森林回归器和混合集合模型。使用一些评估指标的评估指标，例如均方根误差（MSE），平均绝对百分比误差（MAPE），R-squared（R2）和根平方误差（RMSE），以评估算法的有效性。该研究的发现表明，在预测准确性方面，随机的森林回归和混合合奏模型优于其他算法，使其成为评估养鱼养鱼水质的强大候选者。
从富营养化池塘中分离的絮凝黄杆菌（Luteibacter flocculans sp. nov.）以及 LuteibacterPhage vB_LflM-Pluto 的分离和表征
Luteibacter 属是 Rhodanobacteraceae 科的一部分，属于变形菌门的 γ 亚纲。该科包含 17 个属，分别是 Aerosticca、Ahniella、Aquimonas、Chiayiivirga、Denitratimonas、Dokdonella、Dyella、Frateuria、Fulvimonas、Luteibacter、Oleiagrimonas、Pinirhizobacter、Pseudofulvimonas、Rehaibacterium、Rhodanobacter、Rudaea 和 Tahibacter，其中两个属尚未有效发表（Denitratimonas 和 Pinirhizobacter）[1]。Luteibacter 属由 Johansen 等人 [2] 基于 Luteibacter rhizovicinus DSM 16549 T 种建立。该属目前包含 5 个种，其中 3 个已有效发表：L. rhizovicinus DSM 16549 T [ 2 ]、L. yeojuensis DSM 17673 T [ 3 , 4 ]、L. anthropi CCUG 25036 T [ 4 ]，以及 L. jiangsuensis [ 5 ] 和 L. pinisoli [ 6 ]。Luteibacter 属的成员分离自各种环境，例如根际土壤 [ 2 , 6 ]、温室土壤 [ 3 ] 和人体血液 [ 4 ]。它们被描述为具有运动能力的、需氧的革兰氏阴性菌，呈杆状，呈黄色。此外，它们是过氧化氢酶和氧化酶阳性和脲酶阴性的。迄今为止，Luteibacter 或甚至是 Rhodanobacterceae 相关噬菌体都是未知的。噬菌体或细菌噬菌体是感染细菌的病毒。虽然温和噬菌体可以整合到细菌基因组中，但溶菌噬菌体在感染后直接开始繁殖。温和噬菌体会将其整合的基因组与宿主基因组一起复制，从而产生原噬菌体和溶原性细菌。通过添加其遗传物质，原噬菌体可以提供新的能力，保护宿主免受相关和不相关病毒的感染 [ 7 ]。在之前的研究中，我们从位于德国哥廷根的一个富营养化池塘中分离出一种环境 Luteibacter sp. nov. 菌株。分离 Luteibacter 菌株作为预期模型菌株，以研究与细菌感染相关的局部病毒多样性。
通过开放式池塘藻类农场养殖生产藻类生物质：2023 年技术现状和未来研究
作者感谢以下研究人员对这项工作的贡献：美国国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Lieve Laurens、Eric Knoshaug 和 Zia Abdullah；亚利桑那州立大学 (ASU) 的 John McGowen；太平洋西北国家实验室 (PNNL) 的 Michael Huesemann；洛斯阿拉莫斯国家实验室 (LANL) 的 Taraka Dale；以及综合筛选、品种优化和验证研究 (DISCOVR) 联盟发展中的其他合作伙伴。此外，我们还要感谢 Viridos 提供与其 2023 年培养工作相关的数据和宝贵指导，以支持更新的“行业案例研究”，记录在本报告的附录 C 中。本报告概述了关键藻类生物质培养试验的研究数据，这些数据用于基于这些研究人员提供的意见更新 NREL 的技术状况 (SOT) 基准模型；然而，它并不旨在提供所有研究活动、方法或数据输出的详尽总结，我们将参考这些研究活动和其他人的研究工作来获得进一步的背景信息。