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用低亲和力荧光指示剂测量神经元钙和钠信号的空间和时间方面
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
spatialml：空间机器学习
地理位置加权的随机森林（GRF）是一种空间分析方法，它适合随机森林算法的局部范围，用于研究空间非平稳性，在依赖性变量和一组自变量之间的关系中。可以考虑到相邻的观测值，可以通过为空间中的每个观测值拟合子模型来实现后者。这项技术采用了地理位置加权回归的想法，Kalogirou（2003）。它以灵活的非线性方法对非平稳性进行建模，从而弥合机器学习和地理模型之间的差距。The main difference between a tradition (linear) GWR and GRF is that we can model non-stationarity coupled with a flexible non-linear model which is very hard to overfit due to its bootstrapping nature, thus relaxing the assumptions of traditional Gaussian statistics.GRF is suitable for datasets with numerous predictors due to the robustness of the random forest algo- rithm in high dimensionality.
单个和少数个粒子的空间分辨拉曼光谱...
我们展示了单层和少层石墨烯薄片的拉曼光谱测量结果。我们使用扫描共焦方法收集具有空间分辨率的光谱数据，这样我们就可以直接将拉曼图像与扫描力显微照片进行比较。单层石墨烯可以通过 D' 线的宽度与双层和少层石墨烯区分开来：单层石墨烯的单个峰分裂为双层的不同峰。这些发现是使用基于电子结构和声子色散的从头计算的双共振拉曼模型来解释的。我们研究了 D 线强度，发现薄片内没有缺陷。源自边缘的有限 D 线响应可以归因于缺陷或平移对称性的破坏。
通过学习的搜索增强内存空间索引
我们想借此机会感谢审阅者和元评估者的洞察力和建设性的反馈，并为我们提供了通过此修订来加强论文的机会。根据提供的反馈，我们已经仔细而广泛地修订了手稿，并进行了大量改进。我们在解决审阅者提出的特定问题和评论之前，在“元评论”部分中对修订版的最重大更改进行了摘要。由于我们必须在此提交中提交摄像机准备版本，因此我们无法突出显示新内容和不同颜色的重要变化；但是，我们在这封信中指定了这些更改，可以在手稿中找到。
南加州盐沼陆地-海洋横断面隐秘甲烷循环和甲基营养代谢的空间证据
。CC-BY-NC 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.07.16.603764 doi：bioRxiv 预印本
英国NAEI 2022 -UK -AIR
日期：2024年12月17日Ricardo已通过ISO9001，ISO14001，ISO27001和ISO45001认证。Ricardo，其分支机构和子公司及其各自的官员，雇员或代理人被称为“ Ricardo Group”。Ricardo Group不承担任何责任，除非该人与相关的Ricardo Group实体签订合同，否则任何人对任何损失，损害或费用造成的任何损失，损害或费用，除非提供此信息或建议的相关责任或责任，否则任何责任或责任是根据该合同的规定和条件中的任何责任。引用：如果您在自己的写作中使用此文档，我们首选的引用是：Tsagatakis，I.，Richardson，J.，Evangelides，C.，Hows，S-M。，Hamilton，N.，Richmond，B.，Pearson，B.（2024）英国空间排放方法：国家大气排放清单的报告2022。从：https：//naei.energysecurity.gov.uk/reports/uk-spatial-emissions-methodology-methodology-report-national-rational-atmospheric-mospheric-sission-Inventory-2022
1 空间经济学 Econ 33550 周一和......
概述：这是贸易与增长系列的研究生二年级博士课程。本课程将讨论空间建模和量化方面的最新进展，使我们能够在统一的空间一般均衡框架中研究贸易、移民以及城市、区域、国家和全球增长。可以使用各种数据量化这些框架，以执行详细的政策反事实练习。这些练习可以帮助我们了解贸易和移民政策以及地方和国家财政政策、交通政策的影响，以及包括与气候变化相关的冲击在内的区域冲击的影响。
动态空间知识经济
人们长期以来一直认为城市可以推动经济增长。尽管如此，空间政策分析在很大程度上忽略了这些政策对增长的影响。在本文中，我开发了一个空间内生增长模型，其中异质性主体在生命周期内做出前瞻性的迁移决策和人力资本投资。人力资本投资技术中的局部外部性推动了集聚和增长。我表明，在平衡的增长路径上，增长率取决于人力资本的空间分布，使其对空间政策敏感。我根据美国大都市地区的数据校准了该模型，并表明它可以合理化大城市工人更快的工资增长，以及生命周期工资概况、迁移决策和城市特征中的其他关键模式。由于工人根据居住地以不同的速度积累人力资本，该模型提供了一个环境，在这个环境中，空间政策不仅可以吸引熟练工人，还可以培养他们。我发现，进一步将熟练工人集中在大城市的政策可以促进增长。
空间经济学∗
本文回顾了空间经济学的最新研究。空间经济学领域与地理空间中经济活动的位置的决定因素和影响有关。它分析了地理位置如何塑造代理商，彼此互动，福利以及公共政策干预措施的影响的经济活动。在这一领域的研究得益于新的理论技术的同时发展，地理信息系统（GIS）数据的新来源，计算能力，机器学习和人工智能的快速进步，以及在全球化和技术中重新获得基础设施的公共政策利益以及对“左脑”的适当政策。这项研究的见解是商品的作用和通勤市场在确定位置选择中的访问；经济活动所在的条件以多重平衡为特征；临时冲击可能会产生永久影响的情况（滞后或路径依赖性）；当地冲击的异质和持续影响；聚集经济学的大小和空间衰减；以及聚集力和内源性变化在塑造运输基础设施改进的影响中的作用。