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供应链技术整合对正式制造绩效的影响
抽象淀粉酶是一些微生物产生的水解酶，并用于淀粉的水解。这项研究旨在确定从废物中分离出的某些真菌分离株，利用合成可溶性淀粉和糖甘蔗渣作为底物合成淀粉酶合成酶的能力。尼日尔曲霉，曲霉曲霉和先前被确定为具有淀粉活性活性的镰刀菌。使用浸没的发酵过程用于产生淀粉酶，基底培养基和甘蔗甘蔗作为底物。孵育时间，底物和接种浓度，pH和温度均已优化。使用二硝基白杨酸试剂（DNS）技术来确定产生的淀粉酶的活性。使用溶剂淀粉（20 g（w/v））在室温和pH 7.0处作为底物的初始产生，当它们的浓度高（3％）较高时，所有分离株都会更好地产生淀粉酶，但孵化时间不同，但在弯曲曲霉（8.65±0.21 U/ml/ml/ml/mliim）和fus/umiium s s suspergillus nigr nigr and s hr不同的淀粉酶（3％）和fus n.1.15（7.15）黄曲霉的曲霉（7.30±0.14 U/ml/分钟）需要144小时的延长孵育时间才能产生该产品。研究表明，进一步研究了分离株的身份和提取的酶的工业应用。关键字：淀粉酶，优化，参数，甘蔗甘蔗渣，合成淀粉。Further production using sugar cane bagasse and optimization of production parameters of the isolates reveals that Aspergillus niger (4.35±0.07 U/mL/minutes) has an optimum incubation period of 120 hours, an inoculum concentration and substrate concentration of 2% each, and a pH of 6, Aspergillus flavus ( 6.40±0.28 U/mL/minutes ) has an optimum incubation 144小时的周期为中性pH时的接种物和底物浓度分别为3％，镰刀菌（6.80±0.28 u/ml/mine）的最佳孵育周期为168hr。，接种量为3％，3％的浓度为3％，底物浓度为2％，所有均值均可在30个隔离率中均可在30 o中均能均可置于30 O型均值。对于淀粉酶合成中使用的昂贵合成淀粉底物，渣酱可能是更具成本效益的选择。
Aquavision：AI驱动的海洋物种鉴定
摘要：本研究通过使用机器学习和图像分类技术来精确识别鱼类的挑战。主要目的是开发一种创新的算法，该算法可以动态地识别基于可用图像的最常见（在马耳他沿海水域内）侵入性地中海鱼类。尤其包括瘘管，苏里氏菌，pomadasys incisus，siganus luridus和stephanolepis diaspros，它们被用作本研究的物种。通过使用机器学习模型和转移学习，该建议的解决方案旨在实现精确的现场物种识别。方法涉及收集和组织图像以及使用一致数据集训练模型以确保可比结果。尝试了许多型号后，发现RESNET18是最准确和最可靠的，Yolo V8紧随其后。虽然Yolo的表现相当出色，但其结果表现出较少的一致性。这些结果强调了开发算法对包括公民科学计划在内的海洋生物学研究的潜力，并通过准确的鱼类鉴定来促进环境管理工作。
DACC：气候变化的检测和归因分析
从Origin开始“ O” Kissmig开始模拟“ IT”迭代的迁移，在以适合性层“ S”为特征的异质环境中步骤。原点“ O”的定殖细胞具有值1，未殖民的细胞值0。如果“ S”由几个适合性层组成以覆盖环境变化，则将其应用于每一层。适用性范围在0（不合适）和1（最大适合性）之间。Kissmig使用3x3算法进行物种传播/迁移。所有细胞在具有概率“ PEXT”的迭代步骤之前都均可出现，并且对于3x3邻域内的重新殖民化或新的定植事件角细胞是概率为“ PCOR”（“ PCOR” = 0.2产生更真实的圆形扩散模式 - 请参见Nobis＆Normand 2014）。对于运行时光，为“签名” = true生成了签名的结果，即，即结果类型'foc，'lco'或'noc'，符号表示最终分布（“ dis”），正值呈正面值和负值，但在最后一次迭代后均未殖民时，却没有呈斑点。要获得可重现的结果，可以使用“种子”参数设置R随机数生成器的种子。
Keystone物种崩溃的社会成本：来自印度秃鹰衰落的证据
∗弗兰克：芝加哥大学（eyalfrank@uchicago.edu）。sudarshan：沃里克大学（anant.sudarshan@warwick.ac.uk）。我们感谢Rema Hanna，Michael Greenstone，Amir Jina和Claire Palandri提供了数据访问。我们感谢芝加哥大学塔塔发展中心和贝克尔·弗里德曼学院提供的资金来支持这项工作。We thank Ben Balmford, Chris Bowden, Robin Burgess, Rhys Green, Ryan Kellogg, Koichiro Ito, John Janmaat, Charles Taylor, and Wen Wang, as well as the seminar and conference participants at the Indian Statis- tical Institute, BREN School at UC Santa Barbara, the LSE Workshop in Environmental Economics, the Department of Zoology at the University of Cambridge, the Environment Week at LSE, the NBER Energy and Environmental Economics spring meeting, Canadian Resource and Environmental Economics Association conference, the Heartland confer- ence, the Southern Economic Association conference, the Environment, Pollution, and Health AERE ASSA session, the Ecology and Evolution Group at Stanford University, the Rosenkranz Symposium as Stanford University, as well as the Institute for Global Health and Development at Peking University and the Stanford Asia-Pacific Research Center for他们有用的评论。我们感谢Sushant Banjara，Alina Gafanova，Sara Gerstner，Miriam Gold，Animesh Jayant，Simran Karla，Sahila Kudalkar，Sreya Majumder和Yuerong Zhang和Yuerong Zhang提供了出色的研究帮助。所有剩余的错误都是我们自己的。本文中包含和表达的陈述，发现，结论，观点和观点不一定是IQVIA Ltd.或其任何附属或子公司实体的陈述，结论，观点和观点。
来自图像的物种识别
该项目着重于使用卷积神经网络（CNN）的动物和鸟类鉴定系统的开发。野生动植物保护和生态研究要求准确的物种识别，拟议的系统采用深度学习来满足这一需求。通过在动物和鸟类图像的各种数据集上训练CNN，该系统在物种鉴定方面具有很高的精度，从而有助于保护工作。面对环境威胁，该项目解决了物种保存的紧迫性。传统物种识别方法通常是耗时的，容易出现人为错误。基于CNN的方法提供了更有效，更准确的解决方案。该项目的基础在于一个全面的图像数据集，包括广泛的物种，使CNN能够识别微妙的视觉区别。该项目不仅涉及培训CNN，还涉及创建一个用户友好的界面，以简化图像上传和快速的物种识别。这种可访问性可确保广泛的受众可以从该技术中受益，从而支持物种保存的原因。通过利用CNN，该项目代表了野生动植物保护的强大工具，加速了物种鉴定的过程，促进有效的保护措施，并有助于监测生物多样性。它突出了协作努力在保护我们星球的自然遗产方面的重要性。关键字：卷积神经网络（CNN），物种识别。
钻石镖鱼物种现状评估报告的同行评审计划
同行评审员不会被要求就列入名单的决定或根据该法案制定的任何其他相关规则提供建议。同行评审员将被要求具体评论文件中使用或依赖的任何信息和分析的质量；找出疏忽、遗漏和不一致之处；就根据科学证据做出的判断的合理性提供建议；确保明确识别和描述科学不确定性，并确保不确定性对得出的技术结论的潜在影响明确；并就文件中使用的科学数据的整体优势和局限性提供建议。
草稿本地植被调节地图指南
没有社区的支持，受威胁物种，人口或生态社区的长期安全。这包括新南威尔士州的所有不同社区，尤其是原住民社区，认识到关怀国家对许多原住民至关重要，并支持身体，社会和精神健康（Aiatsis，2011年）。拯救我们的物种计划旨在建立和加强保护专家，政府实体，企业和当地社区的持久和包容性网络，以与新南威尔士州的受威胁物种，人群，生态社区的保护计划合作。
综合分类学之旅揭示马来西亚水域海洋鱼类多样性、新记录和隐蔽物种
本研究采用 DNA 条形码和形态学鉴定相结合的综合方法，阐明了马来西亚半岛 (PM) 专属经济区 (EEZ) 海洋鱼类的物种多样性。我们的重点是南海 PM 东海岸进行的底栖调查。我们重新评估了 16 个目和 41 个科的 93 个假定物种（92 个条形码形态种）的 475 个标本的多样性，其中包括两个 IUCN 易危物种。总共有两个物种 - Saurida isarankurai 和 Oxyurichthys auchenolepis - 作为新记录呈现，三个物种 - Nemipterus balinensoides、Gymnothorax reevesii 和 Synodus hoshinonis - 作为马来西亚水域的第一批基于标本的记录。细胞色素 c 氧化酶亚基 I ( COI ) 序列分析划定了 95 个一致的分子操作分类单位 ( MOTU )，超过了形态多样性。有趣的是，条形码分析显示，在一种形态上已鉴定的鱼类物种内存在几种 MOTU，种内和种间的遗传分歧均超过 2%，这表明物种群内存在相当大的种内遗传分歧，或者我们的数据集内存在形态上隐蔽的物种。这些发现凸显了物种划界的复杂性和遗传方法的价值。我们的研究为了解马来西亚半岛东海岸的海洋鱼类多样性提供了宝贵的见解，并通过 DNA 条形码增进了我们对生态系统的遗传多样性、分布和保护需求的理解。通过将 DNA 条形码与形态学相结合，我们为未来制定马来西亚海洋生物多样性保护和管理战略的研究提供了一个全面的框架。本研究生成的遗传条形码数据库的扩展将促进未来的分子分类学研究。
确定与家禽污染有关的细菌物种
*通讯作者：gloria.ezeagu@nileuniversity.edu.ng; +234（0）8060322809。介绍牲畜，家禽是指为肉，鸡蛋和羽毛而饲养的家用或商业鸟类。家禽养殖，尤其是在小规模上，是可再生和高效的，可以提供收入和营养的来源。在商业或国内饲养的肉，鸡蛋和羽毛饲养的鸟类被称为畜牧业中的家禽。可靠的收入和营养来源，家禽种植是有效且可再生的，尤其是在小规模上完成的（Wong等人2017）。随着耕种变得越来越专业，许多农场保留了太大而无法喂食的羊群，从而导致营养完整的饲料的发展。谷物，维生素和矿物质补充剂和蛋白质补充剂（如大豆油粉）包括大多数现代家禽饲料（Alshelmani等，2021）。微生物污染可以自然发生来自植物和动物来源的饲料和成分，或者在制造过程中暴露，例如
东方地狱林格物种状况评估报告
审阅者选择方法：服务将由服务选择。在选择同行评审者时，我们将考虑四个关键因素：专业知识，平衡，独立性和避免利益冲突。根据该服务的2016年董事在同行审查过程中的备忘录，与SSA报告开发无关的服务办公室将选择同行审阅者并协调该过程。我们不会向公众寻求同行评审的提名。