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牛呼吸道疾病：摩洛哥未接种牛的血清流行病学调查
病毒呼吸道疾病是严重临床症状和牛育种经济损失的主要原因。这项研究旨在评估包括牛病毒腹泻病毒/粘膜病毒病毒/粘膜病毒（BVDV/MDV），包括牛病毒腹泻病毒/感染性牛促进性促进性促进性促进性促进性促牛/感染性浮力性脉孔炎病毒（IBR/Bovine synirial synirial niveratory niveratory niveration nive and bovaine notiagine niv> div> Parainfluenza病毒3型（PI3）。从242个未接种的牛群中收集了总共1,741个血液样本。这些动物包括1314名女性和427名男性，年龄在6个月至5岁之间。种群包括纯品种（荷斯坦或蒙特贝利亚德品种）和杂交（本地 - 霍尔斯坦或当地的蒙特比亚特），位于摩洛哥六个地区的89个乡村公社，包括卡萨布兰卡·塞塔特（Casablanca-Settat），拉巴特·萨尔（Rabat-Salé-kénitra） fès-meknès和东方。使用I-Elisa技术分析样品。结果指示的血清阳性率分别为56.1、21.5、86.4和85.4％，分别为BVD/MD，IBR/IPV，BRSV和Parainfluenza-3。共同感染，其中95％的牛被四种病毒中的至少一种感染。血清阳性率随着年龄，性别，品种，繁殖系统和实践而差异很大。这些发现证实了牛呼吸道病毒疾病的地方性地位，并强调了它们对摩洛哥牲畜损失的直接和间接影响。
商业和消费者调查 (BCS) 新闻稿中的表述变化
新闻稿的数据附件（即表 1），并附有脚注，指向欧洲金融总司网站，以访问包含每个部门和调查问题的结果的完整数据集。同样的制度也适用于五个欧盟候选国（阿尔巴尼亚、黑山、北马其顿、塞尔维亚、土耳其）的调查结果，到目前为止，这些结果仅在欧洲金融总司网站上公布，但未出现在新闻稿中。动机：虽然 BCS 计划为所有 33 个国家（欧盟成员国、仍受经济和财政监督的过渡期英国以及候选国）收集了全面而统一的数据集，但新闻稿附件中仅报告了欧盟成员国的每个部门和调查问题的详细结果。纳入五个候选国的标题指标是为了提高人们对这些国家调查数据的认识，这些数据是在欧盟联合统一 BCS 计划框架内收集的，多年来，并促进使用它们。
临时报告：罗曼9的社区定义核心社区调查
本文档包含由调查定义委员会撰写的三个报告，并描述了他们针对Nancy Grace Roman Space Telescope9s Core Crose社区调查的建议调查实施方案。调查定义委员会通过仔细考虑广泛的社区投入和探索各种观察选择的科学影响，达成了他们的建议。这些报告是为2024年12月的罗马观察时间分配委员会（ROTAC）编写的。ROTAC正在审查实施方案，并将在2025年春季早春向罗马任务提供建议，以了解有关Roman9S核心社区调查的每项调查的建议。调查定义委员会9报告作为调查定义过程中的临时产品提供给社区，并且不代表任何特定实施的承诺。
pinetree：宽场星系调查的生成，快速和可区分的光晕模型
上下文。准确的模拟晕圈目录是用于开发和验证宇宙学推断管道的必不可少的数据产品。生成模拟目录的一个主要挑战是对光环或星系偏置进行建模，这是从物质密度到暗物质光环或可观察的星系的映射。为此，n个体代码生成了最先进的目录。然而，为大容量的大量N体模拟产生了大量的N体模拟，尤其是在包括磁水动力学的情况下，需要大量的计算时间。目标。我们介绍和基准测试了一个可区分和物理信息的神经网络，该网络可以生成与从完整的N体代码获得的模拟光环目录相当的质量。模型设计在训练程序和大型模拟目录套房的生产上具有计算有效的效率。方法。我们提出了一个神经网络，仅依靠18至34个可训练的参数，该参数可从暗物质过度密度场中产生光环目录。通过将首先原理动机的对称性纳入我们的模型体系结构来实现网络权重的减少。我们使用不同分辨率，红移和大型垃圾箱的仅黑色n体模拟训练了我们的模型。我们使用不同的n点相关函数将最终模拟目录与N体晕目录进行了比较，从而验证了最终模拟目录。结果。此外，我们发现该网络可以在近似密度字段上进行培训，以进一步降低计算成本。我们的模型生成了与参考模拟一致的模拟光环目录，这表明该新型网络是生成模拟数据的一种有希望的方法，该数据由于其计算效率而即将进行的宽场调查。我们还介绍了如何解释训练有素的网络参数，以洞悉结构形成的物理。最后，我们讨论了我们的模型的当前局限性，以及从这项研究中可以明显看出的近似Halo模拟产生的一般要求和陷阱。
Dawes评论10：深度学习对分析星系调查的影响
过去几年，现代银河调查提供的数据的数量和复杂性一直在稳步增加。新设施将很快提供成像和频谱数亿个星系。从这些大型和多模式数据集中提取一致的科学信息仍然是社区和数据驱动的方法（例如深度学习）的开放问题，它已迅速成为解决一些持久挑战的潜在强大解决方案。这种热情在使用神经网络的前所未有的出版物的指数增长中反映了这种热情，这些指数从2015年的少数作品变成了2021年在Galaxy Surveys领域的平均每周一篇论文。在提到深度学习的第一批发表的工作中，在新的大数据集（例如欧几里得和LSST）开始启动之后不久，我们相信，我们相信及时回顾这项新技术在轨道中的真正影响及其潜在的潜力，以解决新数据集群的规模和复杂性提出的关键挑战。 因此，这篇综述的目的是两个方面。 我们首先要在一个共同的文件中总结深度学习的主要应用程序，用于到目前为止出现的星系调查。 然后，我们提取了所学到的主要成就和经验教训，并突出了关键的开放问题和局限性，在我们看来，这将需要在未来几年中特别关注。 总体而言，天文学界迅速采用了最先进的深度学习方法，反映了这些方法的民主化。 分类，分割）。在新的大数据集（例如欧几里得和LSST）开始启动之后不久，我们相信，我们相信及时回顾这项新技术在轨道中的真正影响及其潜在的潜力，以解决新数据集群的规模和复杂性提出的关键挑战。因此，这篇综述的目的是两个方面。我们首先要在一个共同的文件中总结深度学习的主要应用程序，用于到目前为止出现的星系调查。然后，我们提取了所学到的主要成就和经验教训，并突出了关键的开放问题和局限性，在我们看来，这将需要在未来几年中特别关注。总体而言，天文学界迅速采用了最先进的深度学习方法，反映了这些方法的民主化。分类，分割）。本评论表明，使用深度学习的大多数作品都符合计算机视觉任务（例如这也是应用程序的领域，深度学习带来了迄今为止最重要的突破。但是，我们还报告说，应用程序变得越来越多样化，深度学习用于估计星系特性，识别异常值或限制宇宙学模型。这些作品中的大多数仍处于探索性水平，这可能部分解释了引用方面的有限影响。在进行未来调查的处理中，很可能需要解决一些共同的挑战。例如，不确定性量化，可解释性，数据标记和领域转移问题从模拟的训练中转移问题，这构成了天文学的共同实践。
penaeus stylirostris幼虫的主动微生物群-Archimer
1个解析（生态系统动力学和可持续性），ifremer，inrae，agro -agro -agro -agrocampus ogrocampus ouest Institute，Nantes 44311，法国2法国生物学研究所，écolenormale normalesupérieure（ibens），ibens（ibens），埃科勒·诺米尔·诺尔·诺莱尔·苏帕利·苏普雷尔（Normale NormaleSupérieure Ecosystem and Landscape Evolution, Institute of Terresrial Ecosystems, Department of Environmental Systems Science, ETH Zürich, Zürich, 8092, Switzerland 4 Unit of Land Change Science, Swiss Federal Research Institute WSL, Birmensdorf, 8903, Switzerland 5 Group of Geospatial Molecular Epidemiology (Geome) Geochemistry (LGB), School of Architecture, Civil和环境工程（ENAC），洛桑联邦理工学院（EPFL），洛桑，1015，瑞士6 Spygen，Le Bourget-du-lac，73370，法国7 Fundacion Biodiversa，Bogotá，Bogotá，Bogotá，Calle 65; 111221，哥伦比亚8河研究院，国家农业食品和环境研究所（INRAE），Villeurbanne，69100，法国
J:\groups\sep\GROUP\BELL\B-school Accountability\Surveys\kkkkjh.prn.pdf
致谢 “远程办公带来空气质量和气候效益”的想法源自早期项目，该项目由电子工业联盟 (EIA) 和世界资源研究所 (WRI) 合作出版，题为《减少碳排放：电子创新促进气候保护》。该报告展示了如何使用电子和通信产品（如传感器和带宽）来减少温室气体。基于这项工作，EIA 和 WRI 决定深入研究一项应用——远程办公。AT&T 的 Alice Borrelli、Sun Microsystems 的 Erin Craig 和 Doug Lowell、英特尔的 Stephen Harper、惠普的 David Isaacs 和电子工业联盟的 Holly Evans 通过早期讨论和审查帮助制定了该指南。在世界资源研究所，Vivian Fong、Tony Janetos、William LaRocque、James MacKenzie 和 Janet Ranganathan 提供了有益的评论。修订稿受益于能源与气候解决方案中心的 Joseph Romm 的评论。资金由美国环境保护署和 AT&T 基金会提供。
AHRQ 患者安全文化调查™ (SOPS®) 行动计划工具
SOPS 调查使医院、医疗办公室、疗养院、社区药房和门诊手术中心能够评估其提供者和员工对患者安全文化各个方面的看法。调查和补充项目集是努力改善患者安全的医疗机构的重要信息来源。但是，进行 SOPS 调查并不是改进过程的结束。制定和实施行动计划非常重要，这些计划使用调查数据进行改进。可以在单位、部门或设施级别制定行动计划，并且可以随着时间的推移跟踪进度。
fishglob_data：通过科学底部拖网调查取样的鱼类生物多样性的集成数据集
科学的底部拖网调查是沿着大陆货架和海洋和海洋的斜坡进行的生态观察计划，这些计划采样了与海底相关的海洋社区。这些调查报告了时空的发生，丰度和/或体重的发生，并有助于渔业管理以及人口和生物多样性研究。底部拖网调查是在世界各地进行的，代表了了解海洋生物地理，宏观生态学和全球变化的独特机会。但是，将这些数据结合在一起以进行跨生态系统分析仍然具有挑战性。在这里，我们提供了一个综合数据集，该数据集由29个公开可获得的底段调查，在18个国家/地区的国家水域进行了标准化和预处理，总共涵盖了2,170个采样的鱼类分类单元，并从1963年至2021年收集了216,548次拖船。我们描述了创建数据集，标志和标准化方法的处理步骤，我们开发了这些方法，以帮助用户使用稳定的区域调查足迹进行时空分析。该数据集的目的是在全球变化的背景下支持研究，海洋保护和管理。
遥感和机器学习以改善空中野生动植物种群调查
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区（COP），以利用这些发展，以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试，以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始，COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策，重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1）他们使用野生动植物数量数据的管理决定； 2）在遥感/机器学习方法出现之前，如何收集这些计数数据； 3）过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力； 4）从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现，并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。