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系统学，生物地理学和萨哈罗的演变 -
路易斯·马查多（Luis Machado），丹尼尔·萨尔维（Daniele Salvi），D。James，JOSE，分子电话和进化，2021，155，pp.110.1016/j.ympev.2020.106969。03449476
ulvaceae的系统发育系统学（Ulvales，...
使用编码Rubisco大型亚基，小亚基rDNA和组合数据矩阵的基因的系统发育分析，对ULVACEAE的系统假设进行了测试。使用最大放线和最大似然标准的分析中包括了来自Ulvophyceae和Trebouxio-Phyceae的八个推定的杜斯属和十二个添加物分类单元的代表。分子数据支持ulvaceae的假设，这些假设是基于营养性thalli和Motile Cell Ultrocureture的早期发展。Ulvaceae Sensu Floyd和O'Kelly，包括Percursaria bory de Saint-Vincent，Ulvaria Ruprecht和叶绿体Tanner的密切相关物种，Enteromorpha Link和Ulva L.但是，不支持肠孢和Ulva的单一属。Ulvales和Ulotrichales Sensu Floyd和O'Kelly是单一的。Blidingia Kylin和Kornmannia Bliding与前者和Capsosiphon Gobi结合了后者，尽管这些命令中的关系和其他分类单元之间的关系仍然没有。ULVALES的特征是同构的生命史模式，Gametangia和Sporangia，它们在结构和发育中相同，具有双重末端盖的运动细胞以及由两个相等亚基组成的近端鞘。流动细胞释放和营养性thalli的总形态不是系统上可靠的特征。
陆地微生物学和系统学
各种微生物居住在农田和森林等陆地环境中。特别是，诸如霉菌和蘑菇之类的真菌已演变为分解陆地植物的微生物，其中许多人专门作为植物 - 寄生虫或共生体。据说人类的传染病改变了人类的历史，但是传染病的农作物疾病也对我们的历史和文化产生了巨大影响。另一方面，具有植物的共生真菌有助于宿主在环境中的适应性。因此，对这些真菌的控制对于提高和稳定农业和林业生产力至关重要。
分子系统学在微生物学中的作用...
近年来，分子生物学和生物信息学的稳健发展为研究人员提供了解决生物学所有分支长期问题的重要工具。使用分子数据重建系统发育关系的过程称为“分子系统学”。在这项系统的综述中，在微生物研究和公共卫生的两个领域中描述了分子技术在系统学中的利用。本研究中包括了20篇文章，展示了九种独特的分子方法，具有不同的优势和局限性。揭示了生物学研究下的大多数文章旨在识别特定的微生物。同时，确定系统发育关系和爆发研究是分子系统技术利用公共卫生技术的主要目标。
草本植物学；草类系统学简介
� 不卷曲。交织，不缠结 鬃毛 - 坚硬细长的毛发状附属物 灰白色 - 具有浓密的灰白色毛发 刺状 - 具有直的、± 大、刺状的毛发 无毛 - 最初多毛，但逐渐变得无毛 腺状 - 具有肿胀的尖端毛发；带有腺体 多毛 - 具有粗糙或粗糙的± 直立毛发 灰白色 - 参见灰白色 多毛 - 具有直的、± 僵硬的毛发 多毛 - 微小的多毛 硬毛 - 具有长而僵硬的硬毛 多毛 - 微小的多毛 微毛 - 通常是双细胞 [很少是多细胞] 毛发，通常需要复合显微镜放大 大毛：通常是单细胞毛发，在普通解剖显微镜或良好的手柄范围内可见；乳头状 - 具有丘疹状毛发 乳头状 - 参见乳头状 柔毛 - 具有稀疏、细长、柔软的毛发 微柔毛 - 微小的灰白色 短柔毛 - 具有短而柔软、直立的毛发；绒毛状 粗糙 - 具有粗糙、僵硬、上升的毛发；粗糙 绢毛 - 具有长而细的贴伏毛发；丝状 刚毛 - 具有硬毛 刚毛 - 参见刚毛 糙毛 - 具有尖锐、贴伏、坚硬的毛发，这些毛发通常在基部肿胀 茸毛 - 具有浓密、坚固、直的毛发；天鹅绒般 长柔毛 - 具有长而细的柔软（不缠结）的毛发；毛茸茸的
AI驱动的物种识别和数字系统学-IJRPR
本文的结构是对AI对数字分类法和物种识别的影响进行全面分析。第2节探讨了物种识别中AI的技术基础，包括机器学习体系结构，计算机视觉应用和分类分类的自然语言处理[13]。第3节重点介绍了AI在生态监测中的作用，重点是生物多样性调查，入侵物种检测和环境DNA（EDNA）分析[14]。第4节深入研究了数字系统学中AI的整合，讨论了自动分类，系统发育分析和分类学标准化[15]。第5节研究了AI驱动的分类法中的数据偏见，模型解释性和道德考虑等关键挑战[16]。
对观察到的生态，进化和系统学的年度审查，并具有气候变化的天然和非本地物种的潜在范围转移
保护科学家担心，本地动植物不会迅速转移其范围，无法跟上快速的气候变化（IPCC 2023），从而导致大规模的人口下降并改变了生态社区的组成和多样性（例如，Chen等人。2011，Lenoir＆Svenning 2015，Pecl等。2017）。同时，入侵科学家担心不寻常的动植物可能会迅速扩展到新的地区（例如，Dukes＆Mooney 1999，Hellmann等人。2008），进一步加剧了它们的生态影响。 这种并置似乎带来了冲突。 本地物种居住在其历史地理范围内，预计将无法占用，而非本地物种则被预计居住在人类引起的新地理范围内，预计有望成功。 在这里，我们回顾了与以下两个期望相关的证据：气候变化是否为非本地物种创造优势？2008），进一步加剧了它们的生态影响。这种并置似乎带来了冲突。本地物种居住在其历史地理范围内，预计将无法占用，而非本地物种则被预计居住在人类引起的新地理范围内，预计有望成功。在这里，我们回顾了与以下两个期望相关的证据：气候变化是否为非本地物种创造优势？
risea- 2025
Electrochemistry: Redox reactions, conductance in electrolytic solutions, specific and molar conductivity, variations of conductivity with concentration, Kohlrausch's Law, electrolysis and law of electrolysis (elementary idea), dry cell-electrolytic cells and Galvanic cells, lead accumulator, EMF of a cell, standard electrode potential, Nernst equation and its application to chemical cells, Relation between Gibbs energy change and电池的EMF，燃料电池，腐蚀。
人工智能在交通运输中的作用
尽管人工智能 (AI) 并不是一个新概念，但计算能力的提高、海量数据存储和算法创新等一系列技术趋势正在重新引起人们的兴趣 (Vasudevan 等人，2020 年)。根据 Smith (2023) 的说法，人工智能是指在机器中模拟人类智能，这些机器被编程为像人类一样思考和学习。人工智能涉及开发能够处理和分析数据的计算机系统，例如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译，其规模和速度如果没有技术是不可能实现的 (Smith，2023 年) (Cambridge Systematics and ITS America，2023 年)。通过快速处理、分类和整理数据，人工智能有可能从大量交通数据中提供有意义的见解 (Cambridge Systematics and ITS America，2023 年)。