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投资计划2024-2054税收... div>
Tairāwhiti和Gisborne City城市环境具有广泛的潜在发展限制。有些人可能会使任何形式的发展或增长不合适（例如面临明显的自然危害风险的区域）。另外，开发限制可能表明需要在开发区域或增加该地点未来发展的成本（和生存能力）之前进行更详细的研究。现有城市环境周围的沿海地区，尤其是西南和西部地区，特别受几个因素的限制。在整个Waipaoa河谷中通常存在洪水风险和生产土地。土地稳定，沿海淹没和湿地也是与现有大部分城市环境相邻的明显限制。西北地区的区域受到明显的限制。
引用本文：Modeste Meliho、Abdellatif Khattabi、Driss Zejli、Collins Ashianga Orlando 和 Caleb E. Dansou (2022) 人工智能和遥感用于每日气温的空间预测：以摩洛哥苏斯流域为例，地理空间信息科学，25:2，244-258，DOI：10.1080/10095020.2021.2014765
摘要 气温（Tair）是气候研究和气候影响管理中的一个基本变量。由于气象站分布稀疏且不均匀，传统的实地观测无法准确捕捉其空间分布，尤其是在局部变异性较高的偏远地区。为了解决这个问题，本研究利用遥感和气象站数据估算了摩洛哥苏斯流域的 Tair。采用两种统计方法（包括线性回归和偏最小二乘 (PLS)）和四种机器学习算法（即 k-最近邻、随机森林 (RF)、极端梯度提升和立体主义）对 Tair 进行建模和预测，并使用随机子集和交叉验证评估其性能。中分辨率成像光谱仪预测因子包括 Terra 波段 32 发射率、Terra 夜间地表温度、Terra 当地夜间观测时间、Aqua 波段 31 发射率、Aqua 白天地表温度和 Aqua 夜间地表温度 (ALSTN)，以及辅助输入包括天空视野、海拔、坡度和山体阴影，被用作建模的输入。结果表明，Cubist 和 RF 是最准确的模型（RMSE = 2.09°C 和 2.13°C，R 2 = 0.91 和 0.90），而 PLS 的预测能力最低（RMSE = 2.71°C；R 2 = 0.83）。模型在研究区域估算 Tair 的整体性能普遍令人满意，所有模型的 RMSE 都在 3°C 以下。尽管如此，站点数据的可靠性仍然是一个问题，七个站点中只有四个站点拥有完整的气象数据。
机器学习用于脑部 MRI 数据协调
1 奥克兰大学奥克兰生物工程研究所，奥克兰 1142，新西兰 2 奥克兰大学脑研究中心，奥克兰 1142，新西兰 3 M¯atai 医学研究所，Tair¯awhiti-Gisborne 4010，新西兰 4 奥克兰大学医学与健康科学学院解剖学与医学成像系，奥克兰 1142，新西兰 5 奥克兰大学计算机科学系，奥克兰 1142，新西兰 6 奥克兰理工大学知识工程与发现研究所，奥克兰 1010，新西兰 7 阿尔斯特大学智能系统研究中心，伦敦德里 BT52 1SA，英国 8 保加利亚科学院信息与通信技术研究所，保加利亚索菲亚 1113 * 通讯地址：alan.wang@auckland.ac.nz
研究入学考试（RET）的教学大纲...
第1节：研究方法显微镜技术：光，相比，荧光，共聚焦，扫描和传播电子显微镜，细胞测量法和流式细胞仪，固定和染色，荧光内杂交（FISH），GISH（GISH（GISH），基因组中的基因组合杂交）。使用分子方法访问微生物多样性，例如剥落梯度凝胶电泳（DGGE），温度梯度凝胶电泳（TGGE），扩增的RRNA限制分析，终末限制性片段长度多态性（T-RFLP），16S rdna测序，Metagenomics to BiioInmics and Intermins（Ww Ww Ww Ww） HTML, URLs, Netscape, Explorer, Google, PUBMED), database management system, database browsing, data retrieval, sequence and genome database, databases such as GenBank, EMBL, DDBJ, Swissprot, PIR, TIGR, TAIR, Searching for sequence database like FASTA and BLAST algorithm, multiple sequence alignment, phylogenetic analysis and detection of open reading帧（ORF）。
AltAir Paramount LLC GREET Pathways 报告
图 1 显示了构成原料至 RD、RJ 和 RN 路径的离散组件。路径输入对应于 CA_GREET 模型中的参数。路径输入对应于 CA_GREET 模型中的参数。使用 BORD 计算器以 Tier 2 形式提交申请。这是因为 LCF S 法规要求对任何创新工艺使用 Tier 2 模型。AltAir 使用的工艺使用异地氢气生产商作为通过管道连接的原料组件，该组件未包含在 Tier 1 模型 RD 路径中。因此，使用了 CARS Tier 1 BORD 模型，并进行了微小更改，如本报告后面部分所述。输入被汇总并分配给所有炼油产品，原料产量通过能源分配计算。
补充图1
补充图 1 | ERD7 转基因拟南芥突变株系的生成和表征。（A）根据 TAIR 提供的信息，描绘了拟南芥 ERD7 ORF (AT2G17840.1) 的插图，左侧为 5' 端。标示了 ERD7 基因外显子（框）和内含子（线）以及在相应的单拷贝、T 3 纯合 erd7-1 和 erd7-2 突变株系中针对 CRISPR/Cas9 基因组编辑的 T-DNA 插入和 sgRNA 区域的相对位置。还显示了 (C) 中用于基因分型和 RT-PCR 分析的引物对的相对位置。 (B) 野生型和 erd7-2 突变株系中 ERD7 基因和蛋白质的核苷酸和推导多肽序列的比较，表明 ERD7 基因（和相应的转录本）中预期有 1711 个核苷酸缺失，导致 erd7-2 突变株系中编码蛋白质有 398 个氨基酸缺失。ERD7 野生型和 erd7-2 突变体 DNA 序列中 CRISPR/Cas9 原间隔区相邻基序带下划线。使用 ClustalO 算法 (ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo) (Madeira et al., 2019) 对野生型和突变型 ERD7 蛋白质的推导氨基酸序列进行比对。(C) erd7-1 和 erd7-2 突变株系的 PCR 和 RT-PCR 分析。图中显示的是从 15 天大的 WT、erd7-1 和 erd7-2 植物的莲座叶中提取的 gDNA 的 PCR 分析（上图）和 mRNA 的 RT-PCR 分析（下图），并使用所示引物对进行评估；引物对的位置参见 (A)。有关用于生成和表征两个 erd7 突变系的所有引物序列，另请参阅补充表 1。通过 DNA 凝胶电泳和溴化乙锭染色分析 PCR 产物和 RT-PCR 产物。注意，在两个突变系中均不存在分别对应于 ERD7 基因和 ERD7 表达（即转录本）的 PCR 和 RT-PCR 产物，而 erd7-1 突变体中存在 T-DNA，这与预期一致。拟南芥 TUB4 用作内源对照。