XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTak
一项关于大学英语生态学教学模式的建设和实践的研究 - 郑州大学的毕业生英语
摘要：本文系统地研究了郑州航空大学的研究生英语课程的生态教学模式的构建和实践，探索了其在大学英语教育中的应用和有效性。文献综述从生态系统理论的角度及其对教育的影响开始，分析了在国内和国际上对生态教学的相关理论。它提出了生态教学模式的基本原理，例如可持续性，互动性和整体主义。通过定性和定量研究方法的结合，设计了特定的教学实践方案，并通过数据收集和分析来评估生态教学模式的实施效果。这项研究发现，生态教学模式显着增强了学生的英语应用能力和学习动机，促进了教师与学生之间的互动，并建立了积极的学习生态环境。案例研究表明，在郑州航空大学实施生态教学时，教师根据学生反馈不断调整其教学策略，从而有效提高教学质量和学生满意度。本文总结了生态教学模式的实际价值并提出未来的研究方向，强调了生态学观点在外语教育领域的重要性及其潜在的政策含义。
特朗普拒绝了拜登的AI行政命令，并进行了AI基础设施：雇主的关键要点
在特朗普总统新政府的最初几天，白宫对AI政策进行了彻底的转变：周一撤销了拜登总统在人工智能上的行政命令，并在周二宣布了由私营部门主导的AI基础设施投资。这一举动表明，与先前的政府的监管方法急剧不同，取代了AI监督，重点是经济增长和国家竞争力。雇主和人工智能行业领导者现在必须处理不断发展的景观，在该景观中，AI监管被放松，对AI开发的投资正在飙升。雇主的关键要点是什么？[ed。注意：发表洞察力后不久，特朗普在AI上发布了自己的行政命令 - 请参阅下文以获取快速描述。]
苏格兰政策会议主题演讲：苏格兰能源政策的下一步时间：2025年3月20日，星期四，上午，举行
11.30，用于扩大绿色能源创新，开发和实施的优先考虑和关键注意事项，以解决基础设施升级的监管延迟，资金和协作框架|支持投资者的信心|绿色经济的再培训和技能发展优先级|将能源野心与经济和社会优先事项保持一致|在农村和弱势地区提供公平的访问和支持|平衡生物多样性保护与可再生能源扩展|缩放氢枢纽和更广泛的基础设施发展|绿色技术创新|建筑物供应链弹性汤姆·休斯（Tom Hughes），助理主任兼能源，国家基础设施委员会劳拉·坎贝尔（Laura Campbell），当地能源苏格兰Maarten Krabbendam的合作伙伴经理，苏格兰首席地质学家，英国地质调查局Eddie McAvinchey，银行和投资局局长，国民财富基金，Nigel Holmes博士，Hydrogen Scotland Scotland Div>
真菌endophys：对植物的进化，分类和生态功能的见解，lobna hajj-hedfi 1，2 *，takwa wannassi 1，yousra A.
抽象的真菌内生菌，居住在植物组织中的共生微生物，由于其进化，分类学和生态重要性引起了极大的兴趣。本综述旨在通过检查植物系统中的生态功能的进化起源，分类和多种生态功能来阐明真菌内生菌。分析了真菌内生菌的进化路径，强调了它们的适应性策略和与宿主植物的共同进化相互作用。检查了这些真菌的分类，强调了它们难以捉摸的生活方式带来的困难以及增强其分类学识别的分子技术的进步。审查研究了真菌内生植物的生态功能，特别是它们对植物胁迫耐受性，促进生长和与其他生物的相互作用的贡献。本评论综合了当前的研究，强调了真菌内生菌在影响植物健康和生态系统动力学方面的重要性。本综述旨在综合当前知识，确定理解中的缺陷，并就未来的研究途径提供观点，从而增强了真菌内生植物在农业，保护和生物技术中的应用。这项研究强调了真菌内生菌与其植物宿主之间的复杂关系，从而对其进化和生态重要性提供了全面的看法。由阿拉伯真菌保护协会出版
FHFA已采取监督行动，以解决Freddie Mac的多户家庭风险管理缺陷，但当前的市场状况提出了挑战
1个多户住房是指拥有五个或更多单元的物业，包括公寓楼，高级独立或辅助生活物业，学生住房，合作社和制造的住房社区。一般参见多户会市场中的OIG，Fannie Mae和Freddie Mac（2017年9月7日）（WPR-2017-002）。有关多户住房目标和保护目标的详细信息，请参见《 FHFA》，2023年向国会报告。Freddie Mac的2023年年度报告和向美国证券交易委员会提交的季度报告提供了有关企业多户家庭业务实践，经营业绩和资本职位的更多详细信息。 有关最新的年度报告，请参见Freddie Mac，2024年年度报告（10-K）。Freddie Mac的2023年年度报告和向美国证券交易委员会提交的季度报告提供了有关企业多户家庭业务实践，经营业绩和资本职位的更多详细信息。有关最新的年度报告，请参见Freddie Mac，2024年年度报告（10-K）。
附录4 - 碳冲击评估 - 内阁对审查审查建议的反应-OSMB-儿童接管挑战
确定与该决定相关的任何排放影响，这些影响尚未涵盖上述领域：健康饮食，包括减少快餐食品的消耗和更大质量的新鲜水果和蔬菜的使用可能对气候变化也可能带来较小的积极好处。水果和蔬菜，未加工或本地采购的食品通常比其同行具有较低的碳足迹。
遇到麻烦：科学，技术和安全研究
摘要众多新的研究主题和对象，尤其是技术创新和知识实践，已经填充了国际关系和安全政治。许多关键的安全学者正在从科学技术研究领域（STS）吸引理论资源，以使诸如虚假新闻，气候变化，金融监视，数字图像和自主定位系统等多样化的事物有意义。本期特刊揭示了我们在与STS互动以接近科学，技术和（IN）安全的纠缠时所看到的核心挑战和好处。拥抱麻烦的概念，这一介绍借鉴了哈拉威和巴特勒，主张需要与新研究对象对安全性研究构成的麻烦。因此，可以将麻烦理解为一种使我们对新研究途径开放的精神，并且要注意如何在我们的研究过程中建立权力和解放关系的重要性。引言和特刊的重点都在于如何动员STS资源。总的来说，本期特刊提供了有关STS对安全政治研究的价值的持续讨论提供的进一步概念，经验和方法论。
引用Daranagama Das和Takeuchi W（2025）智能手机应用于在油棕中检测和可视化基础茎腐病阶段。正面。 r
农产品，使其成为满足各种需求的首选。此外，棕榈油发挥了至关重要的经济作用，对生产国，尤其是马来西亚和印度尼西亚的国内生产总值（GDP）做出了重大贡献（Jazuli等，2022）。为了确保一致的生产并支持其经济重要性，油棕行业的可持续性至关重要（Siddiqui等，2021）。油棕种植园面临各种植物疾病和害虫的显着威胁，由真菌Ganoderma Boninense引起的基础茎腐病（BSR）是最关键的挑战，尤其是在马来西亚和印度尼西亚（Baharim等人，2024年，2024年； Liaghat等人； Liaghat等人，2014年）。BSR显着降低了产量，通常会降低50％至80％，并且可能在成熟的油棕架上导致高达80％的死亡率到其25年寿命的中点（Murphy等，2021）。年轻的棕榈通常在显示症状的6 - 24个月内屈服，而成熟的棕榈也可以额外生存2 - 3年（Siddiqui等，2021）。病原体感染了树干的木质部，破坏了水和营养分布。这会导致症状，例如黄色和坏死叶，未打开的长矛，冠层尺寸减小以及特征性的裙子状冠状形状（Baharim等，2024）。然而，这些叶面症状通常出现在感染的晚期阶段，使得早期发现很难（Baharim等，2024）。最大程度地减少BSR的影响仍然是产生油棕国家的主要挑战，尤其是马来西亚和印度尼西亚（Baharim等，2024）。，例如，Maeda-Gutiérrez等。早期发现BSR感染可以及时治疗感染的油棕，从而防止了对树的进一步损害（Husin等，2020）。BSR检测可以大致分为三种方法：手动，基于实验室和远程技术（Husin等，2020）。传统的手动方法涉及劳动密集的视觉检查，这些视觉检查通常对大型种植园而言通常不具体（Husin等，2020）。相比之下，实验室程序，例如Ganoderma选择培养基（GSM），聚合酶链反应（PCR）和与多克隆抗体（ELISA-PABS）的酶连接的免疫吸附测定是时间耗时，昂贵，并且缺乏精确。此外，这些方法通常只有在疾病已经明显升级时才产生结果（Bharudin等，2022； Tee等，2021）。遥感技术包括基于基的方法，例如陆层激光扫描（Husin等，2020）和电子鼻系统（Abdullah等，2012），以及基于UAV的成像（Ahmadi等，2023; Baharim等，2023）和Satellite Platferal（2021）和2021的空中方法。然而，这些方法通常面临诸如高运营成本，有限的空间解决方案以及在广泛采用方面的困难之类的挑战。这强调了对早期检测BSR的更快，更具成本效益的方法的关键需求（Bharudin等，2022）。深度学习的进步在各种计算机视觉任务中取得了巨大的成功，尤其是在图像分类中（Barman等，2024）。同样，Ahad等人。卷积神经网络（CNN）已成为视觉识别的主要结构（Barman等，2024）。（2020）评估了五个CNN模型，包括Alexnet（Krizhevsky等，2012），Googlenet（Szegedy等，2015），Inception v3（Szegedy等，2016），2016年），Resnet 18和Resnet 18，and Resnet 50（He He et and for Goognet coogne for Anee for Sneas and and and and and and nine nine nine nine nine nine nine nine nine nine nine类型， 99.72％。（2023）证明了CNN对水稻疾病分类的潜力，其中一个集合框架（DEX）
dmat - 测试者的预备材料（AS：18.02.2025）
主题模块的生产基于专家的广泛科学研究，因此考试内容代表了各自的研究领域。考试任务是基于知识的，由典型的主题相关问题（输入）和相应的单选问题组成。DMAT需要基于您的学士学位和应用技能的主题知识。您可以熟悉下一节中各个任务类型的确切要求和说明。