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水足迹内的灌溉供应链的重要性：巴基斯坦的一个例子
摘要许多环境研究表明，包括完整供应链在内的系统方法与评估生产和消费对自然资源的后果有关。这也可以应用于水。尽管用水量还包括供水链，但通常在水足迹（WF）模具中排除了Irri Gation供应链。使用水管理研究中有关水损失的信息，我们提出了一种改进的WF方法，其中包括蓝色作物WF和灌溉供应链的WF，表明全部农业蓝色WFS。一种系统方法不仅考虑了灌溉技术，还考虑了整个水供应链，也需要区分地面和地下水，以改善农业中有效的蓝色用水。此方法应用于印度盆地的巴基斯坦部分，其中包括世界上最大的人造灌溉网络。总农业蓝色WF是蓝色作物WF的1.6倍。地表水损失在45％至49％之间，地下水损失在18至21％之间，并且小于水管理研究的结果。省和运河命令之间的差异很大。识别热点提供了改善水管理的工具。如果忽略了供应链，那么早期的WF研究可能会低估农业用水。更多的水有效农业应考虑供应链损失可能需要进行水管理适应，这比农业文化任务更重要。wfs供应链也与其他部门有关，例如工业或市政供水。
重新定义乳腺癌亚型以指导治疗优先次序并最大程度提高疗效：10 种癌症疗法中的预测生物标志物
† 主要联系人和通讯作者：Denise Wolf 博士，加利福尼亚大学旧金山分校实验室医学系，2340 Sutter Street，旧金山 CA 94115，denise.wolf@ucsf.edu。其他通讯作者：Christina Yau cyau@buckinstitute.org，Laura van 't Veer laura.vantveer@ucsf.edu。作者贡献 DMW 和 CY 对本研究的贡献相同。DMW、CY、LV、JW 和 EFP 设计了这项研究，解释了数据，并与 LE 和 LP 一起准备和审阅了手稿。DMW 和 CY 在 PEL、ZZ、MM 和 AB 的协助下分析了数据。JW、IRG 和 EFP 生成了 RPPA 数据。LBS 领导 I-SPY 实验室，负责监督分子检测。NO 管理数据。 GLH 管理由 LV 领导的生物标志物工作组，成员包括 DMW、CY、JW、LBS、MM、RS、AB、AD、MCL、JPC 和 WFS。LS 管理 I-SPY2/2.2 P01；JP 和 AD 是患者倡导者；NL、MCL、PP、WFS、HSR、CI、AMD、DY 是 I-SPY2 工作组负责人。SMA 管理 I-SPY 试验运营；RL 和 JB 是试验统计员；LE、DB 和 NH 是 I-SPY2 的主要研究人员。I-SPY2 试验研究人员和生物标志物及其他工作组成员参与试验的各个方面，并为试验的成功做出贡献。所有作者都参与了稿件的准备和审查。*贡献相同
AD 2 - EGXW - 1 - 1 英国军事 AIP WADDINGTON
备注：对于从海外和加拿大航班起飞的航班，必须在预计到达时间前 48 小时之前申请着陆事先许可 (PPR)，对于英国境内航班，必须在预计到达时间前 24 小时之前申请着陆事先许可。没有 PPR 的航空系统一律不准入境，无一例外。通常不接受平民访客；任何被接受的访客都必须有军事担保人并符合 Stn 安全入境要求。来访的航空系统必须始终在皇家空军沃丁顿基地进行编组。非驻地航空系统只能在获得皇家空军沃丁顿基地 OC OSW 的许可后在沃丁顿基地运行。经 AO 或 OSW 值班执行官授权，RW 现场操作人员可以在 2 小时 PPR 时获准执行高优先级任务。详细信息和程序可在沃丁顿 DAM 附件 NN、AOB、命令 B220 中找到。 LARS 可用时间为周一至周四 0800-1800A，周五 0800-1300A 取决于基于站台的运营要求，请参阅 NOTAM。在 LARS 运营时间之外，需要经过 Waddington MATZ 或 EG R313 的飞行员应在 232·70MHz 或 119·50MHz 频率上呼叫 Waddington 区域。没有回复表示可以避开 Waddington ATZ 穿越 Waddington MATZ 和 EG R313。Waddington 飞行学校 (WFS) 在公布时间之外不受控制地运营。有关 WFS 运营时间的信息，请联系 wfsmanager99@gmail.com
重新定义乳腺癌亚型以指导治疗优先次序并最大程度提高疗效：10 种癌症疗法中的预测生物标志物
† 主要联系人和通讯作者：Denise Wolf 博士，加利福尼亚大学旧金山分校实验室医学系，2340 Sutter Street，旧金山 CA 94115，denise.wolf@ucsf.edu。其他通讯作者：Christina Yau cyau@buckinstitute.org，Laura van 't Veer laura.vantveer@ucsf.edu。作者贡献 DMW 和 CY 对本研究的贡献相同。DMW、CY、LV、JW 和 EFP 设计了这项研究，解释了数据，并与 LE 和 LP 一起准备和审阅了手稿。DMW 和 CY 在 PEL、ZZ、MM 和 AB 的协助下分析了数据。JW、IRG 和 EFP 生成了 RPPA 数据。LBS 领导 I-SPY 实验室，负责监督分子检测。NO 管理数据。 GLH 管理由 LV 领导的生物标志物工作组，成员包括 DMW、CY、JW、LBS、MM、RS、AB、AD、MCL、JPC 和 WFS。LS 管理 I-SPY2/2.2 P01；JP 和 AD 是患者倡导者；NL、MCL、PP、WFS、HSR、CI、AMD、DY 是 I-SPY2 工作组负责人。SMA 管理 I-SPY 试验运营；RL 和 JB 是试验统计员；LE、DB 和 NH 是 I-SPY2 的主要研究人员。I-SPY2 试验研究人员和生物标志物及其他工作组成员参与试验的各个方面，并为试验的成功做出贡献。所有作者都参与了稿件的准备和审查。*贡献相同
2024 年课程概要 — ERICE
所有课程均由世界科学家联合会 (WFS)、西西里地区政府 (ERS)、意大利教育、大学和科学研究部以及伽利略·伽利莱基金会 (GGF) 赞助。部分课程由意大利外交部、意大利卫生部、北大西洋公约组织 (NATO)、美国国家科学基金会 (NSF)、意大利国家研究委员会 (CNR)、魏茨曼科学研究所、欧洲物理学会 (EPS)、意大利国家核物理研究所 (INFN)、恩里科·费米物理历史博物馆和研究中心、世界野生动物基金会 (WWF)、欧洲共同体委员会 (CEC)、一些主要的意大利和外国大学和研究中心以及世界实验室赞助。
2024年课程的摘要-Erice
所有课程均由世界科学家联合会（WFS），西西里地区政府（ERS），意大利教育部，大学和科学研究部以及伽利略·伽利略基金会（GGF）赞助。其中一些课程是在意大利外交部，意大利卫生部，北大西洋条约组织（北约），美国国家科学基金会（NSF），意大利国家研究委员会（NSF），意大利国家研究委员会（CNR），魏兹曼学院，韦兹曼学会（Weizmann Institute of Intalial Social for Italianigian Inforic for Inigian formian Inforics Inforics Infrian Infrian Infririan Infriric Inforics Infririan Infriric formian Infriric formiric formian Inforics）（EPS），物理与研究与研究中心，世界野生动物基金会（WWF），欧洲社区委员会（CEC），一些意大利和外国主要大学和研究中心以及世界实验室
2024年课程的摘要-Erice
所有课程均由世界科学家联合会（WFS），西西里地区政府（ERS），意大利教育部，大学和科学研究部以及伽利略·伽利略基金会（GGF）赞助。其中一些课程是在意大利外交部，意大利卫生部，北大西洋条约组织（北约），美国国家科学基金会（NSF），意大利国家研究委员会（NSF），意大利国家研究委员会（CNR），魏兹曼学院，韦兹曼学会（Weizmann Institute of Intalial Social for Italianigian Inforic for Inigian formian Inforics Inforics Infrian Infrian Infririan Infriric Inforics Infririan Infriric formian Infriric formiric formian Inforics）（EPS），物理与研究与研究中心，世界野生动物基金会（WWF），欧洲社区委员会（CEC），一些意大利和外国主要大学和研究中心以及世界实验室
2024课程的摘要
所有课程均由世界科学家联合会（WFS），西西里地区政府（ERS），意大利教育部，大学和科学研究部以及伽利略·伽利略基金会（GGF）赞助。其中一些课程是在意大利外交部，意大利卫生部，北大西洋条约组织（北约），美国国家科学基金会（NSF），意大利国家研究委员会（NSF），意大利国家研究委员会（CNR），魏兹曼学院，韦兹曼学会（Weizmann Institute of Intalial Social for Italianigian Inforic for Inigian formian Inforics Inforics Infrian Infrian Infririan Infriric Inforics Infririan Infriric formian Infriric formiric formian Inforics）（EPS），物理与研究与研究中心，世界野生动物基金会（WWF），欧洲社区委员会（CEC），一些意大利和外国主要大学和研究中心以及世界实验室
无参数优化算法的迭代波前塑形
通过散射培养基的光聚焦对生物组织中的光学应用有重大影响。最近，迭代的波前塑形已成功地用于通过或内部散射介质进行光聚焦，并引入了各种启发式算法以提高性能。虽然令人鼓舞，但可能需要大量的努力来调整参数朝着强大和最佳优化。此外，对于不同的散射样品和实验条件，最佳参数可能会有所不同。在这封信中，我们通过将传统的遗传算法（GA）与BAT算法（BA）相结合，提出了一种“智能”无参数算法（PFA），并且可以通过实时反馈自动计算突变率。在迭代WFS中使用此方法，可以在没有参数调整过程的情况下实现可靠和最佳性能。
