• 对斐济政治、军事、水文和科学部门的高层访问,为巩固国际水文学组织与斐济及西南太平洋各机构之间的联系提供了难得的机会,尤其是在大洋地势图和海床2030会议的推动下。水文是斐济国家安全战略的重要组成部分,在国家和区域可持续蓝色经济、海洋空间规划(MSP)发展、海洋生物多样性保护以及海洋保护区(MPA)建立中发挥着重要作用;斐济的目标是到2030年保护30%的海洋区域,以实现30x30联盟的目标。 • 第六届太平洋测绘会议展示了日本财团 GEBCO-Seabed2030 项目的相关活动,该项目是 GEBCO 计划的加速器,旨在到 2030 年绘制完整的海底地图。准确收集太平洋地区的测深数据对于增强海洋知识和斐济等海洋大国的可持续发展至关重要。 • 随着基里巴斯共和国正式成为 IHO 的第 100 个成员国,西南太平洋地区的水文能见度对 IHO 来说具有特殊意义和重要性;这是全球水文界的一个重要里程碑,表明了我们工作在支持所有海洋相关活动方面的相关性。Seabed2030 太平洋区域中心的工作对此进行了补充,该中心致力于数据收集、宣传、数据共享政策、能力建设和对当地土著社区的承诺,以及与区域海洋组织和学术界的合作。 • GGC41 会议的一个关键组成部分是实施新的 GEBCO 战略(2024-2030)。会议期间举行了多场互动会议,包括对五大战略支柱进行 SWOT(优势、劣势、机遇、威胁)分析。此外,会议还讨论了治理审查报告的实施情况,并同意将其作为一项单独的工作项目与战略实施同时进行。 GEBCO 实施计划的初稿将由特设任务组提交给计划于 2025 年第一季度举行的下一次 GGC 闭会期间会议。• IHO 和 IOC-UNESCO 确认将全力支持 GEBCO 计划,分别通过在 IHO 区域间协调委员会 (IRCC) 下设立“资金生成项目组”,以确定额外资源来资助 IHO 能力建设和 GEBCO,以及在联合国十年倡议下设立“海洋十年共同数据组”,该组将很快发布在国家管辖范围内进行海洋观测和水深数据收集的指南,以便与 GEBCO 和 Seabed2030 共享。
建模和解释的重要因素•环境空间的良好覆盖范围•统计独立站•选择自动选择具有目标站点的自动选择的站点(特殊特征或一个层中的较小规模变化)
深海被认为具有地球上最高的生物多样性,提供了关键的环境服务,包括长期碳固换,并且容易受到人类干扰的影响;而海洋吸收了约90%的过量热量和25%的全球CO 2排放;尽管对深海开采对生物多样性丧失和生态系统功能的影响的影响提出了严重的关注,但其影响将在未来的许多世代锁定;尽管海洋应在国际层面被认为是一种全球共同利益,并应根据其独特性和相互联系以及所提供的基本生态系统服务来保护;而当代和后代则依靠这些服务来生存和福祉;
中国的数字丝绸之路为北京提供了破坏海底电缆并在印度太平洋地区取得优势的有力工具。海底光缆是关键的基础设施,但容易受到破坏。本文探讨了计划中的巴基斯坦和东非连接欧洲 (PEACE) 电缆如何成为西印度洋的新爆发点。这条电缆具有战略意义,使中国能够投射力量并利用其技术优势。它在巴基斯坦和吉布提的登陆点将使中国海军资产停泊在关键的咽喉要地。军民融合战略还有利于通过电缆进行监视和间谍活动。为了应对此类威胁,印度及其盟友必须通过监测、应急计划和多边合作来确保海底电缆的安全。投资替代性的“民主数字网络”也可以减轻中国的野心。最终,海底电缆正在成为地缘政治竞争的领域,需要制定政策来保障其弹性。
• 需要开展更多研究来解决目前存在的一系列证据空白,包括了解环境基线以及深海采矿活动对海洋系统和气候调节的直接、短期和长期影响。在做出决策之前,就影响达成共识至关重要。 • 了解深海海底采矿的影响需要对跨学科研究进行投资,并为英国展示该领域的科学领导力提供了机会。应鼓励跨学科和国际合作以及知识共享,因为海洋学研究复杂且昂贵,目前考虑进行深海海底采矿的海床区域超出了国家管辖范围。 • 应使用广泛的环境和社会因素来评估深海海底采矿和陆地采矿的相对影响,包括温室气体排放、污染影响、生物多样性丧失以及生态系统服务的退化或丧失,并考虑任何影响的时间尺度和空间范围。这将使我们能够更明智地做出有关最合适的初级开采方法的决策。
摘要:本文介绍了模仿Cownose Ray的生物启发机器人的设计和实验测试。这些鱼的游泳是通过移动大小的胸膜,产生了一个波浪,使周围水向后推,以便由于势头保护而向前推动了鱼。受这些动物启发的机器人具有刚性的中央机构,住房电动机,电池和电子设备,以及由硅橡胶制成的柔软的胸膜。每个人都由伺服电机驱动链路在前沿内部的链路进行驱动,并且由于限制本身的灵活性,行动波被繁殖。除了胸膜外,还存在两个小的刚性尾部,以提高机器人的可操作性。机器人已经设计,建造和测试了水下,实验表明,运动原理是有效的,并且机器人能够向前游泳,左右转弯,并进行旋转或潜水手术。
在域内领域内的沟通环境有限,因此需要使用自主权和自动化目标识别(ATR),以便允许无人车辆在没有操作员的情况下做出可行的决定[1] - [3]。水下环境特性使声传感器成为开发自主系统的最重要的传感器工具,如车辆协调[4]和水下大满贯[5]所示。但是,相同的荒凉环境使得用于机器学习算法的大型数据集的收集变得难以正确训练基于机器学习的算法。因此,在基于侧扫声纳图像运行的训练自主系统中使用了具有声学精确的数据[6] - [9]。生成模拟数据的一种方法是使用基于物理学的声学建模,以模拟声音传播和原始声纳数据收集[10],[11]。这具有捕获声纳数据的低级细微差别以生成声纳图像的好处,但这些模型通常很复杂且计算昂贵。另一种方法是近似将
从Aspire注册中心确定了723例连续治疗的PAH患者; 516包括在培训中,验证队列中有207个。多线性主成分分析(MPCA) - 基于机器学习方法用于在整个心脏周期中提取死亡率和生存特征。使用阈值和低风险死亡率词典值的阈值和聚类在原始成像上覆盖了这些特征。验证队列中的1年死亡率为10%。单变量的COX回归分析基于短轴和四腔MPCA的预测在统计学上是显着的(危险比:2.1,95%CI:1.3,3.4,C-Index = 0.70,p = 0.002)。MPCA特征提高了1年的死亡率预测,从c-指数= 0.71至0.76(p≤0.001)。末端局部介入隔膜和末期左心室的异常表明死亡率最高。
摘要背景:右心房 (RA) 面积可预测肺动脉高压患者的死亡率,并被欧洲心脏病学会/欧洲呼吸学会肺动脉高压指南推荐。深度学习的出现可能使 RA 面积测量更加可靠,以改善临床评估。本研究的目的是实现心血管磁共振 (CMR) RA 面积测量自动化,并通过评估可重复性、与侵入性血流动力学的相关性和预后价值来评估其临床效用。方法:在 365 名患有肺动脉高压、左心室病变的患者和健康受试者的多中心队列中训练了深度学习 RA 区域 CMR 轮廓模型。在前瞻性队列 (n = 36) 中评估了研究间重复性 (组内相关系数 (ICC)) 和轮廓一致性 (DICE 相似系数 (DSC))。对未用于训练或前瞻性队列的 400 名患者进行了临床测试和死亡率预测,并对 212/400 名患者评估了自动和手动 RA 测量与侵入性血液动力学的相关性。在 ASPIRE 登记处对 3795 名患者进行了放射科医生质量控制 (QC)。主要 QC 观察员评估了所有分割并将其记录为满意、次优或失败。第二位 QC 观察员分析了一个随机子队列以评估 QC 一致性 (n = 1018)。结果:与手动 RA 测量相比,所有深度学习 RA 测量均显示出更高的研究间重复性 (ICC 0.91 至 0.95)(第一位观察员 ICC 0.82 至 0.88,第二位观察员 ICC 0.88 至 0.91)。DSC 在比较自动人工智能和手动 CMR 阅读器时显示出高度一致性。观察者 1 对观察者 2、自动测量对观察者 1 和自动测量对观察者 2 的最大 RA 面积平均值和标准差 (SD) DSC 指标分别为 92.4 ± 3.5 cm 2 、91.2 ± 4.5 cm 2 和 93.2 ± 3.2 cm 2 。观察者 1 对观察者 2、自动测量对观察者 1 和自动测量对观察者 2 的最小 RA 面积平均值和 SD DSC 指标分别为 89.8 ± 3.9 cm 2 、87.0 ± 5.8 cm 2 和 91.8 ± 4.8 cm 2 。自动 RA 面积测量均表现出中等相关性
可持续海洋经济高级别小组(海洋小组)委托我们,即海洋小组专家组的联合主席,编写一系列蓝皮书,探讨海洋与经济之间所面临的紧迫挑战,最终为新海洋报告和海洋小组的行动议程提供信息。海洋小组确定了 16 个具体主题,寻求知识和行动机会的综合。为此,我们召集了 16 个全球专家团队(来自近 50 个国家的 200 多位作者),审查和分析了最新知识。然后,他们就如何应用技术、政策、治理和金融来促进与海洋建立更可持续和繁荣的关系提供了新的思维和观点。简而言之,这些特别报告和蓝皮书提供了向可持续海洋经济过渡所需的信息。
