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生物学入侵正在影响全球生物多样性,生态系统和社会经济。海洋非土著物种(MNIS)可以通过人类活动(例如海上运输和粗心丢弃水族馆物种)引入。尽管为防止引入MNI的努力做出了重大努力,但仍会出现事件,包括紫s,甲壳类动物,沿海,anthozoans,bryozoans,bryozoans,sponges,acraalgae,acroalgae,seagrasses and Mangroves(Alidoost Salimi Salimi等,2021)。一旦MNI在接收者地区建立,控制和消除它们就成为一项艰巨的任务。早期对MNIS的认识可以提高早期反应的有效性,特别是在引入阶段,这对于减少MNIS的影响至关重要。因此,必须在成功建立新栖息地并对当地生物多样性构成威胁之前,制定可靠且具有成本效益的策略来对MNI的早期发现进行早期检测。公众在海洋保护中扮演着重要角色(EARP和LICONTI,2020年),例如检测和监视Acanthaster SPP的爆发和监测。(Dumas等,2020),以及管理侵入性狮子弯曲势力(Clements等,2021)。为了监视MNIS的存在,已采取行动来帮助公众熟悉并有效地认识这些物种,例如使用手表清单和指南。然而,由于海洋物种的生物多样性,准确识别标本
2000 海军五角大楼 华盛顿特区 20350-2000 1221 Ser 00/363 2023 年 6 月 16 日 来自:军事人事计划和政策司司长(N13) 致:所有舰船和站点(不包括没有海军人员的海军陆战队战地收件人) 主题:2023 年 7 月颁布海军士兵人力和人员分类和职业标准手册(NAVPERS 18068F)第一卷和第二卷 编号:(a) OPNAVINST 1223.1D (b) NAVPERS 18068F 1. 与参考文献 (a) 一致,参考文献 (b) 的第一卷是海军职业标准的官方手册,参考文献 (b) 的第二卷是海军士兵的官方手册分类。本版本包括修订时可用的最新信息。2. 本手册的目的是定义士兵所执行的工作,并根据所有指挥梯队的互动支持,及时、准确地识别技术人员和要求。鼓励指挥部根据参考 (b)(附录 A)转发建立、修订或取消的建议。3. 海军人事局 CD-ROM 将每半年分发一次。将活动添加到 CD-ROM 自动分发列表中的请求应发送至:海军部海军人事司令部收件人:PERS-532D 5720 Integrity Drive Millington, TN 38055-0532 并包含以下相关信息:标准海军分发列表编号 (SNDL) 活动名称、缩写和 UIC 地址注意代码联系人及电话号码请求的 CD 数量及理由电子邮件地址更正至:BUPERSWEB/CD@navy.mil
摘要在线第二语言教学近年来蓬勃发展,在技术能力和COVID-19大流行导致的教学方式的强迫变化的帮助下。这种转变强调了互动在在线教育学中的关键作用。研究表明,增加学生与讲师之间互动的机会增加对于培养第二语言获取(SLA)至关重要。但是,很少有研究量化在线语言教学中的不同类型的相互作用的产生,尤其是在经验丰富的讲师中。本研究利用互动主义框架对在线西班牙语课程中的互动进行定量分析,并根据互动启动类型进行分类:指导者提出的参与(IPP),未提出的口头参与(UOP),未提及的文本参与(UTP),即聊天(即,聊天的时间段)(即,均一次的范围)(即及时的范围),并在展示范围(ever),并在展示范围(即及格)。这些转弯)。数据包括在英国一所远程学习大学中跨越熟练的LEV ELS和课程类型的同步L2西班牙语教学的视频记录。课程类型包括语法研讨会和考试准备。结果表明,在线语言课程中的互动模式受熟练程度和课程类型的影响。较低的熟练度学生更频繁地从事互动程序,而参与扩展话语的能力取决于Spe cific活动/课程类型。这项研究有助于解决除英语(Lote)以外的LAN Guages的互动和语言教学研究的缺乏。
○超级重力(D-BRANES,超对称指数)的BPS黑洞○ADS 3 /CFT 2(状态密度的Cardy公式)○全息影像重力路径积分(非逆向重叠的对角)
读取或写入光盘数据的过程。光盘、DVD 和蓝光光盘是常见的光学介质类型,可以通过此类驱动器读取和记录。光驱是通用名称;驱动器通常被描述为“CD”、“DVD”或“蓝光”,后跟“驱动器”、“刻录机”等。光学介质主要有三种类型:CD、DVD 和蓝光光盘。CD 最多可以存储 700 兆字节 (MB) 的数据,DVD 最多可以存储 8.4 GB 的数据。蓝光光盘是最新类型的光学介质,最多可以存储 50 GB 的数据。这种存储容量明显优于软盘存储介质
摘要在计算组织病理学领域,计算机辅助诊断系统对于获得各种疾病的患者诊断和有助于精确医学很重要。因此,已经报道了许多关于数字病理图像的自动分析方法的研究。在这项工作中,我们讨论了一种自动提取和疾病阶段分类方法多形胶质母细胞瘤(GBM)组织病理学图像。在本文中,我们使用深层卷发神经网络(深CNN)同时获取功能描述符和分类方案。此外,在这个充满挑战的分类问题中,与其他流行的CNN进行了客观和定量的比较。使用癌症基因组图像的胶质瘤图像的实验表明,我们的网络平均分类准确性为96:5%,而对于更高的交叉验证,其他网络的性能相似,较高的精度为98:0%。深CNN可以以高精度从GBM组织病理学图像中提取显着特征。总的来说,具有深CNN的组织病理学图像的GBM疾病阶段分类非常有前途,并且在大规模组织病理学图像数据的可用性中,深CNN非常适合解决这个挑战性问题。