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CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
通过细菌培养和16S核糖体RNA基因测序评估的荷斯坦乳制品小母牛和母牛中怀孕子宫的微生物组
结果：从怀孕生殖道（污染控制）的外表面培养了87种独特的细菌，并从妊娠组织培养的12种细菌物种。10头牛中有6个（60％）在怀孕子宫内的至少一个位置表现出细菌生长。对于元学结果（16S rRNA基因测序），鉴定出低靶向微生物生物量。对检测到的扩增子序列变体（ASV）的分析表明，有：（1）属在外表面和怀孕子宫内都普遍存在； （2）在外表面上盛行但未检测到的属，或者在怀孕子宫内未被检测到非常低的患病率； （3）未检测到的属或在外表面患病率较低但在怀孕子宫内的患病率相对较高。
Hyogyong，Joo（Avikus，HD现代）。 ... 策略解决船只的海洋塑料垃圾 挪威正在进行的大规模项目 截至2025年1月14日，当前IMO出版物的列表 评估美国外部的碳存储资源... 伦敦协议和碳捕获和存储（CCS）在海上 IMO-ROK群众研讨会计划开发A ... 1-4。网络安全的开发和演示... KASS验证中心和海上测试 1-2。关于... 的验证程序的开发
我们进行了同时进行现实生活测试和硬件（HIL）测试，并认识到在实际导航情况下并非总是有可能创建所需的碰撞避免情况
每周沟通函
爱沙尼亚——增强前沿存在 (eFP) 自 2017 年 3 月以来，法国一直在北约波罗的海国家部署所谓的增强前沿存在 (eFP) 系统。此次部署是面对新的安全环境，加强北约在东翼的威慑和防御态势的一部分。 LYNX 任务是法国对 eFP 的贡献，由一个联合兵种战术小组 (SGTIA) 组成，部署在爱沙尼亚，该多国营的框架国是英国。 2022 年 2 月 24 日俄罗斯入侵乌克兰期间，共和国总统通过调整法国的容量供应，加强了法国对 eFP 系统的贡献。自那时起，该团由近 400 名士兵组成，仍然受北约 eFP 授权，并隶属于塔帕的英国战斗群。这个由两个国家组成的新战斗群在丹麦特遣队撤离后仍由第一爱沙尼亚旅指挥。 2023年3月，法国加强了驻军，并为其特遣队配备了18辆“狮鹫”多用途装甲车。此外，它还组建了一支AMX-10 RC轻型装甲车排。 2023年5月，由4辆凯撒组成的射击分队被部署到爱沙尼亚，为爱沙尼亚的多国营带来了显著的附加价值。
对日常生活中使用的传感器技术进行范围审查
摘要 技术为量化与慢性疼痛相关的行为和生理变化提供了可能性，使用适合在日常生活环境中收集数据的可穿戴传感器和设备。我们对可穿戴和被动传感器技术进行了范围界定审查，这些技术可从慢性疼痛（包括社交场合）的心理数据中抽样。从搜索到的 2783 篇引文中，有 60 篇文章符合我们的标准。四分之三的招募对象患有慢性疼痛，大多是肌肉骨骼疼痛，其余患有急性或发作性疼痛；慢性疼痛患者的平均年龄为 43 岁（很少有研究抽样青少年或儿童），60% 为女性。37 项研究是在实验室或临床环境中进行的，其余研究是在日常生活环境中进行的。大多数只使用 1 种技术，总共有 76 种传感器类型。最常见的是加速度计（主要用于日常生活环境），其次是动作捕捉（主要用于实验室环境），少数收集自主活动、声音信号或大脑活动的。主观自我报告为疼痛、情绪和其他变量提供了“基本事实”，但通常与自动收集的数据的时间尺度不同，许多研究报告称技术数据与相关心理结构之间的关系较弱，例如，对运动的恐惧与肌肉活动之间的关系。关于实际问题的讨论相对较少：采样频率、由于人为或技术原因而丢失的数据以及用户的体验，尤其是当用户没有收到任何形式的数据时。我们在综述的最后提出了一些关于该领域未来研究内容和过程的建议。
植物肉、海鲜、蛋类和奶制品
2023 年，植物性成分的新来源、培育这些植物的新方法以及优化口味、质地和营养的新工艺是推动植物性食品研究的关键技术主题。从新的无动物脂肪和乳化剂到新型水生、豆科和升级再造蛋白质来源，成分开发取得了进展。挤压等传统纹理化方法的可扩展性得到了提高，而纤维纺丝和正在申请专利的“过程控制微结构设计”等有前景的较新的自下而上方法扩展了可扩展植物蛋白纹理化的可用技术。2023 年，Beyond Meat 发布了其第二份经 ISO 审核的生命周期评估 (LCA)，结果显示，与普通传统牛肉饼相比，Beyond Burger 3.0 肉饼产生的温室气体排放量减少了 90%，水和土地使用量减少了 97%，所需的不可再生能源减少了 37%。
市中心针对的费率年度报告2023/2024
在正常的事件过程中，将为Wainui Silverdale奶牛场平地区域的未来城市地区准备详细的结构计划。但是，除了西尔弗代尔西奶牛场平坦工业区外，目前未来未来的城市地区没有计划结构计划。在以前未来的城市土地供应策略（FULSS）中，结构规划的时机在2033 - 2038年左右。如下第6.2节所述，国家城市发展政策声明（NPS-UD）要求的TāmakiMakaurau未来发展策略（FDS）取代了FULS，并确定，何时为大多数奶牛平面地区提供全面建立所需的基础设施的时间范围可能是2050年。
已发布版本的引文 (APA)：Scheper, MC, van Velzen, M., & LU van Meeteren, N. (2024)。在日常实践中负责任地使用人工智能：物理治疗师需要知道、考虑和做什么？《物理治疗杂志》，70 (2)，81-84。https://doi.org/10.1016/j.jphys.2023.07.012 EUR 研究信息门户上的出版物链接
结合丰富的可用数据（例如医疗记录）及其多功能性，人工智能驱动的应用程序通常可以轻松地在数字系统中实现，并且几乎立即影响其使用环境。最常见的人工智能形式也称为“机器学习”（ML）；然而，被称为“深度学习”的其他形式的人工智能正变得越来越频繁地使用，并且在未来会变得更加普遍。6、8 在详细介绍机器学习的技术方面之前，应仅在专业人员和患者共同决策期间在支持角色的背景下考虑人工智能或机器学习的使用。根据机器学习的发展模式，它可以分为：监督学习、无监督学习或强化“学习”。 6 在监督学习中，每个人的数据及其背景都会根据历史数据中某个事件的发生或缺失来创建预测或分类算法（例如，检测慢性疲劳等合并症、预测从 ICU 安全出院或个性化锻炼方案）。无监督学习侧重于未标记的数据集（没有发生预设的结果或事件），旨在探索、解开或确认数据集内现有的模式。强化学习是 ML 的一个子类别，侧重于通过最大化正确和/或不正确结果的可能性来优化预测/分类。虽然所有形式的 ML 都可能用于物理治疗，但监督 ML 算法最为常见，因为其输出类型通常类似于临床推理过程（例如决策树或决策规则）并且通常易于理解/实施。第二个重要特征是，AI 算法首先在数据集的一部分（训练集）上进行训练，然后在独立数据集上进行交叉验证，其性能以类似于物理治疗中常用的标准化临床测试的方式记录。AI 算法的性能指标（灵敏度、特异性、曲线下面积和其他 AI 特定的召回率和偏差指标）遵循与标准化临床测试大致相同的原则。3、6、7
