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气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
gansu中种子植物空间分布的环境响应策略
植物多样性与环境反应策略之间的相互作用对于生态系统适应性和稳定性至关重要。现代生态学中的一个主要重点是阐明环境因素如何塑造植物多样性模式并调节跨异构景观的物种分布。这项研究采用联合物种分布模型（JSDM）来定量分析中国甘西省植物空间分布的环境变量的影响，同时检查不同条件下的种间相互作用。结果表明，环境因素解释了95.4％的方差，强调了它们在确定植物分布中的主要作用。栖息地类型占差异最大的份额（33.5％），其次是高程（22.1％），平均年温度（20.3％），平均年降水量（15.1％）和太阳辐射（4.4％）。物种对环境协变量的反应主要是独立的，系统发育相关性较弱（后平均值：0.17），反映了家庭一级的有限的生态利基保守主义。从地理上讲，北部Qilian山麓丘陵，Lanzhou-Baiyin荒野，Loess Plateau和Gannan Plateau等地区与大多数植物家庭表现出负相关，在空间变异性中起着关键的限制或驱动因素的作用。此外，有33.7％的种子植物家族与光强度显示出负相关，强调其作为主要限制因素的作用。省级，竞争并不能主要限制甘努的种子植物共存。通过识别跨异质然而，在区域上，观察到明显的环境反应差异。在西北，太阳辐射（37％）和降水（25％）是植物分布的主要驱动因素，而在东南部，太阳辐射（36.3％）和高度（34.7％）占主导地位。这些发现强调了物种共发生的模式是规模依赖性的，并且受区域资源可用性的影响。在资源丰富的东南地区，植物家庭表现出积极的共同出现模式，指示相互作用或共生相互作用，而由于增强了分散竞争的增强，资源筛查的西北地区经历了强化的负面共发生。这项研究强调了环境梯度在gansu中构建种子植物分布中的关键作用，从而提供了对生态适应和进化史相互作用在塑造植物多样性中的相互作用的见解。
诱饵状态方法的量子密钥分布的安全性
信息保护是现代社会的关键要求之一。在大多数情况下，通过使用加密等加密技术来确保信息安全性。加密通常被理解为使用某种算法[1]所需的信息的转换（明文）到加密消息（Ciphertext）中。同时，为了实现加密，通信的合法各方需要一个所谓的加密密钥，这是一个秘密参数（通常是一定长度的二进制字符串），该参数决定执行加密时的特定信息转换。关键分布问题是密码学中最重要的问题之一[1，2]。例如，参考。[2]强调：``键与它们加密的所有消息一样有价值，因为对密钥的知识提供了所有信息的知识。对于跨越世界的加密系统，关键分布问题可能是一项艰巨的任务。''可以使用几种加密密钥分布的方法。首先，可以使用可信赖的快递员交付键。这种方法的主要缺点是人类因素的存在。此外，随着每年传输数据键的增加，身体转移变得越来越困难。另一种方法是公钥密码学。它基于使用所谓的单向函数的使用，即易于计算但很难为给定函数值找到参数。示例包括Diffie±Hellman和RSA（来自Rivest，Shamir和Adleman的缩写）算法（用于加密信息开发，但也用于密钥分布），这些算法使用了解决离散对数和Integer分支问题的复杂性。Internet上传输的大多数数据都受到使用公共算法的使用，该算法包含在HTTPS（HYPEXT TRANSPRAND SECURES SECURE）协议中。
位置 - 纸 - Quantum-key-Distribution.pdf
为了减轻量子威胁，一种选择是在可行的对称键的安全分布的情况下，将预共享的对称键与经典安全的公共密钥密码相结合。另一种选择是开发公用密码学，可以将其视为安全的经典计算机和量子计算机的攻击。在过去的几年中，这种所谓的量子加密术在NIST上经历了严格的标准化过程，也是ISO标准化工作的主题。结果，将在2024年某个时候提供第一选择NIST标准。许多国家网络安全和通信安全机构提出了建议[1、4、5、6、13、14、18]，政府宣布了他们的意图和计划，并计划及时迁移到量子加密后。
在192 km的部署光纤
简介量子通信的成熟度及其提供的信息理论安全性已经在大都市网络1中找到了多个应用程序1，包括一些选举。2在长距离链接上研究量子通信标志着该技术进步的下一步。值得注意的是，纠缠具有比基于诱饵的量子密码学更长的距离生成安全钥匙的潜力。3，4纠缠还促进了设备独立的量子密钥分布（QKD），即使使用的设备由对手提供，也可以生成安全键。5，6测量设备独立QKD 7，8（MDI QKD）避免探测器中的侧通道，并承诺与基于纠缠的QKD相似的关键率的相似标度。尽管其实施有其自身的挑战，但MDI QKD已被证明超过404 km的光纤维。9此外，纠缠的分布允许纠缠纯净，这是实施量子中继器的基本组成部分。，由于即使是理想的量子中继器也容易损失，因此在最长距离内证明纠缠分布至关重要。这将使应用程序（例如QKD和分布式量子计算）在大都会长度尺度之外的距离上进行。从长远来看，我们认为纠缠分布将在未来的量子通信技术中发挥关键作用。11使用卫星，QKD既有距离记录又具有可信赖的节点10以及基于纠缠的QKD，并在卫星站和地面站之间建立了一个安全的钥匙，桥接距离为530 - 1000 km。
三大公司宣布第一季度分销
Tri-incontinental Corporation宣布，马萨诸塞州波士顿的第一季度分销，2025年3月7日-Tri-incondinental Corporation（“ Corporation”）（纽约证券交易所：TY）（NYSE：TY）宣布，第一季度的普通收入分配为每股0.2766美元的普通股和每股0.6250美元的优先股股票。公共股票的分配将于2025年3月26日向2025年3月18日的记录股东支付，优先股的股息将于2025年4月1日支付给2025年3月18日的首选记录股东。普通股和优先股的外生日期是2025年3月18日。普通股的每股0.2766美元的普通收入分配符合公司的分销政策。该公司连续81年对其普通股有股息。该公司的投资经理是哥伦比亚管理投资顾问有限公司，这是Ameriprise Financial，Inc。的全资子公司公司在普通股上的分配将有所不同。公司的当前分销（根据公司当前信息估算）来自公司的收入和利润。公司的当前分销金额不包括资本回报（即，您在公司中某些或全部原始投资的回报）。
马尔可夫链不变分布的定量近似。一种新方法
在本文中，我们在可测量的状态空间（x，x）上处理一个Markov链，该链具有一个过渡内核P，允许一些小型s∈X，也就是说，对于任何x∈X，a∈X，对于p（x，a）≥ν（x，a）≥ν（x，a）1 s（x）1 s（x）。在这种情况下，我们提出了在（x，x）上的p- invariant概率度量π的建设性表征，使得π（1 s）>0。当存在这样的π时，仅根据ν，p和s的有限线性组合，在加权或标准的总变化规范中近似。接下来，使用标准漂移型条件，我们提供近似的几何/子几何收敛界限。这些界限是完全明确的，并且尽可能简单。收敛速率是准确的，在原子情况下它们是最佳的。请注意，还讨论了在[HL20B]中引入的有限级分配子不能进行近似P的收敛速率。这是一种近似π的新方法，因为它不是基于p对π的迭代的收敛性。因此，我们不需要任何疗效条件。此外，证明是直接的。他们在非原子案例中既不使用分裂链，也不使用续签理论，耦合方法，也不使用光谱理论。从某种意义上说，这种具有小型马尔可夫链的方法是独立的。
在全球范围内海洋浮游生物的生态关联分布建模
海洋浮游生物群落形成了食物链底部相互作用生物的复杂网络，并在调节海洋生物地球化学周期和气候方面发挥了核心作用。但是，预测浮游生物社区会随着气候变化的响应而变化仍然具有挑战性。虽然物种分布模型是预测气候变化情景下物种生物地理变化的宝贵工具，但它们通常忽略生物相互作用的关键作用，这可以显着塑造生态过程和生态系统反应。在这里，我们引入了一个新颖的统计框架，关联分布建模（ADM），旨在建模和预测时空中的生态关联分布。应用于塔拉海洋基因组分辨的宏基因组学数据集，目前的生物地理位置摄影是临时海洋浮游生物协会的生物地理学揭示了沿纬度梯度组织的四个主要的生物地理生物群落。我们预测了这些生物群体特定社区的演变，以应对气候变化的情况，突出了对环境变化的差异反应。最后，我们探索了受影响的浮游生物社区的功能潜力，重点是碳固定，概述了其地理分布的预测演变以及对生态系统功能的影响。本文是主题问题的一部分，“相互关联的互动：通过空间和社交互动来丰富食物网研究”。
将环境DNA与遥感变量相结合，以绘制沿着大河的鱼类分布
河流生态系统中的生物多样性丧失速度要比限制系统更快，更严重，并且需要空间保护和恢复计划来停止这种侵蚀。关于生物多样性和物种分布的状态和变化的可靠且高度解决的数据对于有效措施至关重要。的高分辨率图仍然有限。与全球卫星传感器的耦合数据具有广泛的环境DNA（EDNA）和机器学习可以实现河流生物分布的快速而精确的映射。在这里，我们研究了使用沿瑞士和法国Rhone River的110个地点的埃德纳数据集组合这些方法的潜力。使用Sentinel 2和Landsat 8图像，我们产生了一组生态变量，描述了河走廊周围的水生栖息地和陆地栖息地。我们将这些变量与基于EDNA的存在和29种鱼类的不存在数据相结合，并使用了三种机器学习模型来评估这些物种的环境适用性。大多数模型表现出良好的性能，表明从遥感中得出的生态变量可以近似鱼类分布的生态决定因素，但是水衍生的变量比河流周围的陆地变量具有更强的关联。物种范围的映射表明该物种沿着瑞士的物种占用物的显着转移，从其瑞士阿尔卑斯山的来源到法国南部的地中海出口。我们的研究消除了将遥感和EDNA结合到大河中物种分布的可行性。该方法可以扩展到任何大河以支持保护方案。