XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemeog
植物地理学
我们的目标是解决Apis Labiosa和Apis Dorsata亚种之间的系统发育关系A. d。 Dorsata，A。D。 Binghami和A. d。 Breviligula，几位作者提出了最后两个物种。我们使用用最大似然方法分析的线粒体COX1和COX2基因序列对巨型蜜蜂进行了系统发育分析。在广义上，我们在多萨塔（A. dorsata）内获得了四个进化枝的支持：上面提到的三个亚种或物种，以及来自南部的第四个谱系。但是，我们的分析并未解决四个谱系之间的系统发育关系。在印度存在两个遗传区分开的“ A. dorsata”群体的存在与存在两个空腔巢蜜蜂的存在，即A. Cerana Cerana和A. c。印度（分别是黑山蜜蜂和黄色平原蜜蜂）。这表明过去的气候或地质事件可能暂时将印度人口与亚洲大陆的人群暂时隔离，从而导致分歧，并可能将印度巨人和空腔巢蜜蜂的物种形成，然后是东亚形式对印度的重新殖民化。对这些独特的谱系的认识对于保护计划很重要，因此可以考虑它们的各个分布，生态和迁移模式，因此可以维持它们所代表的遗传多样性。
从文本到图像模型中检查图像的地理代表性
生成模型的最新进展导致了模型，这些模型既可以为大多数文本输入产生现实和相关的信息。这些模型每天都用于生成数百万张图像，并具有巨大影响诸如生成艺术，数字营销和数据增强等领域。鉴于它们的影响力，重要的是要确保生成的内容反映全球的伪影和周围环境，而不是过分代表世界的某些地区。在本文中，我们使用众包研究的研究衡量了通过dall·e 2产生的普通名词（例如房屋）的地理代表，以及稳定的扩散模型，其中包括27个国家 /地区的540名参与者。为了有意地指定没有国家名称的意见，生成的图像最反映了美国之后是印度的周围，而顶级世代很少反映出所有其他国家的周围环境（平均得分少于5分中的3个）。在输入中指定国家名称的代表性增加了1。平均在5-点李克特（Dall）的李子量表上为44点。75对于稳定的扩散，许多国家的超高分数仍然很低，这突出了将来模型在地理上更具包含的需求。最后，我们研究了量化使用用户研究的产生图像的地理代表性的可行性。1
geog2152健康与医学地理
课程概要：本课程向学生介绍了健康和医学地理子场的历史，理论和方法。我们将从健康公平的角度探讨主题。主题包括该领域的工具，健康，生物学和空间决定因素，城市和农村健康，健康过渡和慢性病以及气候变化和健康。本课程将纳入有关当前的区域事件的讨论，以强调各个地理方面对了解健康的许多维度的重要性。
世界地理：气候区域，生态系统和生物群落
能源生产沙漠中晴朗的天空和高水平的太阳能是发电的理想选择。摩洛哥的NOOR太阳能电厂是世界上最大的浓缩太阳能（CSP）开采大型石油和天然气储量。例如，沙特阿拉伯拥有第二大石油储备，卡塔尔拥有第三大已验证的天然气储量。两个国家都位于阿拉伯沙漠中。可以转移定居水供应，以使城市在沙漠中生长。例如，埃及的Sharm El Sheikh以其水上运动和水肺潜水而闻名。但是，由于该地区缺乏淡水，两家政府拥有的淡化公司正在运营，需要大量的能量使用。该地区依靠旅游业，因此需要游泳池和酒店的水。该市计划在2045年根据联合国栖息地计划获得无污染的计划。旅游业许多沙漠国家现在正在利用景观来产生游客的收入。活动包括骆驼游乐设施，沙丘越野车和砂板。尽管位于沙漠中，但阿拉伯联合酋长国的迪拜市仍有许多景点。其中包括一个水族馆，一个室内滑雪坡和一个水上乐园。
巴西新兴绿色的地理含义......
参与者如何利用权力和权力划分和控制空间，这让我们不禁要问，塞阿拉政府是如何为潜在的绿色氢工厂创造空间的，更广泛地说，是如何为风能和太阳能投资提供有前景的可再生能源场地（陆上和海上）来为电解槽供电的。之前，我们描述了陆地风电场环境许可中的欺诈性流程（Gorayeb 等人，2018 年）以及塞阿拉风电场许可文件中的夸大其词和错误声明（Araújo 等人，2020 年）。巴西刚刚完成了海上风电场许可监管框架（IBAMA，2020 年），这对于电解槽发电至关重要。未来绿色氢能海上风电场的许可成功可能依赖于对传统沿海渔业社区及其渔场的描述
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
