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Robert Kenner、Valentin Gischig、Zan Gojcic、Yvain Quéau、Christian Kienholz 等人。点云在大型斜坡不稳定性中岩石运动学分析的潜力：瑞士阿尔卑斯山的例子：Brinzauls、Pizzo Cengalo 和 Spitze Stei。山体滑坡，2022 年，�10.1007/s10346-022-01852-4�。�hal- 03616418�
摘要 激光雷达测量和无人机摄影测量提供的高分辨率点云非常适合调查斜坡变形。然而，今天这些点云中包含的信息很少得到充分利用。这项研究展示了瑞士的三个大规模斜坡不稳定的例子，出于灾害预防的原因，这些斜坡受到积极监测。我们使用通过地面激光扫描获取的点云来 (1) 识别各个岩石隔室运动行为的差异；(2) 突出显示移动岩体中的活动剪切面；(3) 确定驱动斜坡位移的运动过程；(4) 根据岩石滑坡的 3D 表面运动模拟基底滑动面；(5) 计算精确的位移角；(6) 提供对不稳定岩石体积的估计。这些信息对过程理解做出了重要贡献，从而支持了灾害管理中的决策。
SYEP 基于项目的学习计划示例。
1 参与者将开始与同龄人和员工建立关系。参与者将在与 SYEP Pride Pilot 相关的计划中探索青年的声音和选择。参与者将探索他们的职业兴趣。参与者将探索与 LGBTQ+ 社区和职业道路相关的当地问题。参与者将探索他们可能解决的挑战或问题，这些问题与被认定为 LGBTQ+ 的年轻人经常遇到的歧视和获得教育和就业的障碍有关，或者与直接或间接影响他们的其他基于缺陷的社会弊病有关。
战略性新兴产业关键核心技术国际竞争态势分析——以新一代信息技术产业为例
在当前科技革命和前所未有的大变革背景下，各国都面临着由贸易之争向生态和科技实力之争转变所导致的关键核心技术加速发展的态势。竞争态势分析是关键核心技术创新的重要环节，构建普适性的关键核心技术国际竞争态势分析模型，可以为科技创新决策者解决技术难题提供科学支撑。本研究以新一代信息技术产业为例，识别该产业的关键核心技术，评估世界主要国家的竞争态势。研究表明，在新一代信息技术领域，美国、日本处于全球领先地位，此外，中国在各领域都有活跃的创新活动，但总体与世界领先水平仍有较大差距，研发质量有待进一步提高。
Network-security-Practical-examples-Guide.pdf - 基希讷乌
本指南材料将帮助您培养以下所需技能：描述现代网络基础设施面临的安全威胁；保护思科设备；保护网络基础设施；使用本地路由器数据库和外部 AAA 服务器在思科路由器上实施 AAA；使用访问控制列表 (ACL) 缓解对思科路由器和网络的威胁；实施安全网络设计、管理和报告；实施思科 IOS 防火墙功能集；缓解常见的第 2 层攻击；实施站点到站点 VPN；实施远程访问 VPN。本指南致力于培养构建、扩展、保护和捍卫我们日常生活中使用的网络所需的全球问题解决者。对训练有素的网络安全专家的需求继续呈指数级增长。
水足迹内的灌溉供应链的重要性：巴基斯坦的一个例子
摘要许多环境研究表明，包括完整供应链在内的系统方法与评估生产和消费对自然资源的后果有关。这也可以应用于水。尽管用水量还包括供水链，但通常在水足迹（WF）模具中排除了Irri Gation供应链。使用水管理研究中有关水损失的信息，我们提出了一种改进的WF方法，其中包括蓝色作物WF和灌溉供应链的WF，表明全部农业蓝色WFS。一种系统方法不仅考虑了灌溉技术，还考虑了整个水供应链，也需要区分地面和地下水，以改善农业中有效的蓝色用水。此方法应用于印度盆地的巴基斯坦部分，其中包括世界上最大的人造灌溉网络。总农业蓝色WF是蓝色作物WF的1.6倍。地表水损失在45％至49％之间，地下水损失在18至21％之间，并且小于水管理研究的结果。省和运河命令之间的差异很大。识别热点提供了改善水管理的工具。如果忽略了供应链，那么早期的WF研究可能会低估农业用水。更多的水有效农业应考虑供应链损失可能需要进行水管理适应，这比农业文化任务更重要。wfs供应链也与其他部门有关，例如工业或市政供水。
基于深度学习的药物发现算法，以开发治疗肺癌的药物为例
1) BioAlg 公司癌症分子生物学部 2) 俄罗斯黑色素瘤专业协会（Melanoma.PRO） 通讯作者：Dmitrii K. Chebanov，440 N BARRANCA AVE #8469 COVINA 91723 CA，US，chebanov.dk@gmail.com +1 (408) 600-0816 利益冲突声明 Dmitrii K. Chebanov：BioAlg 公司，股东 摘要 我们设计了一种在软件平台中实现的算法，用于开发小分子形式的新型抗肿瘤药物。以治疗肺癌患者为例，生成了几种分子。在初始阶段，我们确定了治疗的目标。首先，我们使用深度学习评估了与肺癌患者不良临床结果最相关的基因的表达谱。通过生成对抗神经网络（GAN）技术获得了额外的患者数据。结果，成功选出一组基因，其表达与不良预后相关。我们使用另一个深度学习模型确定了可以区分正常组织和肿瘤组织的基因，该模型经过训练可根据基因表达预测正常组织和肿瘤组织。其他基因被视为肺癌靶向治疗的靶点。之后，开发了一个模块来预测抑制剂与蛋白质的相互作用。为此，以矢量形式表示蛋白质的氨基酸序列，以及与蛋白质相互作用的化合物的公式。此外，还开发了一个基于深度学习的模块，用于预测细胞系实验中的 IC50。对选定的抑制剂进行了虚拟临床前试验，以确定用于实验室实验的相关细胞系。结果，研究获得了几种预测与某些蛋白质结合的分子的公式。
基于示例的资源投资分析...
摘要：本研究旨在研究光伏微型装置的投资盈利能力，分析法律变化对其盈利能力的影响，并对投资盈利能力对能源价格变化的敏感性进行分析。这项研究的新颖之处在于对两种法律折扣制度（即净计量和净计费）进行财务分析。这两个系统和能源价格的变化带来了法律和宏观经济风险。气候中和战略实施是分析背景。作者提出假设：首先，波兰安装太阳能电池板的目的是降低建筑物的运营成本；其次，投资动机是环境方面的。主要研究结论是，考虑到波兰太阳能电池板的“繁荣”，“监管者”已经实现了与气候中和进展相关的预期目标。本研究采用了逻辑设计、实验和比较分析的方法。用于计算项目盈利能力的工具包括内部收益率 (IRR) 和净现值 (NPV)。已应用案例研究方法。分析使用现实世界的假设，并针对波兰格但斯克的天气条件进行。
