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真正的炒作：通过呼吸工程减少藻类损失，提高产量和生产力
1. 藻类生物量生产力 o M. gaditana 菌株的生物量生产力提高 20%，将显著提高 2030 年 25 克/立方米/天的目标生产力 o 户外使用可能还需要做出额外努力： 批准避免重组蛋白的转基因生物或突变方法 扩大规模测试 SNL 温室中的 100 升微型跑道池 o 遗传目标还可以通过减少暗损失来提高其他藻类菌株的生物量生产力
2018 年至 2021 年加州大火的长期经济影响：损失与机遇
加州消防局和美国林业局委托 MB&G 评估 2018 年至 2021 年期间加州 10,000 英亩以上大火对林业部门的影响和碳排放。该项目重点关注北海岸、喀斯喀特山脉和内华达山脉 4000 万英亩范围内的火灾（参见附录 D 中的地图 1）。MB&G 首先制定了一份森林清单，计算了选定火灾的面积和严重程度，然后制定了森林碳损失估算。MB&G 随后模拟了未来管理情景，以计算 2018 年至 2021 年期间 10,000 英亩以上大火在未来 50 年内可能造成的木材采伐量损失。然后使用这些结果来计算对林业产品部门就业和经济生产的影响。未来管理情景是根据作为本项目的一部分进行的土地所有者/土地管理者调查得出的。注册专业林务员 (RPF) 与小林地所有者、林业员工和美国林务局员工合作开展调查，他们对当前的森林管理、机遇、挑战以及大火对土地所有者的影响提供了深入的了解。
混合发电对电压，损耗和电力成本Indisripution网络的影响
根据结果，可以注意到，虽然由于高短路功率而在电网附近的总线634上不变电压，但与分散的混合DG相比，与对电压改善的单个位置集成相比，它会随着偏离网格的转移而增加。此外，可以看出，尽管电压下降是Bus 675的最高，但由于混合DG系统，该下降可以得到补偿。此外，直到达到06.00，PV系统才发电。因此，需求功率由WTG和网格提供。由于工业工厂的生产活动，基本案例的节点电压在白天有所不同。可以清楚地看出，尽管需求功率在13.00到16.00之间降低，但混合DG的总功率增加了。因此，电压调节升高。另一方面，虽然需求功率在16.00到18.00之间增加，但混合DG产生的总功率也会降低，电压调节也降低了。除了评估外，整个系统的总功率需求是2370 kW。因此，与前一个小时相比，每次总线的加载条件增加。由于与总线634中的标称功率需求相比，负载增加大于其他总线的增量，因此电压
证据网络：快速，摊销，神经贝叶斯模型比较的简单损失
抽象证据网络可以在最先进的方法时启用贝叶斯模型比较（例如嵌套采样）失败，即使可能性或先验是棘手或未知的可能性。贝叶斯模型比较，即贝叶斯因素或证据比率的计算可以作为优化问题。尽管贝叶斯对最佳分类的解释是众所周知的，但在这里，我们更改了透视和当前类别的损失函数，这些损失功能会导致快速，摊销的神经估计器，这些神经估计器直接估计贝叶斯因子的方便功能。这种减轻与估计单个模型概率相关的数值不准确性。我们介绍了泄漏的奇偶校验功率（L-pop）变换，从而导致了新型的“ L-pop-timpential”损失函数。我们探讨了不同模型中数据概率的神经密度估计，这表明与证据网络相比，它的准确和可扩展性不那么准确和可扩展性。多个现实世界和综合示例说明，证据网络明确地独立于参数空间的维度，并与后验概率密度函数的复杂性温和地缩小。这种简单而强大的方法对模型推理任务具有广泛的影响。作为证据网络在现实世界数据中的应用，我们计算了两个模型的贝叶斯因子，该模型具有暗能量调查的重力镜头数据。我们简要讨论了我们的方法在隐式推理设置中的其他相关的模型比较和评估问题。
理解和抑制非富勒烯有机太阳能电池中的非放射性重组损失
有机太阳能电池受益于非富勒烯受体（NFA），这是由于其高吸收系数，可调的边界能量水平和光学间隙及其相对较高的发光量子量相比，与富勒烯相比。这些优点导致在供体/NFA异质结处的低或可忽略不计的电荷产量高产量，而单个连接设备的官能功率超过19％。以超过20％的高度推动此值需要增加开路电压，目前仍远低于热力学极限。这只能通过减少非辐射重组，从而增加光活动层的电致发光量子效率。在这里，总结了对非辐射衰减的起源以及相关电压损耗的准确定量的理解。强调了抑制这些损失的有希望的策略，重点是新的材料设计，供体 - 受体组合的优化和混合形态。本评论旨在指导研究人员寻求未来的太阳能收获供体 - 受体混合物，该供体的混合物结合了较高的激子分离产量和高辐射性的免费载体重组和低电压损耗的高收益，从而缩小了与内部有机和perovskite photovskite PhotoverSkite Photovalsics的效果差异。
经济函件 2022/01 当地新冠疫情可能造成的经济损失
二、估算方法 2. 新冠肺炎疫情对香港经济造成严重而广泛的打击，尤其对人际接触较频繁的旅游、餐饮、零售及酒店等行业影响尤为严重。2020年访港旅客人数较上年大幅下跌93.6%，零售业销货价值及餐饮业收益分别下跌24.3%及29.4%，住宿服务业业务收益下跌59.1%（图1）。疫情下旅客稀缺及市民外出意欲大减，客运业务亦受重创，2020年公共交通营办商的乘客人次较上年下跌28.0%。建造业亦受到一定冲击，2020年建筑及建造开支实质下跌9.3%。该等行业的业务在2021年仍低于疫情前的水平。同时，由于全球疫情导致多地供应链中断，削弱全球需求，香港商品出口货值在2020年上半年大幅下跌。虽然其后情况随全球经济复苏而有所改善，但2020年全年香港商品出口货值仍下跌1.5%。
评估Akkalkuwa农村部落地区的山羊种植造成的损失：案例研究
Mayur Pawshe，Sm Kolangath，RM Kolangath和Alka Sawarkar doi：https：//doi.org/10.33545/26174693.2024.v8.i6sg.1368摘要Akkkalkaluwa摘要是北部的Tehs tehsil sorthernnernnernernernernernernernernernernersmaharshmarashmaharsharshmarashmaharrantracratr tra。经济主要是农业，畜牧业是重要的辅助职业。山羊种植是该地区的重要辅助职业。进行了一项研究，以确定成人和孩子之间的死亡模式和损失的途径。损失分为两个不同的头部，即。由于生产损失而导致的生命和损失造成的损失。通过问卷调查并确定了四家兽医医院的可用记录。该研究是在Akkkalkuwa Tehsil的64个村庄进行的，该村庄的人口为1000及以上。腹泻，肺炎，肚脐病，破伤风是儿童生活丧失的重要原因，而腹泻，腹泻，相关事件，肺炎，化学毒性，事故和盗窃是成人的重要原因。腹泻是成年山羊和孩子中最重要的死亡原因。由于生命损失和生产损失而造成的估计损失是显着的，仅儿童死亡率就会导致估计的卢比损失。每年170万，而成人死亡率导致损失估值卢比。每年1201万。估计由于流产而造成的生产损失造成的损失估计为卢比。每年550万。 印度农村地区的80％的人口从事农业。每年550万。印度农村地区的80％的人口从事农业。要遏制这些损失，需要立即将意识，教育，扩展，参与预防，科学管理实践。关键词：Akkalkuwa，山羊种植，儿童死亡率，死亡率，农村山羊种植，科学管理简介印度是一种农业经济，估计有70％的人口从事农业和相关职业。农业占该国总国内生产总值（GDP）的17.32％。畜牧业和盟军部门占农业总贡献的25.6％。农村经济在很大程度上取决于主要是雨水的农业。畜牧业是农民的辅助收入来源。山羊种植是边缘土地持有家庭的重要收入来源。山羊是一种坚固的动物，具有将低级粗糙的牛奶和肉蛋白转换为高品质的牛奶和肉蛋白的能力。山羊种植在印度的农村村庄基本上是无组织的。在村庄通常可以看到从1 lu饲养到5 lu（lu =牲畜单元）的家庭。在偏远的部落地区，山羊种植是一个重要的子公司占领，为农村边际土地持有人带来了收入和生计。在当前的研究中，我们试图获得部落农村山羊农民造成的损失途径，并意味着遏制它们。目前的研究是在2013年至2018年在印度马哈拉施特拉邦Nandurbar区的64个村庄进行的。总人口的12.2％居住在城市地区，而农村地区有87.8％。akkalkuwa位于satpuda范围为21.55 n 74.02e，北部的纳尔默达河（River Narmada）在东部和南部和西部的古吉拉特（Gujrat）和西部的塔洛达·泰西尔（Akarani）和塔洛达·蒂西尔（Taloda Tehsil）缘缘。这里的大多数人是部落，有81％的家庭从事农业和盟友活动。畜牧业是重要的子公司职业。山羊种植是Satpudas的一项重要活动，并且在没有太多现代化的情况下进行。在选定的村庄中总共有14000只山羊，其中大多数属于非描述性类别。山羊种植在这些地区至关重要，因为它为贫穷的农村家庭提供了生计，牛奶和肉是镰状细胞贫血种群的良好蛋白质来源。
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
使用可移动的E.V.从可再生资源中有效管理功率损失。电池
摘要：电动汽车（E.V.）是应对需要特别关注的可疑发展挑战的可行解决方案之一，例如气候变化，化石燃料储量的耗尽和温室气体排放。除了电动汽车的环境利益外，它们还可以用作存储系统，以减轻可再生电源可变性所带来的挑战，并为网络提供辅助收益，例如电压调节和频率调节。此外，使用电动汽车可移动的电池存储可再生能源是一种创新有效的解决方案，可打击GHG排放的增加。在本文中，使用自回归的集成移动平均值预测模型，我们估算了必要的存储能力，以促进能源系统的调整，从而越来越多地由可再生能源供电。此外，我们估计当传统网格无法接管此盈余时，需要接管可再生能源产生的多余能源所需的电动汽车数量。预测有2050年作为时间范围。结果表明可移动的E.V.电池可能是一种有效的解决方案，用于管理和存储能源在能源市场中需求不一致的情况下损失的能源。
一种机器学习模型，其表现胜过常规的全球下午预测模型
苔原和北方生态系统涵盖了北部圆形冻土区域，并正在经历快速的环境变化，对全球碳（C）预算具有重要意义。我们分析了多年时间序列，其中包含在70个永久冻土和非层状生态系统中的二氧化碳（CO 2）通量的302次估计，以及在181个生态系统中对夏季CO 2通量的672次估计。，尽管夏季的吸收率相似，但我们发现在非冻土生态系统中的年度CO 2下沉量增加，但没有多年冻土生态系统。因此，最近的非生长季节CO 2损失显着影响了多年冻土生态系统的CO 2平衡。此外，对年际变异性的分析显示，在推定的氮限制地点和在夏季降水量不太依赖用水的地方，夏季更温暖会扩大C周期（提高生产率和呼吸）。我们的发现表明，水和养分的可用性将是这些生态系统对未来变暖的C周期反应的重要预测指标。