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最佳选择城市二氧化碳的卫星XCO2图像...
摘要。从CO 2柱平均干摩尔分数（XCO 2）的Spaceborn图像中估算城市CO 2发射的兴趣越来越大。排放估计方法已被广泛测试并应用于实际或合成图像。但是，仍然缺乏选择值得处理的图像的客观标准。这项研究分析了一种自动化方法的性能，用于估计城市排放作为目标城市和大气条件的函数。，它使用具有合成真理的合成数据和9920 XCO 2的合成卫星图像在全球最大的31个城市中，由全球自适应网格模型，海洋 - 陆地 - 大气模型（OLAM）产生，在这些城市高度重大的城市中放大。我们使用一种应用于这种合成图像集合的决策树学习方法根据这些发射和大气条件来定义标准，以选择合适的卫星图像。我们表明，基于高斯羽流模型的发射估计方法的自动化方法设法估算了92％的合成图像。我们的学习方法确定了两个标准，即风向的空间可变性和目标城市的排放预算，这些预算折磨了其处理的图像，其处理可得出合理的发射估计，从而从那些处理产生大量的估计。图像对应于风向低空间可变性（小于12°）和高城市排放（大于2.1 kt co 2 H-1）的图像占图像的47％，并且其处理的相对误差在发射范围内产生了相对误差，中位数为-7％，二级分支范围
Hawkmoth信息素转导涉及G蛋白 - ...
抽象的进化压力适应了昆虫化学效应，以适应其各自的生理需求和生态壁ni的任务。孤独的夜间飞蛾依靠他们的急性嗅觉在晚上找到伴侣。通过大多数未知的机制，以最大的灵敏度和高时间分辨率检测到信息素。虽然昆虫嗅觉受体的逆拓扑和与嗅觉受体共感染者的异构化表明通过气味门控受体 - 离子通道复合物的离子型转导，但矛盾的数据提出了扩增的G-protein-G-protein - 耦合的转导。在这里，我们在特定时间中使用了男性甘达·塞克斯塔·霍克莫斯（Manduca Sexta Hawkmoths）的信息素敏感性的体内尖端录制（REST与活动与活动）。由于嗅觉受体神经元在其信息素响应的三个连续时间窗口中区分了信号参数（phasic; tonic; tonic;晚期，持久），因此分别分析了各自的响应参数。G蛋白的破坏 - 偶联的转导和磷脂酶C的阻滞减少并减慢了霍克莫斯活动阶段的阶段反应成分，而不会影响活动和休息期间的任何其他响应。使用细菌毒素阻止Gαo或持续激活GαS的Gα亚基的使用细菌毒素的持续激活影响了变质的信息素反应，而靶向GαQ和Gα12/13的毒素却无效。 因此，可以通过考虑昼夜节律时间和独特的气味响应成分来解决有关昆虫嗅觉的差异。使用细菌毒素的持续激活影响了变质的信息素反应，而靶向GαQ和Gα12/13的毒素却无效。因此，可以通过考虑昼夜节律时间和独特的气味响应成分来解决有关昆虫嗅觉的差异。与这些数据一致，磷脂酶Cβ4的表达取决于Zeitgeber时间，这表明昼夜节律调节的代谢素信息素转导级联级联反应最大化霍克莫斯活性阶段的信息素转导的敏感性和时间分辨率。
评估媒体在
我深切感谢我的主管Olanrewaju John博士，他艰苦地指导了我这个阶段，他从不忙于回电或回应短信或发表意见。我感谢并为由研究生课程主任Asimiyu Abiola博士和我的内部审查员Omuju博士领导的NILD/ UNIBEN研究生课程的所有讲师和工作人员的所有支持。对我的课程伴侣，尤其是课程代表； Dare Seun Mogbon和助手Gloria Anyanwu，我说“谢谢”一直在那里。我没有得到我的雇主，尼日利亚电视台（NTA）的支持，这是对非洲最大的电视网络管理的巨大“感谢”，但此时不可能接受本课程。我也感谢我在NTA议会的同事伸出脖子，以确保这项工作得以实现。我的第一女士，瑞秋·艾尼（Rachel Ayeni），我感谢您所做的一切。如果不欣赏埃德温·米勒（Edwin Miller Jr）和我非常支持的姐姐希亚姆（Hiam），这一承认是不完整的。不忘记穆罕默德·奥拉利（Muhammad Olaleye）和我的姐姐玛贝尔·伊甸园（Mabel Eden）是可靠的研究和数据分析合作伙伴。Lami Ali，Grace Ike，Ignatius Nkwoh，Thecla Wilkie，Omotola Omojola和其他人太多了，我非常感谢您对本课程成功的贡献。最重要的是，我感谢全能上帝的巨大帮助，没有谁是不可能的。
碳纤维增强复合材料废物的回收...-虹膜太阳能工程的战略维度
气候变化带来了巨大影响的全球挑战。《巴黎协定》设定了将全球平均温度升高限制为高于工业前水平低于2℃的目标，并采取努力将温度升高限制为1.5°C。即使是2℃的目标，更不用说更雄心勃勃的1.5℃目标，仅凭这些气候政策就很难实现：即使在严格的气候政策下，至少暂时的过冲也可能是Rogelj等人，2018年； Raiser等，2020； Reisinger＆Geden； Reisinger＆Geden，20233）。这对探索另一个气候政策工具，太阳能工程（SG）（也称为太阳辐射修饰（SRM））的兴趣增加了。sg是通过增加反射回太空的阳光量来限制变暖的尝试，例如通过将硫颗粒注入平流层（硫酸盐气溶胶注入），或增加海洋云的反照率（Marine Cloud Brighting，MCB）（国家科学，工程学和医学学院，2021年）。SG SG还没有准备好部署，但在技术上可能是可行的。几个功能使SG成为不寻常的工具。首先，SG是快速的：冷却效应将在几个月内实现。第二，目前的估计表明，直接的SG部署成本将很低（在相同量的冷却量中，远低于减少排放成本的特定成本）。快速廉价的。快速效果和低成本使SG
训练迁移——使用增强多感官提示的虚拟现实训练可改善训练期间的用户体验和现实世界中的任务执行情况
虚拟现实 (VR) 可以创建安全、经济高效且引人入胜的学习环境。人们通常认为，模拟逼真度的提高会带来更好的学习成果。真实环境的某些方面（例如前庭或触觉提示）很难在 VR 中重现，但 VR 提供了大量机会，可以以任意方式提供额外的感官提示，从而提供与任务相关的信息。本研究的目的是调查这些提示是否能改善用户体验和学习成果，具体来说，就是使用增强感官提示进行学习是否会转化为真实环境中的表现改善。参与者被随机分配到三个匹配的组中：第 1 组（对照组）仅被要求执行真实的轮胎更换。剩下的两组在 VR 中接受训练，然后在相同的真实轮胎更换任务上评估表现。第 2 组使用传统 VR 系统进行训练，而第 3 组使用增强的、任务相关的多感官提示在 VR 中接受训练。记录了客观表现、完成时间和错误数、主观存在感评分、感知工作量和不适感。结果表明，两种 VR 训练模式都提高了真实任务的表现。在 VR 训练期间提供额外的、与任务相关的提示可提高真实任务中的客观表现。我们提出了一种新方法来量化训练模式之间的相对性能增益
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
密歇根州军事和退伍军人事务部
总参谋部、MVH 工作人员和 MVAA 工作人员最迟在 2021 年 5 月 1 日前完成迁入校园。在整个州，MIARNG 设施包括 41 个准备中心、9 个维护设施、4 个航空设施和位于格雷林营（包括机动区域训练设备站点 (MATES)）和卡斯特堡（包括单位训练设备站点 (UTES)）的训练设施。MIANG 在 Selfridge 和 Battle Creek 空军基地以及阿尔皮纳战斗准备训练中心 (ACRTC) 运营。最后，密歇根州的退伍军人之家位于大急流城、马凯特和马库姆县。密歇根州国民警卫队 州长担任 MING 的总司令。MING 由密歇根陆军国民警卫队 (MIARNG) 和密歇根空军国民警卫队 (MIANG) 组成。MI ANG 和 MIARNG 提供训练有素、具有作战能力的部队来支持国家军事战略，同时为民政当局提供国防支持。为州提供紧急响应是 MING 和整个部门的核心职能。密歇根州退伍军人事务局 MVAA 是中央协调机构，为退伍军人及其家人在人生过渡期间提供支持、护理、宣传和服务。该机构致力于确定和消除退伍军人在就业、教育、医疗保健和生活质量方面面临的障碍。这使得密歇根州成为退伍军人及其家人理想的家园。密歇根州退伍军人之家 密歇根州退伍军人之家 (MVH) 通过与美国退伍军人事务部 (USDVA) 的联邦-州合作伙伴关系，为退伍军人及其符合条件的家庭成员提供优质的长期护理。对这一人生阶段的高质量护理是“终身会员”理念的核心。目前，MVH 在 Grand Rapids 和 Marquette 经营养老院，第三家养老院将于 2021 年在 Chesterfield Township 开业。州运营 州运营团队为 DMVA 提供资源，并为内部合作伙伴提供工具，以财务负责的方式支持战略目标和计划。DMVA 州运营团队协调采购、资金和复杂的数据结构，为整个企业提供可持续和持久的支持。.统一运营理念——“终身会员” DMVA 的 5 个分支机构体现了“终身会员”理念，即一种制度化的生命周期功能文化。每个分支机构通过相互支持来执行部门的运营，从而实现这一理念。这一理念始于吸引和教育密歇根州的年轻人，让他们获得未来的成功，并继续为志愿者提供机会，让他们加入密歇根州国民警卫队，在社区内为国家服务。为了实现“终身会员”理念，MVAA 是密歇根州退伍军人及其家人在他们人生各个阶段过渡的关键渠道。各分支机构共同开发了广泛的资源网络，以支持每个人
是否存在...
目的：心理因素，包括心理困扰和福祉，与心脏代谢疾病风险有关。在这里，我们检查了一个心理过程，即个人如何应对压力源与已被研究的风险有关。方法：2004年至2006年，在美国中年生活中没有心脏病和糖尿病的2,142个诊断者完成了验证的应对库存，评估了六种策略（积极的重新诠释和增长，积极应对，计划，计划，专注于情绪，否认，拒绝，行为否认）和相关的辅酶。作为应对较高性的代理，参与者也被分类为使用这些策略的较低，中等或更大的可变性。心脏病和糖尿病在2013年至2015年记录。logistic回归对调整后的优势比（AOR）和95％的心脏病和糖尿病的置信区间（CI）分别进行了应对暴露。结果：在社会人口统计学调整模型中，更多地使用较低糖尿病风险的适应性策略（例如，阳性重新解释和生长：AOR = 0.83; 95％CI [0.72，0.96]）;不良适应性策略的估计性较弱，所有策略与心脏病无关。应对变异性的所有关联均为无效。在二次分析中，更多地使用自适应策略会预测受过教育的参与者的心脏病风险降低（例如，积极应对：AOR = 0.71; 95％CI [0.55，0.92]），而女性中只有较低的糖尿病风险仅在女性中（例如，aor = 0.75; aor = 0.75; 95％; 95％ci; 95％CI [0.961，0.91，0.91，0.91，0.91，0.91，0.91，0.91]）。的结果是对健康，行为和社会因素进行调整。结论：调查结果表明，应对心脏病和糖尿病的联系中的性别和教育差异。未来的研究应重新识别适应性策略可能对某些人群的健康更有效。
嵌套策略塑造了领土侵略，而不是睾丸激素：雌性和雄性鸟类的比较方法
我们对塑造竞争性生殖表型的近端和最终机制的理解主要源于对伴侣男性竞争的研究，尽管两性竞争都广泛。我们评估了以下假设：繁殖所需的资源的限制性，即NEST网站是驱动领土竞争和雄性鸟类睾丸激素分泌的关键变量。强制性二级空腔纽扣在各种谱系之间反复演变，提供了有用的比较环境，以探索对有限巢腔的竞争如何塑造侵略性及其在物种之间的基本机制。尽管来自一个或另一个空腔纽扣的证据表明，在女性和男性中，领土侵略都是适应性的，但在比较框架中尚未对此进行测试。我们预测，与具有较少限制性嵌套策略的亲密亲戚相比，腔巢会产生更强大的领土侵略。我们的焦点物种是两个强制性的次生腔巢物种和两个相关物种，在同一鸟类家族中具有更灵活的筑巢策略：树燕子（Tachycineta bicolor）与谷仓燕子（Hirundo Rustica）；东部蓝鸟（Sialia Sialis）与美国罗宾（Turdus Migratorius）。我们使用模拟的领土入侵测定了同种攻击，发现腔巢物种比其近亲表现出更大的领土攻击。这种模式为女性和男性持有。由于领土攻击通常与睾丸激素升高有关，因此我们还假设腔巢物种在循环中会表现出较高的睾丸激素水平。然而，尽管有一些相关的证据表明睾丸激素与雌性树燕子的物理攻击率较高有关，但两性循环中的蛀牙物种在循环中均没有更高的睾丸激素。我们专注于与男女相关的环境（与基本育种资源的竞争）为共同考虑女性和男性生殖竞争的近端和最终驱动因素提供了有用的框架。
透明度和解释对人机团队信任和态势感知的影响
相互依存地朝着共同目标前进。我们将此实体称为 HRT。然而，即使在 USAR 环境中引入机器人技术，许多 USAR 任务仍然依赖于沟通能力有限或仅能向人类操作员显示简单机器人状态元素的机器人。尽管机器人状态信息很重要，但这种类型的沟通不需要 HRT 进行深入交流，这使得人类操作员更多地扮演监控者或监督者的角色，而不是队友，团队互动仅限于询问机器人队友或在机器人队友的限制范围内工作。因此，USAR 机器人有限或缺乏沟通能力可能会阻碍 HRT 的有效性，导致机器人被视为依赖关系中的工具，而不是相互依赖关系中的队友。这种客观性虽然在某些决策环境下（例如对工具的信任进行适当校准）很重要，但也可能阻碍人类同行与能力日益增强的机器人建立信任和互动团队认知的基础。信任和互动团队认知是高效团队的重要组成部分（Cooke 等人，2013；Schaefer，2016）。在将机器人融入 HRT 时，由于机器人自动化故障的必然性，人们更倾向于从团队合作的角度而不是工具的角度来考虑（Honig & Oron-Gilad，2021）。意外的机器人故障——即使这些故障可以归因于环境因素而非技术因素——通常会导致人类信任度下降，并可能导致机器人队友被视为不可预测或不可靠。这种性质的机器人故障表明，需要找到解决方案来解决半自主机器人队友的缺点，以更好地发挥他们作为有用队友的潜力。考虑到这一点，本研究的目的是探索机器人的解释和透明度如何影响 HRT 中的人类信任和态势感知，并量化模拟环境中 HRT 沟通的最佳模式。