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评估基于自然的解决方案应对自然灾害效果的监测方法概述
滑坡，可以通过使用适当的技术和设置（例如空间和时间分辨率）监测其位移来提供 NBS 有效性的证据。但是，在实施一个或多个 NBS 后，位移监测证明滑坡活动减少，则必须将其与缓解措施的效果联系起来，同时排除滑坡原因和触发因素的其他潜在影响（例如减少 HM 强迫）。● 已经实施了一些方法和仪器来监测 NBS 对风暴潮和海岸侵蚀的影响。然而，这些方法和仪器的分辨率和地理分布有限，无法反映 NBS 对风暴潮和海岸侵蚀的影响和益处的多样性。● 地球观测卫星提供了许多可能性，可以向农民、研究人员、应急管理人员或决策者解释 NBS 干预前后的情景。尽管过于复杂且需要高水平的专业知识，但它们具有良好的天气覆盖范围和空间分辨率，可以监测 HMR 受影响区域的范围和 NBS 的性能。与现场收集的信息相比，它还委托对 HMH 进行永久记录。此外，在电磁频谱的可见光、微波、热和红外部分工作的被动和主动传感器可以经济地提供有关 HMH 受影响区域和实施 NBS 有效性的必要详细信息。● 在整个科学数据库中，没有国际公认的
大规模蛋白质结构预测方法，用于增强注释MiguelSánchezMarín
蛋白质是构成生命并介导其内部机制的小成分。它们由氨基酸链组成，这些分子依次定义蛋白质序列。该序列的组成决定了蛋白质的三维结构。在这条线中，蛋白质的功能与其三维结构密切相关。通过实验实验确定蛋白质序列比确定其结构或功能更便宜，更容易。这就是为什么，可用序列的数量高于已知蛋白质结构和功能的数量。深度学习最近允许像实验室实验一样准确地从其序列中快速预测蛋白质结构。最近，蛋白质结构比较工具也提高了速度，从而可以进行大规模分析。蛋白质结构通常比其序列更相似，因此比较结构可以帮助检测远处的进化关系。蛋白质已从共同祖先改编成不同物种，以及它们重复并专门从事单个生物体，以实现相似的功能。是因为这个，如果两种蛋白质在进化上相关，则它们可能会共享诸如其一般功能之类的共同特征。结合了所有这些概念，我们可以从生物体的序列中预测所有未知的蛋白质结构，寻找具有相似结构和已知功能的蛋白质，并推断可能的功能，从而获得许多功能信息。通过结合这些高级方法并与大型数据集合作，研究人员可以从现有数据有价值的信息中提取以了解进化过程。这突出了如何将有关蛋白质结构预测和比较工具的最新进步结合起来，以解锁全新的方法并从笔记本电脑中启发进化机制。
人类病毒基因组重建计算方法的比较评估
病毒序列的日益普及导致了许多优化的病毒基因组重建工具的出现。鉴于新工具的数量在稳步增加，识别能够在准确性和计算资源之间取得平衡的功能性和优化工具以及每种工具提供的功能变得非常复杂。在本文中，我们调查了用于人类病毒基因组重建的开源计算工具（包括流程），确定了这些工具之间的具体特性、特点、相似之处和不同之处。为了进行定量比较，我们基于病毒数据创建了一个开源重建基准。该基准测试是使用合成数据集和真实数据集执行的。对于前者，我们评估了使用具有模拟突变率、污染和线粒体 DNA 包含以及不同覆盖深度的不同人类病毒对重建过程的影响。我们还使用真实数据集评估了每个重建程序，以展示它们在现实场景中的表现。评估指标包括重建前后基因组之间的同一性、归一化压缩半距离和归一化相对压缩，以及重建基因组的长度、每个工具所花费的计算时间和资源的指标。该基准完全可重现，可在 https://github.com/viromelab/HVRS 免费获取。
在早期发展阶段探索生态设计悖论标准和方法，以评估可持续生态创新
摘要：本文探讨了生态创新在将可持续性与技术发展相结合方面日益增长的重要性。它探讨了“生态设计悖论”，强调了在创新初期对灵活设计的需求与评估环境影响所需的数据可用性之间的矛盾。这一悖论提出了一个挑战：由于设计仍处于不稳定状态，缺乏详细数据会影响做出可持续最佳设计决策的能力。该研究调查了创新初期需要评估的基本可持续性方面，并探讨了决策者和企业家在可持续性评估过程中的参与情况。本文采用强有力的行动研究方法，与两所法国理工学院 (FIT) 合作研究了各种生态创新诊断工具。进行了比较分析，以评估这些工具在评估可持续性的几个维度（包括环境、社会和经济方面）方面的有效性。我们的调查确定了对早期可持续性评估至关重要的关键标准，例如创新描述、系统愿景、功能性和利益相关者的参与。研究结果将为生态创新领域的政策制定者、研究人员和从业者提供指导，为他们提供全面的框架，用于评估和促进早期阶段的可持续创新。我们的研究结果显示，专家知识在生态创新诊断过程中非常重要。它们还表明，需要采用更综合的生态创新方法。
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D-PL-14082-01-01感觉，物理，物理化学，化学，微生物，分子生物学和免疫学分析食物和饲料； Microbiological, molecular biological and immunologicalanalysis of surrounding samples, fitment and utensils in food and feed areas D-PL-14082-01-01 / 1 Analysis of food and feed D-PL-14082-01-01 / 1.1 Category 2 Sensory analysis of food and feed by simple descriptive tests ** D-PL-14082-01-01 / 1.1 Category 2 Stock DIN ISO 22935-2：2012-12（mod。）牛奶和牛奶产品 - 感觉分析 - 第2部分：矩阵食物的感觉评估扩展的推荐方法D-PL-14082-01-01 / 1.1类别2股票DIN ISO 22935-3：2012-12（mod。）< / div。牛奶和牛奶产品 - 感官分析 - 第3部分：通过评分评估符合产品规范的方法的指导
从最近受精的大西洋鲑鱼胚胎中提取DNA，用于微卫星验证三倍体
用户和机器学习专家的整合是艺术智能文献中广泛研究的主题。同样，人类计算机相互作用研究广泛探讨了影响AI作为决策支持系统的因素。在这项实验研究中，我们调查了用户对专家在此类系统开发中整合的偏好，以及这如何影响他们对这些系统的依赖。具体来说，我们专注于特征选择的过程，这是由于机器学习模型对透明度的不断增长而变得重要的元素。我们区分了三种特征选择方法：基于算法，基于专家的方法和一种组合方法。在第一次治疗中，我们分析了用户对这些方法的偏爱。在第二次治疗中，我们将用户随机分配给三种方法之一，并分析该方法是否影响建议依赖。用户预先使用合并的方法，然后是基于专家的和基于算法的方法。但是，第二种处理中的用户同样依赖于所有方法。因此，我们发现所陈述的偏好和实际用法之间存在显着差异，从而揭示了态度 - 行为差距。允许用户选择自己的首选方法没有效果，偏好和依赖程度是特定的。这些发现强调了理解AI支持决策中认知过程的重要性，以及在人类互动中进行行为实验的需求。
美容师和理发师在病毒肝炎传播中的知识和职业实践：加纳伏尔塔地区的一项混合方法
在全球范围内，丙型肝炎和C病毒是其他肝炎病毒（A，D，E），由于它们对流行病，疾病负担和死亡率的高潜力，它们引起了人们的关注[1，2]。分别受到撒哈拉以南非洲的大约3.5亿和1.7亿人感染了丙型肝炎病毒（HBV）和丙型肝炎病毒（HCV），大部分受影响[1]。加纳慢性HBV和HCV感染的患病率分别为15.6％和5.4％[2-4]。此外，发现无症状的病毒性肝炎（HBV和HCV）感染分别为6.9％和1.8％，分别为Volta Ghana HO的一般成人人群[5]。尽管HBV和HCV正在上升，但与其他病毒感染（如加纳的人类免疫缺陷病毒（HIV））相比，尚未对这些病毒的关注。但是，世界卫生组织（WHO）透露，HBV和HCV的感染力比HIV Corre的50到10倍[1]。美容师和理发师致力于通过剃毛和塑造头发和修剪指甲为客户增添漂亮的美感。包括加纳在内的发展中国家的大多数工人更多地关注商店的装饰和娱乐，而不是降低与其职业相关的风险[6]。他们为加纳的大多数社区提供服务，而忽略了他们的工作场所和服务可以通过其职业工具的认证和磨损来源[7，8]来源[7，8]，尤其是在适当的占用实践和感染预防和控制（IPC）措施时[9，10]。在尼日利亚进行的一项研究，以评估商业理发师之间的预防方法，发现10％和72％的参与者分别对其仪器（发剪）进行了消毒和消毒，而其中52％的参与者使用煤油，一种煤油，一种无效的消毒剂，用于消毒程序。在同一研究中，用于清洁剪裁器的指定刷子也用于刷客户的头发[8]。在埃及，阿塔拉（Atallah）和他的同事观察到77％的理发师消毒了使用的工具，63％的手洗手，而62％的人使用了保护性
定制积极情绪的计算方法 -
摘要以下项目涉及基于多感应刺激的积极情绪支持应用的建议。该项目的第一个目标是研究情绪与情绪之间的差异，关系和互动，试图了解情绪识别方法和引起刺激如何在情绪领域进行调整。这是构建旨在检测用户心情并随时间进行监控的系统的基本步骤，同时试图通过提出适当的多感官刺激来支持积极的情绪。因此，另外两个中间步骤至关重要：i）使用可穿戴设备和简短问卷结合使用的可穿戴设备来构建多式模式检测框架； ii）定义多种感官刺激应表现出哪些视听特征，以增强其积极的情绪支持效果，从而利用不同的学习模型。将在用户第一次访问系统时提交分析调查表。然后，进行了多模式情绪检测，并对当前的情绪和智能手机和可穿戴设备（例如环境，行为和生理数据）的数据进行了生态瞬时评估（EMA）。由于定义了用户的当前情绪，因此系统会自动选择适当的视听刺激，以提示如果需要的话，可以改善情绪。情绪支持会话后，将需要用户的反馈来提高系统的有效性，并确保为特定用户提供更好的刺激。案例研究将被视为了解该系统在实际应用中的功效。特别是，将开发一种汽车场景，在驾驶模拟过程中利用虚拟现实刺激。
直接锂提取（DLE）方法及其在锂离子电池回收中的潜力
锂（Li）次要来源的供应（例如电池）将在减轻初级生产（盐水和矿物质）的需求方面发挥关键作用。要实现欧盟施加的电动汽车（EV）LIBINT电池（EV）LIBS LIBS（LIBS）的雄心勃勃的回收目标，必须以加速的速度开发创新的回收过程。已经开发了直接锂提取（DLE）方法来从盐水中产生LI。在此，我们评估了各种DLE技术的应用，从回收电动汽车流中提取LI。已经映射了几种DLE方法的技术方面和合适的初始溶质浓度范围，即绘制了溶剂提取，离子交换树脂，吸附剂，膜和电化学离子泵送。之后，通过估计LI回收率和损失，通过干燥和湿碎碎屑的不同组合选择了EV LIB回收过程的最佳预处理途径，然后是阳极分离的泡沫浮选。焦化整个细胞/模块，然后发现干燥和浮选是最理想的过程，可以最大程度地减少在预处理期间LI损失。此外，为下游水膜铝过程的浓度，组成和流量的估计估计是为了识别可以使用DLE的含Li的流，并且适当的技术已经被高照明。DLE的掺入有可能在回收过程中最大程度地减少LI损失。然而，可能需要各种DLE方法以不同的步骤恢复LI，并具有纳米滤过和反渗透，选择性离子 - 交换树脂和溶剂提取是最有希望的选择。
新的 AI 方法可打击互联网上的非法野生动物贸易
“这是首次应用机器视觉模型来推断图像背景，以识别活体动物的销售。当卖家宣传出售动物时，广告中通常会附上动物被圈养的图像。这不同于非圈养图像，例如游客在国家公园拍摄的动物照片。使用一种称为特征可视化的技术，我们证明了我们的模型可以同时考虑图像中动物的存在以及图像中动物的周围环境。因此，可以标记可能非法出售动物的帖子，”这项研究的主要作者 Ritwik Kulkarni 博士说。