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基于文献计量的2012—2021年根际微生物研究进展及热点分析
根际微生物是植物促生和生物防治的重要生物体。为全面系统地了解根际微生物研究热点和前沿动态，从Web of Science中收集了6056篇有关根际微生物的文献，采用CiteSpace 6.1.3和R 5.3.1进行文献计量分析。结果显示，近几十年来该领域的总参考文献量呈上升趋势。中国、印度和巴基斯坦是发文量最多的三个国家，德国、美国和西班牙是与其他国家合作发表论文最多的国家。该领域的核心研究内容是生物防治、细菌群落、ACC脱氨酶、植物修复、诱导系统抗性和植物促生。种子生长、芽孢杆菌、植物生长及生物防治是目前及未来相当长一段时间内根际微生物研究领域的热点。上述研究成果从引文角度定量、客观、科学地描述了2012年至2021年根际微生物研究现状及研究热点，以期推动该领域的深入研究，并为相关领域学者提炼研究动态及科学问题提供参考信息。
关于代码复杂度指标的准确性
复杂性是软件质量的关键要素。本文探讨了测量代码复杂性的问题，并讨论了一项受控实验的结果，以比较测量代码复杂性的不同观点和方法。参与者（27 名程序员）被要求阅读并（尝试）理解一组程序，而这些程序的复杂性则通过不同的方法和视角进行评估：（a）经典的代码复杂性指标，如 McCabe 和 Halstead 指标，（b）基于评分代码构造的认知复杂性指标，（c）来自 SonarQube 等最先进工具的认知复杂性指标，（d）依赖于使用眼动追踪直接评估程序员行为特征（例如阅读时间和重访）的人本指标，以及（e）使用脑电图 (EEG) 评估的认知负荷/心理努力。以人为本的观点与参与者使用 NASA 任务负荷指数 (TLX) 对理解程序所需的心理努力的主观评估相得益彰。此外，代码复杂度的评估在程序级别和尽可能低的代码构造/代码区域级别上进行测量，以识别可能引发程序员对代码理解难度感知的复杂性激增的实际代码元素和代码上下文。使用 EEG 测量的程序员认知负荷被用作参考，以评估不同指标如何表达（人类）理解代码的难度。大量实验结果表明，流行的指标（如 V(g) 和 SonarSource 工具的复杂性指标）与程序员对代码复杂性的感知存在很大偏差，并且通常不会显示预期的单调行为。本文
理想解决方案的新型随机渗透分析
‘我一直知道我想学习经济学。自高中以来，我一直对政策制定者如何影响经济以及这种经济实际影响我们的日常生活感兴趣。考虑到南非是发展中国家，我希望成为致力于改变大多数社区社会经济环境的经济学家之一。即使我并不期望BCOM（经济学）具有如此高的数学和统计内容，但我还是感谢这些模块增加了我的程度。
生物识别和监控摄像头专员年度报告 2021-22
议会今年修订的形式。该守则的总体目的是“使监控摄像系统运营商能够以公众合理期望的方式合法使用现有技术，并达到维护公众信任和信心的标准”，并且它仍然是唯一明确承认实时面部识别在警务中具有合法作用的法律文书。如上所述，《数据保护和数字信息法案》中的规定将废除公布守则的必要性，但我相信该守则具有更广泛的价值，它不仅使警察和地方当局，而且使中央政府、公共和私营部门能够以公众合理期望的方式合法使用现有技术，并达到维护公众信任和信心的标准。虽然在我看来，在网络安全和道德考虑方面存在关键的遗漏，但我相信这项立法的贡献
新生儿MRI的早期大脑形态计量学预测非常早产的2岁矫正年龄的运动和认知结果
CSIRO健康与生物安全性，澳大利亚电子卫生研究中心，皇家布里斯班和妇女医院，赫斯顿，赫斯顿，布里斯班，昆士兰州4029，澳大利亚B澳大利亚B 4029，B詹姆斯·库克大学，詹姆斯维尔大学，昆士兰州昆士兰州，昆士兰，澳大利亚昆士兰州昆士兰C儿童健康研究中心，昆士兰州塞雷布拉尔·佩尔斯·帕尔斯和居民研究中心，Quensland cerbral Pals and Rehability Center，Quembral Pals and reblant forland，Quebiland forland，Quebiland forland，Quembla昆士兰州，澳大利亚昆士兰州昆士兰儿童医院，昆士兰州儿童医院，昆士兰州儿童医院和健康服务局，澳大利亚布里斯班，母亲，母亲和妇女健康计划，母校研究所，昆士兰大学医学院，昆士兰州昆士兰大学，澳大利亚昆士兰大学，澳大利亚昆士兰大学，澳大利亚昆士兰州大学健康医疗学院临床学院，教学界，佩里奇学院。维多利亚，澳大利亚，澳大利亚G Monash Imaging，Monash Health，墨尔本，墨尔本，澳大利亚H澳大利亚H莫纳什大学，墨尔本大学，墨尔本，维多利亚，澳大利亚I Monash Newborn，Monash Newborn，Monash儿童医院，墨尔本，墨尔本，澳大利亚澳大利亚J围产期研究中心
将景观指标应用于物种分布模型预测以表征1
Amelia Curd 1 *，Mathieu Chevalier 1 *，MickaëlVasquez1，AurélienBoyé1，Louise B. Firth 2 6 6
比较颅骨密度比与其他颅骨指标对磁共振引导聚焦超声丘脑切开术治疗震颤的影响
目的 用于预测 MRgFUS 丘脑切开术成功可能性的关键指标之一是整体颅骨密度比 (SDR)。然而，这一指标并不能完全预测所需的超声处理参数或技术成功率。作者旨在评估其他可能有助于技术成功的颅骨特征。方法作者回顾性研究了 2017 年至 2021 年期间在其中心接受 MRgFUS 治疗的连续特发性震颤患者。他们评估了不同治疗参数（特别是最大功率和输送能量）与一系列患者颅骨指标和人口统计数据之间的相关性。机器学习算法被用于研究是否可以仅从颅骨密度指标预测超声处理参数，以及将局部换能器 SDR 与整体颅骨 SDR 相结合是否会提高模型准确性。结果 共纳入 62 名患者。平均年龄为 77.1（SD 9.2）岁，78% 的治疗（49/63）发生在男性身上。平均 SDR 为 0.51（SD 0.10）。在评估的指标中，SDR 与治疗中使用的最大功率（ρ = −0.626，p < 0.001；局部 SDR 值 ≤ 0.8 组的比例也有 ρ = +0.626，p < 0.001）和最大能量传输（ρ = −0.680，p < 0.001）的相关性最高。机器学习算法对预测局部和整体 SDR 所需的最大功率和能量具有中等能力（最大功率的准确度约为 80%，最大能量的准确度约为 55%），对预测局部和整体 SDR 达到的平均最高温度具有很高的能力（准确度约为 95%）。结论 作者将一系列颅骨指标与 SDR 进行了比较，结果表明，SDR 单独使用时是治疗参数的最佳指标之一。此外，还提出了许多其他机器学习算法，可在获得更多数据时进行探索以提高其准确性。还应确定和探索与最终超声处理参数相关的其他指标。
风和可再生能源的价值和盈利能力
风能前所未有的增加→现在是全球最大的世界增长能源，全世界增加了风能：2019年61吉瓦→2020年的93 GW，增加了53％！海上风是由LCOE降低驱动的风能的最快上升组成部分
与全球 covid-19 相关的监测指标 - ...
为了使全球在实现 Covid-19 疫苗接种战略中概述的目标方面取得的进展透明化，世卫组织将在全球范围内汇总所有 10 个监测指标的数据。这样做的目的是尽可能标准化计算方法，以确保各国之间以及不同时期的指标值具有可比性。表 2 概述了（元）数据来源。建议各国继续至少每月报告指标 1-4 的数据，每年报告指标 6 的数据。世卫组织将每月监测全球指标 7-10 的进展情况。
商业照明和光学量表提交指南
《加利福尼亚法规法规》（24CCR）的标题24是国家建筑法规。要更改以满足马里布黑暗天空条例的照明应遵守加利福尼亚电气代码（标题24第3部分）和能源法规（第24部分第6部分）（标题24第6部分），在CEC-400-2018-020-CMF中，特别是第141.0节，特别是对现有的非住宅/居民/户外居民和酒店及其现有式住宅/户外及其范围的补充，照明的标志。代码合规文件必须提交许可证。非住宅，酒店/汽车旅馆和多户住宅项目所有照明安装都必须由持有城市发行许可证的C-10电气许可证的承包商进行。承包商的工作需要进行城市检查，以遵守适用的代码和黑暗的天空法规。