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通过强大的激光焊接工艺获得更好的电池单元 Dr.阿伦大学激光应用中心的 Markus Hofele 在慕尼黑展示研究成果
结果:Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明,较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的,而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言,高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积(AUC)得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873,表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此,本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果,Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉,伊利河盆地,伊斯西克 - 库尔湖,图班湖,图班河盆地,伊蒂斯河,乌尔蒂什河,乌尔ungur河,波格达山脉,鲍格达山脉,哈萨克山脉,哈萨克山脉,阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流,在所有情况下,栖息地区域均显示出增长,除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显,在同一时间范围内的SSP58.5方案下,该区域显着扩展42.7%。相反,RF模型在总计
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山区的可持续农业(de)山区的农业用途的特征是特殊挑战,包括天气,坡度和距离之间的距离。可持续管理如何成功创造价值,提供长期工作并满足不断变化的社会需求?我们参观了Earbüel上Agrovet-Strickhopf的Fallow Deer,对态度和管理有深入的了解,并了解这种类型的利基市场的要求和特殊特征。我们共同提出问题,有关Earbüel的实验研究可以做出贡献,以便能够在山区可持续运营畜牧业。