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大黄蜂微生物群在暴露于室外环境时显示时间继承和乳酸细菌的增加
问题：大的地球大黄蜂（Bombus terrestris）保持了社会核心肠道微生物，与蜜蜂相似，蜜蜂对宿主的健康和抵抗起着重要作用。在实验室条件下使用商业蜂箱进行的实验仅限于垂直传播的微生物和忽视环境因素的影响或微生物的外部收购。各种环境和景观水平因素可能会影响授粉昆虫的肠道菌群，这对农业生态系统的授粉媒介健康和舒适性产生了影响。仍然，尚不完全清楚是否可以对大黄蜂微生物群具有重要影响。在这里，我们在半场实验中进行了测试，如果大黄蜂微生物群在暴露于户外笼子内不同型号多样性时随着时间的流逝而变化。我们使用商业蜂箱分别与巢环境或暴露的外部环境区分垂直和水平传播的细菌。
灵活的高性能户外蓝牙扬声器
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洞察变化环境中户外青铜器和大理石文物中的细菌群落
Andrea Timoncini、Federica Costantini、Elena Bernardi、Carla Martini、Francesco Mugnai、Francesco Paolo Mancuso、Enrico Sassoni、Francesca Ospitali、Cristina Chiavari，《对变化环境中户外青铜和大理石制品中细菌群落的洞察》，《整体环境科学》850 (2022) 157804，第 1-14 页。
美国老年人的环境室外热量和加速表观遗传老化
极端热量有充分的文献对健康和死亡率产生不利影响，但是它与生物衰老的联系（这是发病率和死亡过程的前光标）的联系不清楚。本研究研究了全国代表性的56岁以上成年人样本（n = 3686）的全国代表性样本中的环境室外热量与表观遗传老化之间的关联。使用热量指数计算社区中的热天数，涵盖了从收集血液到6年前的时间窗口。多级回归模型用于预测PCPhenoage加速度，PCGRIMAGE加速度和DunedInpace。在短期和中期窗户上有更多的热天数与PCPhenoage加速度的增加有关（例如，B先验7日起 +热量：1。07年）。长期热量与所有时钟相关（例如，B先前1年发射 +热量：PCPHENOAGE 2。48年，B先前1年发射 +热量：PCGrimage的1.09年，B先前的6年股票 +热量：DuneDInInInpace的0.05年）。亚组分析显示，没有社会人口统计学因素增加脆弱性的有力证据。这些发现提供了有关将热量与与衰老相关的发病率和死亡率风险联系起来的生物基础的见解。
户外通道和负责任的娱乐战略计划 bnr ...
作为州信托土地的管理者，DNR 负有法定的受托责任：• 永久地为每个信托产生收入和其他利益 • 保存信托的本金 • 运用合理的谨慎和技能 • 谨慎行事以降低信托的损失风险 • 对受益人保持忠诚 • 对当前和未来的受益人采取公正的行动
通过室内和室外暴露在室内和室外暴露下的混凝土固定的长期二氧化碳固执：根据标准化模型的评估
Binder content ( B ) [kg/m 3 ] 303 321 361 344 313 413 Binder content ( b ) [wt.%] 12.5 13.2 14.8 14.3 12.9 16.9 Clinker content in binder ( c [wt.%] 95 73 15 67 67 24 Clinker content in concrete [wt.%] 11.9 9.6 2.2 9.6 8.6 4.1 CaO content在Binder（CAO）[wt。％] 64.8 48.9 45.1 46.9 57.8 47.3混凝土中的CAO含量[wt。％] 8.1 6.5 6.5 6.7 6.7 6.7 6.7 7.5 8.0 8.0
奖学金，以及户外跑道。指挥官名单，...
Brian K. Hedrick 校长名单、院长名单、指挥官名单、仪仗队指挥官、AMAX 奖学金、国际科学博览会决赛入围者、男孩州、总统教室、杰出军事学生、ROTC 奖学金、H.P.Saunders 奖章、GS 陆军科学与工程奖章、指挥官军刀、最佳新学员、学员 Kiwanian、AGSA 执行官、荣誉委员会副主席、Phi Theta Kappa、国家荣誉协会、Harry Morrison、干部、学期干部、学员成就丝带、学术卓越丝带、美国高中名人录。美国杰出高中生协会、指挥官勋章、5 级秘书/财务主管、空手道/柔道俱乐部、国际象棋俱乐部、高尔夫球队、中队指挥官、NMMl 探险哨所、CTLT、税务委员会、击剑俱乐部、青年和政府参议员。
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
打造户外休闲经济 - 北卡罗来纳州布莱登县
近年来，统计数据显示，尤其是在新冠疫情爆发后，户外娱乐活动的参与人数不断增加。这种增长势头持续，并可能增加户外娱乐的经济影响，尤其是在该州许多户外娱乐资产所在的农村地区。户外娱乐活动也有很大潜力吸引和吸引那些过去没有像其他人一样频繁参与户外娱乐活动的人。让每个人都有机会和渠道享受娱乐活动并从户外娱乐中获得经济利益非常重要。这些因素，加上该州其他正在进行的户外娱乐活动，使得现在成为认真研究该行业如何使当地经济受益的理想时机。