Bering10k区域海洋建模系统(ROMS)模型是一种高分辨率(10公里)的区域海洋模型,在过去十年中,它在研究和管理环境中都用于研究物理环境与东部白令海货架生态系统之间的关系。以前已经对该模型进行了广泛的验证,尤其是专注于底温度,这是一个关键的物理驱动器,塑造了该区域的生态系统动力学。但是,先前对底温度的观察主要仅限于夏季。最新的弹出式浮球的部署能够越冬测量值,现在使我们可以将先前的验证扩展到其他季节。在这里,我们通过将新的弹出式片段中的数据与几个现有温度数据集相结合,从而在时间尺度上表征了东南白令海架上的底温度。然后,我们使用这种数据组合来系统地评估Bering10K ROM模型捕获这些功能的技能,重点是技能指标的空间变异性以及导致这些模式的潜在过程。我们确认该模型在底部温度井中捕获了整个架子的模式,包括平均模式以及季节性和年际变化。然而,还确定了一些潜在改进的领域:模型中低估的表面混合会导致中间和外部架子上的延迟破坏性,模型中内部前部的位置可能会稍微偏移,而在模型中,估计平滑的平滑性会导致较差的代表性差,可能是在货架上脱落的范围,并通过
摘要 相关性。近年来,公共部门的资金流动在俄罗斯领土发展中的重要性日益增加。为了能够在区域层面分析所有公共部门的收入和支出,有必要制定考虑到所有财政资源流动的财务平衡表。研究目标。本研究的目的是以乌拉尔联邦区的六个地区为例,创建“一般治理”部门的财务平衡表。数据和方法。该研究基于国民账户体系的理论框架。作者提出了一种方法,根据国民核算中政府收入和支出的分类,对来自公开来源的官方统计报告进行合并。结果。提出的计算该地区所有预算的收入和支出(包括直接联邦支出额)的方法是基于比较增加值形成来源的数据。建立了2014-2018年乌拉尔联邦区各地区收入和支出数据库,并建立了2017年各地区“一般治理”部门财政收支矩阵。为此,确定了公共机构融资成本的结构和数额,并确定了乌拉尔联邦区的捐助方和受助方地区。结论。公共部门的财政资源以多种方式影响乌拉尔联邦区各地区的经济。专门从事石油和天然气生产的地区是该部门的净捐助方,其余地区无法自给自足,更多地依赖联邦资金。“一般治理”部门为车里雅宾斯克州和斯维尔德洛夫斯克州以及库尔干州创造了10%以上的GRP。结果可用于规划和预测某些地区的社会经济发展。
多哈理工大学 (UDST) 与 Mowasalat (Karwa) 签署了谅解备忘录。该协议为两个实体之间的合作和正在进行的项目制定了框架。其中包括开展研究和开发研究,特别是在道路安全和技术领域。UDST 和 Mowasalat (Karwa) 将开展许多培训交流和专业发展计划,重点关注健康、安全、环境和培训师模式。Mowasalat (Karwa) 还将为 UDST 学生提供在其校区进行实习的机会,并为 UDST 毕业生提供就业机会。该组织还将参加大学的招聘会,并将与 UDST 及其学生合作举办交通周和 Mowater 活动等解决道路安全的活动和宣传活动。(QNA) 第 3 页
抽象目的总颅内体积(TIV)通常是基于MRI的脑容量的滋扰。这项研究比较了两种TIV调整方法在区域大脑体积估计的单个受试者分析中对Z分数的影响。在包含5059 T1W图像的正常数据库中分割了脑脑实质,海马,丘脑和TIV的方法。使用剩余方法或比例方法调整了TIV的区域体积估计值。年龄。TIV和年龄调整后的区域体积转化为Z分数,然后在两种调整方法之间进行比较。在127例多发性硬化症患者中测试了它们对丘脑萎缩检测的影响。结果剩余方法在所有地区删除了与TIV的关联。比例方法导致了方向的转换,而没有相关的关联强度变化。使用剩余方法的生理学间变异性的降低比使用比例方法更大。用残差方法与比例方法获得的z得分之间的差异与TIV密切相关。在5%的受试者中,它大于一个z得分点。用剩余方法比使用比例方法(0.84对0.79),鉴定多发性硬化症患者的TIV和年龄调整后的丘脑体积的ROC曲线下的面积更大。结论在单个受试者分析中,应首选剩余方法进行TIV和基于T1W-MRI的大脑体积估计的年龄调整。
摘要DNA甲基化对仓鼠腺嘌呤磷酸蛋白酶基转移酶(APRT)和疱疹胸苷激酶(TK)基因的跨遗传活性的影响。通过使用包含这些基因序列的M13构建体,使用限制性片段启动引物第二链合成在体外甲基化的特定段使用底物2'-脱氧-5-甲基-5-甲基 - 胞迪三丁烷三磷酸(DMCTP)。通过DNA-MEDI-ETED共转移将这些杂交甲基化分子插入小鼠LTK细胞中。在所有情况下,整合序列都保留了体外定向的甲基化模式。在5'区域中CpG甲基化抑制了APRT基因,但在3'端或相邻的M13序列中未能通过甲基化来进行。与此相反,在5'启动子区域和TK基因的3'结构区域中的DNA甲基化都具有很强的抑制作用。这表明这种修饰可能会通过不涉及RNA聚体识别序列直接改变的机制影响转录。
城市和区域规划在 21 世纪面临着前所未有的挑战,从快速的城市化和人口增长到气候变化和资源枯竭。在应对这些挑战时,人工智能 (AI) 已成为规划人员的变革性工具集,提供高级分析、预测建模和优化功能。在本文中,作者讨论了如何将人工智能融入印度社会经济格局中的城市和区域规划。它强调了使用机器学习来预测未来趋势和解释复杂数据集、使用各种人工智能工具进行空间规划的地理空间分析以及用于数据挖掘的自然语言处理。作为理解和改善城市基础设施的一种方式,深度学习技术可用于城市图像分析和基于代理的建模以及城市模拟,以实现更好的预测和决策。然而,许多因素使得在当地实施这些技术变得困难,例如缺乏有价值的本地数据、基础设施有限、员工之间的专业知识差距以及他们与现有规划流程的整合不佳。本文强烈强调机构能力建设、通过治理结构和开放数据计划进行机构间合作。重要的是,有迹象表明印度政府致力于发展人工智能,这些举措和政策都表明印度政府愿意接受这些技术,尽管迄今为止这些技术在印度城市和区域发展中的直接应用很少。
我们已经改善了供水(COICOP 04.4.1)和下水道(COICOP 04.4.3),以反映苏格兰的大多数家庭为水和下水道服务支付固定费用,这是由他们的住所议会税带确定的。我们继续使用苏格兰水提供的数据对ITL1水平的全国支出收入。我们取代了先前出版物中用于ITL2分配的水和下水道的生活成本和食品调查(LCF)数据。他们已被水和下水道服务的实际当前和历史汇率所取代,这些税率因理事会税带而有所不同,但在苏格兰各地相同。根据苏格兰政府发布的数据,这些费率乘以每个理事会税队中的收费住所数量。此改进已应用于从2009年到2022年运行的整个国家时间序列。
2020年9月21日,开罗 - 世界卫生组织主任在2020年9月17日星期四举行的联合WHO-ITU会议上与新任命的ITU Arab国家地区主任Adel Darwish博士讨论了合作活动。强调了机构间工作的重要性,尤其是在Covid-19的大流行期间,它已经以空前的规模使用了创新的数字技术,以使人们保持联系,安全和富有成效,同时在身体和社会上分开。讨论的协作联合领域包括支持移动技术用于健康促进和保护的利用(MHealth),制定国家数字健康策略(使用ITU/WHO工具包),在数字健康方面建立能力以及持有共同的专家咨询和网络研讨会。