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温室微气候管理与疾病控制的关系：综述
摘要 – 温室的微气候被视为一个相对均匀的实体，人们对此有充分的了解，并且有作物生长模型和环境参数，可以推导出专家决策支持系统，并设计影响生产力的自动环境控制。然而，人们对叶面边界层病原体的微生物微气候了解甚少，疾病逃逸措施尚未纳入自动环境控制系统。由于生物防治微生物必然与微生物病原体栖息在相同的生态位中，因此描述叶面环境以促进生物防治而不增强致病性是一项非常困难的工程挑战。本综述探讨了设计环境以最大限度提高生产力、促进疾病逃逸和允许生物防治的难题。
动力总成弹药申请的前和放电解决方案
MIBA在基尔奇巴赫 - 泽拉赫（奥地利）和东瓜（中国）的遗产中使用最先进的标准产生电阻。这两个位置都有高级自动化制造机，以确保无缝和高效的生产过程。我们高水平的自动化和稳定的标准化生产过程是决定性的质量因素，尤其是在汽车行业的电阻器生产中。从收到原材料到生产线的最终产品，自动化已无缝整合到过程的每个步骤中。我们的最先进的设施具有自动化的材料打印机，焊接机，电线弯曲机等等 - 所有这些都在完美无瑕的清洁室环境中仔细连接在一起，以确保最高水平的质量。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
塔纳米沙漠大兔耳袋狸 (Macrotis lagotis) 的栖息地适宜性及其与火灾的关系
第七章 兔耳袋狸的分布和火灾：对塔纳米沙漠栖息地适宜性替代模型的测试 介绍 引入的食草动物/基质模型 引入的捕食者模型 改变的火灾制度模型 气候/植被梯度模型 方法 研究区域、气候和植被 动物识别和监测技术 解释变量 变量选择和模型拟合 模型评估 结果 兔耳袋狸流行的空间和时间趋势 兔耳袋狸-环境关系 模型排名、预测和评估.. 讨论。 发生范围.... 占用区域 栖息地适宜性和避难所特征 全球模型的预测性能和局限性.... 对干旱澳大利亚概念模型的影响.... 管理和现状评估的影响.... 附录 7.1...... 附录 7.2....
肿瘤微环境反应和癌症治疗抵抗的单细胞解剖
多年来，癌症治疗策略发生了重大变化，其中化疗、靶向治疗和免疫治疗是主要支柱。每种治疗方式都通过与肿瘤微环境 (TME) 相互作用产生独特的治疗结果，而肿瘤微环境对癌症进展施加了根本的选择压力。单细胞分析技术的出现以前所未有的分辨率彻底改变了我们对 TME 复杂和异质性质的理解。本综述深入探讨了癌症疗法如何重塑不同癌症类型微环境的共性和差异表现。我们重点介绍了突破性的免疫检查点阻断 (ICB) 策略单独使用或与肿瘤靶向治疗相结合在单细胞水平上解码时如何获得全面的机制见解，旨在推动未来个性化治疗的研究方向。
航空双任务环境中的时间间隔强调
驾驶舱外，无论是自然环境（天气、鸟类）还是人造环境（空中交通），都与驾驶舱内（发动机故障）一样。机组人员必须根据这些动态情况集中注意力，注意力模式（Boy，2005）要适应外部和内部世界。现代驾驶舱提供的大量数据可能会扰乱注意力的分配，例如，这可能会损害重要信息的存储（例如，Casner，2006）。这种专注的后果之一是注意力在驾驶舱内集中的时间过长（Johnson、Wiegmann 和 Wickens，2006；Rudisill，1994）。事实上，美国国家运输安全委员会 (2010) 和联邦航空管理局均建议提供专门的教育和培训，以克服玻璃驾驶舱问题 (Schumacher、Blickensderfer 和 Summers，2005)。
Blendscape：启用视频的最终用户定制 -
在过去几十年中，视频会议技术的进步及其增加的可用性使分布式用户能够协作以前需要面对面互动的活动。自从Covid-19大流行以来，视频会议不仅在促进专业任务（例如远程工作和远程学习[3，39]）中获得了知名度，而且还用于健康任命[26]，社交聚会[21]和Hobbies和Hobbies [8，62]。但是，由于它们如何撰写会议环境（即，围绕用户的视频呈现的“舞台”或背景），今天的视频会议工具并不能反映其使用的丰富活动范围。用户通常位于通用会议室内的视频网格的单独区域中，这可能导致会议会议[19]，减少用户参与度[10]，并破坏介导对话的人际线索[28，56]。为了支持与分布式协作者需求一致的更具表现力的视频会议环境，我们设想利用生成AI来使最终用户能够创建自定义的会议环境。为了了解现有的设计空间，我们审查了视频介导的通信研究，该研究重新设计了会议空间，以减轻分布式协作（例如，通信障碍，降低共同存在意识）的挑战。尽管HCI社区对有效的会议环境设计和经验研究的了解证明了它们在分布式协作方面的好处，但对于最终用户无法实时实施这些设计的工具支持。我们确定了三种主要的设计策略：（1）通过环境建立对面的环境（例如，通过渲染共享的任务空间[24，29]或主题视觉效果[20，30]）； （2）利用空间隐喻来增强沟通（例如，通过用户之间的邻近相互作用来促进转向的发展[28]）； （3）使用环境记录会议历史，以帮助未来的合作[59]。商业自定义工具1需要大量的手动努力，这使得随着会议的进展而无法调整环境[23]。
CALL INSIDER 24 财年第一季度 - 董事笔记
国家训练中心 (NTC) 继续通过扩展其想定作战环境，为旅战斗队 (BCT) 以及联合、跨机构和多国合作伙伴做好准备，以赢得现代战场的首场战斗。24-02 期间，第 4 步兵师第 3 旅 (铁旅) 作为 NTC 名义上的第 52 步兵师的一部分参加了师级湿地穿越演习。这次轮换还吸收了来自英国的一支分遣队和特种作战部队。尽管训练环境通常在旅战斗队级别，但 NTC 将于 24-03 年 1 月与第 1 装甲师 (Old Ironsides) 一起进行师级演习，随后于 2 月与其第一旅 (Ready First) 一起进行轮换，时间为 24-04。