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每日1公里的分辨率格陵兰降雨气候（...
全球变暖影响了格陵兰的气候，包括格陵兰冰盖（Gris），其外围冰川和冰盖（GIC）以及周围无冰的苔原（Bintanja＆Selten，2014; Mernild et al。，2015; Shepherd＆Wingham，2007; imbie Team，2020;北极扩增会导致绿地过度变暖（Zhang等，2022），降水降雨而不是下雪（Dou等，2019; Huai等，2021; Serreze等，2009）。对于强烈的气候变暖场景，降雨甚至有望成为北极降水的主要形式（Bintanja＆Andry，2017年）。Screen和Simmonds（2012）表明，格陵兰降雪的减少主要是由于1989 - 2009年期间降水阶段的变化（降雪至雨）引起的，而总降水仍然在很大程度上恒定。dou等。（2019）发现，融化季节液体沉淀的增加是北极海冰融化的关键因素。详细了解降雪到降雨变化背后的过程也将有助于更准确地评估对水文学/径流，永久冻结，生态系统，海冰静修和冰川融化的影响（Bintanja，2018年）和链接的社会生态系统（McCrystall等人，20221年）。
新闻稿MWC 2025Telefónica在MWC上展示其领导变革和激发技术进步的最具破坏性解决方案
将举办25个现场会议，向所有MWC访问者开放，并由100多名高级管理人员和专家提供演讲，演讲和演示。马德里，2025年2月24日。Telefónica将于2025年3月3日至6日在巴塞罗那举行的移动世界大会（MWC），其技术解决方案最具破坏性的技术解决方案，使其能够领导变革并激发进步。在今年的活动中，由于量子计算，物联网，人工智能（AI）在不同领域的应用，开放网关API所提供的可能性以及其5G网络高连接的无数功能，该公司将展示创新和鼓舞人心的用例。telefónica正在以“领先的变革鼓舞人心的进步”的口号向MWC展示自己，它传达了公司的创新精神，以寻求最先进的技术，以领导当前的数字时代，使人们进入中心，并为社会和企业服务。将在不同用例和将在Agora中进行的完整课程中显示的不同用例中强调这种愿景。
封装植物生长调节剂和关联微生物：基于自然的解决方案，以减轻气候变化对植物的影响
封装植物生长调节和关联微生物：基于自然的解决方案，以减轻气候变化对植物的影响EstefâniaV。R. Campos 1.2*;来自E. S. Pereira 1,2的Anderson，Ivan Aleksieienko 3； Giovanna C. Do Carmo 4; Gholamreza Gohari 5;凯瑟琳·桑塔拉3; Leonardo F. Fraceto 1，Halley C. Oliveira 4* 1科学技术研究所，圣保罗州立大学（UNESP），AV。18087-180 311年3月311日，巴西圣保罗2 B.Nano Solutions Technologys LTDA，Dr. Street JúlioPrestes，355,18230-000SãoMiguelArtangel，圣保罗，巴西3 AIX Marseille University，CEA，CEA，CNR，Biam，Lemire，Remire，小天生生态学57-970巴西ParanáLondrina 5
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
南大洋底栖生物的物种分布建模：关于方法，警告和解决方案的综述。
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
具有定量估计的ODE溶液的概率表示
本文考虑了通过随机树的产生来考虑普通差异方程式（ODES）解决方案的概率表示。我们在方程系数上介绍了足够的条件，以确保在此表示中使用的随机树的功能的集成性和统一性，并对其爆炸时间产生定量估计。这些条件依赖于控制随机树生长的标记分支过程的分析，其中标记可以解释为种群遗传学模型中的突变类型。我们还展示了分支过程爆炸是如何连接到ODE解决方案的存在和独特性的。
通过化学还原银盐溶液产生的银纳米颗粒的分析
本文介绍了对自动零件的多酰胺6（PA6GF30）和聚碳酸酯（PC）多酰胺6（PA6GF30）多酰胺6（PA6GF30）多组分废物聚合物组成的混合物的研究研究。根据其成分的含量进行了对所获得的混合物的熔体流速进行比较分析。研究了混合物中成分的兼容性及其在获得的聚合物组成中的分布。证明了次级多组分混合物对物理和机械性能的组成的影响。显示了注射成型技术过程的预测主要参数的多组分聚合物废物的可能性。关键字：多组分聚合物废物，聚酰胺6，聚碳酸酯，注塑成型，次要加工。1。简介∗
使用唯一分子标识符从下一代测序中改进高分辨率拷贝数变化分析
摘要背景：最近，涉及致癌途径涉及的基因的拷贝数变化（CNV）引起了人们对管理疾病可疑性的越来越多的关注。CNV是肿瘤细胞基因组中最重要的体细胞像差之一。癌基因激活和肿瘤抑制基因失活通常归因于许多癌症类型和阶段的拷贝数增益/扩增或缺失。下一代测序方案的最新进展允许将唯一分子标识符（UMI）添加到每个读取中。每个靶向的DNA片段都用添加到测序引物中的独特随机核苷酸序列标记。umi通过使每个DNA分子在不同的读取群中使每个DNA分子与CNV检测特别有用。结果：在这里，我们提出了分子拷贝数改变（MCNA），这是一种新的甲基动态，允许使用UMI检测拷贝数变化。该算法由四个主要步骤组成：UMI计数矩阵的构建，使用控制样品构建伪参考，log-Ratios的计算，分割以及最后的统计推断异常分段断裂。我们证明了MCNA在患有弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的数据集上取得了成功，我们强调MCNA结果与比较基因组杂交具有很强的相关性。结论：我们提供了MCNA，这是一种新的CNV检测方法，可在https：// gitla b.com/pierr ejuli en.viail ly/mcNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA许可下免费获得。MCNA可以通过使用UMI显着提高CNV变化的检测准确性。
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• Conduct research on nature-based solutions, ecosystem services, and biodiversity in mountain social-ecological systems • Biophysical quantification of ecosystem service of Alpine ecosystems by mapping and modelling • Apply statistical methods to assess trade-offs and synergies across ecosystem services under different scenarios of nature-based solutions • Contribute to the development of spatially explicit scenarios of nature-based solutions, organizing workshops and与当地利益相关者互动•与研究人员，政策制定者和利益相关者组成的跨学科团队识别和实施基于自然的解决方案•参与知识交流活动，包括出版研究论文，在会议上发表以及与政策社区互动