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推进AI驱动的地理空间分析和数据生成
近年来见证了人工智能（AI）技术的革命，这是由于生成AI和地理空间人工智能（GEOAI）的兴起所强调的。与通用AI不同，Geoai在地理知识的整合中与众不同，将其定位在地理空间科学研究，AI技术和高性能计算的交集中。这种融合对于应对数据和计算密集型地理空间挑战至关重要[1，2]。这些进步是由可用的地理空间数据，机器学习（ML）硬件和GEOAI模型的大量地理空间数据以及对创新分析方法的日益增长的需求助长的，以解决社会和环境研究中的关键知识差距[3，4]。因此，我们在空间信息的映射，提取，生成和分析中看到了很大的进步。特刊（SI）“ AI驱动的地理空间分析和数据生成的进步”旨在展示地理信息科学（Giscience）社区在利用替代计算技术（尤其是AI）来解决复杂地理问题的努力。符合Giscience Research的这一趋势，在著名的期刊上组织了几个相关的特殊问题，例如《国际地理信息科学杂志》，GeoJournal，Geoinformatica，Geoinformatica，Geographing，Geographies或Applied Sciences。这些收藏集中在空间显式模型[1，2]以及Urban Analytics [5]，图像分类和土地覆盖映射[6]，人群图像和文本分析[7]，自然资源管理[8]和基础设施监控[9，10]中的应用[9，10]。此外，最近的系统文献评论还强调了在相关学科中Geoai的日益增长的使用。例如，人类地理学家利用Geoai使用大规模时空数据来探索城市功能区域，城市动态，人类行为和社会感测[11，12]。这种集成为传统领域提供了强大的新工具，可以实现大规模的定量分析。Geoai也在物理地理研究中成为主要领域，并在地球扎华评估，环境变化模拟，生物多样性监测和行星科学等领域中进行了应用[13]。在制图中，Geoai用于增强地理输出评估和地图质量，并改善图像对象检测，地图概括和地图设计[14]。此外，在应对城市增长，社会经济偏见和社会感知等复杂挑战方面，明确的GEOAI模型的发展和可用性显着提高了准确性。这些模型通过直接合并空间依赖性和异质性
推断量子时空相关性中的时间箭头
我们考虑如何从两个时间和任意数量的量子比特的量子实验中分辨出与测量数据相关的时间顺序。我们定义了一个时间箭头推理问题。我们考虑在时间反转下对称或不对称的初始状态和最终状态的条件。我们通过伪密度矩阵时空状态表示时空测量数据。有一个完全正向和迹保持 (CPTP) 的正向过程和一个通过基于反转单元膨胀的替代恢复图获得的反向过程。对于不对称条件，协议确定数据是否与单元膨胀恢复图或 CPTP 图一致。对于对称条件，恢复图产生有效的 CPTP 图，实验可以在任一方向进行。我们还讨论了将该方法应用于 Leifer-Spekkens 或过程矩阵时空状态。
由空间产生的虚拟能量存储增益……
可再生电力系统的可行性取决于相对较小份额的水力储存资源，以调节气候变化和可再生能源的空间分布不均。通过在较大区域内对水力发电进行时空协调，可以减少能源储存需求，并有助于实现“虚拟”能源储存收益，在欧洲，这一收益几乎是水电站水库实际能源储存容量的两倍。为了量化这一收益，基于历史水文气象数据，模拟了 35 年期间欧洲大陆大部分地区的水电供应情况。时空管理的最大好处出现在 1200 至 3000 公里之间的距离，即大陆尺度，这可能对整个未来的可再生能源系统产生影响。此外，我们讨论了一种称为“能源领域特定干旱”的情况，这是一种可以通过电力生产的时空管理来降低的风险。水力发电系统管理模型中没有明确考虑虚拟储能增益，但原则上可以补充现有的管理激励措施。
塞内加尔的时空温度和降雨模式的40年遥感分析
气候变化的影响在全球范围内显现出来，许多非洲国家（包括塞内加尔）特别脆弱。地面观察和对这些观察结果的有限访问的下降继续阻碍研究范围来理解，计划和减轻气候变化的当前和未来影响。这发生在地球观测（EO）数据，方法和计算能力的快速增长时，这可能会增加数据筛分区域的研究。在这项研究中，我们利用了使用Google Earth Engine利用历史EO数据的卫星遥感数据来研究1981年至2020年塞内加尔的时空降雨和温度模式。我们将chirps降水数据和ERA5-Land重新分析数据集结合在一起，用于遥感分析，并使用Mann – Kendall和Sen的坡度统计测试进行趋势检测。我们的结果表明，从1981年到2020年，塞内加尔的年度温度和降水增加了0.73℃和18毫米。塞内加尔的所有六个农业生态区都表现出统计学上显着的向上降水趋势。然而，卡萨姆斯，费洛，塞内加尔东部，花生盆地和塞内加尔河谷地区在温度上表现出统计学上显着的向上趋势。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。 相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在塞内加尔东部地区的萨拉亚（Saraya），古迪里（Goudiry）和坦巴丘加（Tambacounda）等主要农作物区域的高温也威胁着农作物产量，尤其是玉米，高粱，小米和花生。通过承认和解决气候变化对各种农业生态区的独特影响，决策者和利益相关者可以制定和实施定制的适应策略，这些策略在促进韧性和确保面对不断变化的气候的情况下更加成功，并确保可持续的农业生产。
使用群落生态学方法表征河流系统中环境 DNA 的空间信号
Isabel Cantera、Jean-baptiste Decotte、Tony Dejean、Jérôme Murienne、Régis Vigouroux 等人。使用群落生态学方法表征河流系统中环境 DNA 的空间信号。分子生态资源，2022 年，22 (4)，第 1274-1283 页。�10.1111/1755-0998.13544�。�hal- 04060858v2�
可再生能源的空间评估......
适用性：REDD 和地图 45 地块 4 中的正当使用 地理影响：800 +/- 英亩（阿姆斯伯里的 9%） 理由：鉴于根据 GL. 40A.3 提供的广泛保护，以及当前分区条例未提供 REDD 之外的大型太阳能设施的指导、许可要求或性能标准，本修正案旨在将 REDD 略微扩大，以添加已建立互连协议的 100 英亩地块，并在 WRPD 内的此类项目的审查中添加新的许可要求和性能标准。 法律背景：REDD 之外禁止建造大型太阳能设施。当前 REDD 占该市土地面积的近 8%，本修正案提议将一个 100 英亩的地块添加到 REDD（见图 2）。
地理空间技术作为联合国维和行动冲突预防和管理工具
新技术在提高联合国维和特派团的效率方面具有巨大潜力，因为它们需要在日益复杂的实地环境中应对越来越多的任务。1 近期有关维和新技术的讨论大多围绕无人驾驶飞行器 (UUAV) 和其他尖端航空技术的使用。2 然而，对无人驾驶飞行器关注过度则掩盖了另一类技术，几十年来，这类技术已帮助维和人员提高了效率，并且其潜力每年都在增长：卫星图像和地理信息系统 (GIS)。若要了解这类技术在维和中的用途，只需看看前联合国塞拉利昂特派团 (UNAMSIL) 部队指挥官丹尼尔·奥潘德中将的经历。他曾说过：“地理信息已被认为是士兵最重要的武器，仅次于枪支。这项任务最初在行动中遇到了很多挫折，因为没有地形图来制定准确的行动计划或命令，因此叛军很容易伏击那些对行动责任区知之甚少且没有地图的外国维和人员。”3
与可再生能源整合的环境和经济派遣的明智优化
摘要 - 近年来，由于其在不同的时间间隔内有效管理分布式生成（DG）的能力，对微电网（MG）的最佳调度方法（MG）的关注已加剧。风能和太阳能等可再生能源的间歇性质对MG内的经济调度构成了重大挑战，因为它们的不可预测性使能源之间的协调复杂化。本文考虑了MGS中多目标最佳调度的新颖，全面的框架，考虑到生态和经济因素。框架集成了各种生成单元，包括光伏（PV）系统，风力涡轮机（WT），微涡轮机（MT），燃料电池（FC）和电池存储（BT）系统。为了解决平衡多个目标的复杂性和可再生能源的随机性质，该研究旨在制定可行的多目标最佳调度策略，从而通过使其更快，更稳定和更有效地收敛来改善MG操作。高级优化技术，尤其是智能算法，在强大的模拟环境中用于应对挑战。该研究开发并部分测试了一个数学模型，以进行多个客观最佳调度，从而促进动态参数计算，以确保尽管有可再生能源复杂性，但仍确保有效的系统操作。这项研究证明了使用智能优化进行高效，可持续的MG调度系统的潜力，为未来的实验实现和完善提供了见解。
单细胞 RNA 测序和空间转录组学的进展：改变生物医学研究
近年来，生物化学、材料科学、工程学和计算机辅助测试领域的重大进步推动了用于分析遗传信息的高通量工具的发展。单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 技术已成为在单细胞水平上解剖遗传序列的关键工具。这些技术揭示了细胞多样性，并允许以极高的分辨率探索细胞状态和转变。与提供群体平均数据的批量测序不同，scRNA-seq 可以检测出原本会被忽视的细胞亚型或基因表达变异。然而，scRNA-seq 的一个关键限制是它无法保留有关 RNA 转录组的空间信息，因为该过程需要组织解离和细胞分离。空间转录组学是医学生物技术的一项关键进步，有助于在单细胞水平上在组织切片中的原始空间环境中识别 RNA 等分子。这种能力比传统的单细胞测序技术具有显著的优势。空间转录组学为神经学、胚胎学、癌症研究、免疫学和组织学等广泛的生物医学领域提供了宝贵的见解。本综述重点介绍了单细胞测序方法、最新技术发展、相关挑战、各种表达数据分析技术及其在癌症研究、微生物学、神经科学、生殖生物学和免疫学等学科中的应用。它强调了单细胞测序工具在表征单个细胞动态特性方面的关键作用。
印度比哈尔邦Muzaffarpur区土壤肥力的地理空间分析：整合GPS和GIS技术
使用全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）生成的土壤生育图是有效营养管理决策的关键工具。然而，发现印度比哈尔邦穆扎法尔布尔区的米纳普尔，坎蒂和马尔万街区的土壤肥力数据不足。因此，在这三个区块中进行了土壤肥库存研究，以创建主题土壤生育图。使用手持GPS设备从研究区域的各个位置收集了40个地理参考的复合土壤样品。使用标准方法分析了处理后的土壤样品的各种土壤生育参数。然后，使用具有反距离加权（IDW）插值技术的ArcGIS软件创建土壤养分状态和生育图。结果清楚地表明土壤反应是碱性，pH值超过7.5。发现土壤有机物，钾和硫的含量低至中等，而在这些区块中，可用的氮和磷水平非常低。最终得出的结论是，该研究生成了比哈尔邦Muzaffarpur区的Minapur，Kanti和Marwan Blocks的主题土壤生育图，从而揭示了具有低至中等有机物，钾，硫磺和硫磺以及非常低的氮气和氮气和磷的碱性土壤。关键字：GIS;全球定位系统; Muzaffarpur;土壤生育图。1。引言作为所有生命的源泉，土壤是最重要，最有价值的自然资源[1]。GI用于收集，存储，检索，转换和显示空间数据[14]。土地利用和土壤管理策略对土壤生育能力有影响，土壤生育能力在空间上因田地而异[2,3]。通过有效的营养管理，维持土壤的生育状况对于可持续作物生产是必要的[4,5]。生育能力管理已被证明是一种成功的方法，可以通过物理，化学和生物学过程的结合带来实质性地理变异性的农业土壤的生产力[6-9]。基于土壤测试的生育能力是具有高度空间变异性的农业土壤的有效工具[10]。土壤肥力的基本指标是土壤（质地，结构和颜色）的物理特征，pH，有机物，主要养分，二次营养和微量营养素（B，F，Fe，Fe，Zn，Cu和Mn）等[11]。了解土壤生育能力的状态对于制定支持作物种植设计的有效土壤管理计划至关重要[12,13]。遥感工具（例如全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS））是评估土壤空间变异性的新兴工具。与农业有关的主题地图（土壤生育能力，土地使用，土地覆盖，土壤侵蚀等）通过GPS工具生成的极大地有助于制定特定地点的营养管理策略[15]。 在技术中，出现了自然的研究极大地有助于制定特定地点的营养管理策略[15]。在技术中，出现了自然的研究