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数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
gansu中种子植物空间分布的环境响应策略
植物多样性与环境反应策略之间的相互作用对于生态系统适应性和稳定性至关重要。现代生态学中的一个主要重点是阐明环境因素如何塑造植物多样性模式并调节跨异构景观的物种分布。这项研究采用联合物种分布模型（JSDM）来定量分析中国甘西省植物空间分布的环境变量的影响，同时检查不同条件下的种间相互作用。结果表明，环境因素解释了95.4％的方差，强调了它们在确定植物分布中的主要作用。栖息地类型占差异最大的份额（33.5％），其次是高程（22.1％），平均年温度（20.3％），平均年降水量（15.1％）和太阳辐射（4.4％）。物种对环境协变量的反应主要是独立的，系统发育相关性较弱（后平均值：0.17），反映了家庭一级的有限的生态利基保守主义。从地理上讲，北部Qilian山麓丘陵，Lanzhou-Baiyin荒野，Loess Plateau和Gannan Plateau等地区与大多数植物家庭表现出负相关，在空间变异性中起着关键的限制或驱动因素的作用。此外，有33.7％的种子植物家族与光强度显示出负相关，强调其作为主要限制因素的作用。省级，竞争并不能主要限制甘努的种子植物共存。通过识别跨异质然而，在区域上，观察到明显的环境反应差异。在西北，太阳辐射（37％）和降水（25％）是植物分布的主要驱动因素，而在东南部，太阳辐射（36.3％）和高度（34.7％）占主导地位。这些发现强调了物种共发生的模式是规模依赖性的，并且受区域资源可用性的影响。在资源丰富的东南地区，植物家庭表现出积极的共同出现模式，指示相互作用或共生相互作用，而由于增强了分散竞争的增强，资源筛查的西北地区经历了强化的负面共发生。这项研究强调了环境梯度在gansu中构建种子植物分布中的关键作用，从而提供了对生态适应和进化史相互作用在塑造植物多样性中的相互作用的见解。
将地理空间信息应用于气候挑战
文本中的文本为每个部分的开头用于提供各节的指导。这是“将地理空间信息应用于气候挑战”的高级未经编辑的副本。任务团队将在接下来的几个月内详细阐述并基于该草案，直到联合国全球地理空间信息管理（UN-GGIM）的第七级高级论坛（UN-GGIM）将于2024年10月8日至10日在墨西哥墨西哥城召集，设计为“ do-geospatience”的更新版本，是什么？首先在第十三届会议上介绍了委员会要求成员国分享其国家，地区和全球经验，证明了地理空间信息在气候和弹性方面的作用，建立了证据体。预计将通过交互式故事图（或类似平台）发布国家体验并提供，并在第七级高级论坛的领导中得到增强]
地理空间科学技术的冬季学校（...
地理空间科学和技术知识的夏季/冬季学校能力建设计划已被确定为印度可持续经济增长的最重要驱动因素。印度通过其“数字印度”计划采用了新的信息制度来实现可持续经济增长，以支持善政，可持续发展目标和赋予其公民权力。在过去的三十年中，将地理空间技术广泛采用到各个部门中已被证明是应对这些挑战的有效推动者。印度政府的自然资源数据管理系统（NRDMS）的国家地理空间计划（NGP）的能力建设计划倡议，以前的自然资源数据管理系统（NRDMS），通过与各种合作伙伴组织合作，通过各种各样的计划来开发国家地理空间科学和技术发展的国家能力。三个星期的计划正在三个级别（标准），1级（空间思维）和2级。此外，还有一个为期三天的地理创新挑战计划。该计划的目的是与学术界和用户机构合作建立知识和各级治理，并促进创新。地理空间科学和技术的2级夏季 /冬季学校这个三周计划是全国八家机构实施的主题特定的高级培训。为期一周的在线刷新会议将在三周计划开始之前举行。3印度政府由国家地理空间计划（NGP）支持的21天夏季/冬季学校（第2级），印度政府由国家地理空间计划（NGP）支持通过使用地理空间软件来开发地理空间技术的知识和能力建设。
环境条件对英语频道长期鱿鱼（Loligo spp。）招聘强度和空间位置的影响
英国频道是东北大西洋地区最高的长期鱿鱼着陆点，使鱿鱼成为该地区运作的塞尔萨尔遗迹所利用的最有价值的资源之一。该资源由两个短寿命的长鱿鱼物种：loligo forbesii和L. vulgaris组成，它们的外观相似（它们没有被钓鱼者区分开），但在其生命周期的时间上有所不同：在L. forbesii中，在7月，在L. dufgaris招募的招聘峰会出现在L. dufgaris peak in Nevember中。头足类物种（例如Loligo spp。）的丰度和分布取决于有利的环境条件，以支持生长，繁殖和成功募集。This study investigated the role of several environmental variables (bottom temperature, salinity, current velocity, phosphate and chlorophyll concentrations) on recruitment biomass (in July for L. forbesii and November for L. vulgaris ), as based on environmental data for pre-recruitment period from the Copernicus Marine Service and commercial catches of French bottom trawlers during the recruitment period over the years 2000 to 2021.为了说明环境描述符与生物响应之间的非线性关系，将一般添加剂模型（GAM）拟合到数据中。在各自的招聘期内，获得了单独的模型，以预测法拉克利斯和福布西生物量指数。这些模型解释了生物量指数变化的很高比例（L. forbesii为65.8％，而福尔加里（L. vulgaris）的差异为56.7％），并且可能适合预测资源的丰度（以生物量）和空间分布。此类预测是指导经理的理想工具。由于这些模型可以在开始季节开始前不久进行，因此它们的常规实施将在实时填充管理中进行（由与短寿命物种打交道的薄薄的科学家促进）。
TC 2-22.7 地理空间情报手册
2005 年，美国陆军情报卓越中心 (USAICoE) 开始了一项从摇篮到坟墓 (C2G) 的努力，以确定和解决地理空间情报 (GEOINT) 学科的理论、组织、培训、物资、领导者发展、人员和设施 (DOTMLPF) 问题。C2G 成员进行了完整的 DOTMLPF 评估，以便系统地记录各级行动中新兴和未来的 GEOINT 要求。C2G 成员审查了当前的组织结构、作战经验教训以及实施 GEOINT 所需的陆军理论变化。这项研究统一了受 GEOINT 影响的理事会和实体，例如— 理论。 军事情报局局长办公室。 培训。 美国陆军训练与条令司令部地理空间能力经理。 美国陆军工程学校 (USAES)。 USAICoE。 整个情报界的 GEOINT 人员。
地理空间科学与技术暑期学校（...
最近，知识被认定为印度经济可持续增长的最重要驱动因素。印度通过“数字印度”计划采用了新的信息制度，以实现经济可持续增长，从而支持良好的治理、可持续发展目标和赋予公民权利。在过去的三十年中，地理空间技术在各个领域的广泛应用已被证明是应对这些挑战的有效推动因素。印度政府科技部国家地理空间计划 (NGP) 前身为自然资源数据管理系统 (NRDMS)，其能力建设计划旨在通过与各种合作伙伴组织合作的各种计划，发展国家地理空间科学和技术发展能力。为期三周的计划分为三个级别，即 1 级（标准）、1 级（空间思维）和 2 级。此外，还有为期三天的地理创新挑战计划。该计划的目标是与学术界和用户机构合作，建立知识和各个级别的治理并促进创新。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。