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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]
AsterX 2023 军事太空演习 - 武装部队部
它基于专门设计的技术平台，丰富了新功能和包含 23 个空间事件（包括网络领域事件）的场景。大约将模拟5000个太空物体，其中包括20个专用于太空支援行动的传感器，以应对10种不同类型的威胁。
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）。
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。
对硒扩散和钝化太阳能电池中硒扩散和钝化的定量评估
在CDSETE/CDTE太阳能电池中引入硒已导致归因于散装缺陷的钝化的设备性能。在这项工作中，对具有不同SE浓度的一系列CDSETE/CDTE薄膜进行高分辨率的阴极发光实验，以量化SE的机理和钝化作用。我们证明了SE浓度和辐射效率之间的普遍依赖性，以及CDTE和CDSE 0.4 TE 0.6之间发光的10倍。原始的发光图被转换为SE浓度的地图，揭示了其在堆栈中的分级轮廓。我们证明了SE沿氯化镉退火处理引起的CDTE晶界的扩散并确定扩散系数，在晶界，在晶界的扩散系数是晶粒内部的八倍以上。这些结果为SE分布及其对CDSETE/CDTE太阳能电池的钝化的影响提供了微观见解。
集成分析工具将空间RNA测序转变为成像师
新的计算工具，具有伪单细胞分辨率组织学（Spotiphy）的现场成像仪，采用机器学习算法来显着改善常规的空间转录组技术。这些技术着眼于捕获基因表达的网格上的预定义的“斑点”。这些本质上是在整个组织段中形成最终基因表达图像的像素。每个位置通常包含多个，通常是异质的细胞，使它们难以分类和分析单个细胞。
新技术在CRISPR筛选上放置了空间镜头
传统的放大方法与指南RNA的分子不适应，因此第一作者和前博士后研究员LoϊcBinan制定了一种创新的策略，以在其原始站点生成每个指南RNA的许多本地副本。通过将其与称为Merfish的基于荧光的空间转录组方法结合起来，在空间环境中，witturb-fish可以揭示每个扰动的身份和细胞的转录组。
分析了地方性环境中的瘟疫反刍动物病毒（PPRV）暴发的时空风险：范围审查
1。引言一种称为Peste des Petits反刍动物（PPR）的病毒会影响小型反刍动物，主要是绵羊和山羊，但它也会感染家畜。PPR病毒（PPRV）是paramyxoviridae属的菌群的单链，非分段的RNA病毒（1）。PPRV的基因组跨越15,948个核苷酸（NT），并结构为六个开放式阅读帧（ORF）。由这些ORF编码的六种结构蛋白是聚合酶（P）或大蛋白（L），融合蛋白（F），磷酸蛋白（P），基质蛋白（M），黑凝集素蛋白（H）和核蛋白（N）。此外，非结构蛋白C和V由ORF转录单元（2）编码。通过使用部分基因序列的系统发育研究，通过系统发育研究从两种结构蛋白N或F中描述了四个谱系（3）这些PPRV的谱系分布在包括非洲，亚洲和欧洲在内的几个地理区域中（4）。所有四个PPRV谱系都存在于非洲，自1940年以来，西非国家一直局部局部病毒。当前的证据表明，谱系I病毒不再循环，因为自2001年以来就没有发现这种血统（5）。血统II主要出现在西非，尽管最近在刚果民主共和国（DRC）和坦桑尼亚报道了这一点（6）。北部和西部的北部都没有报道谱系III，尽管在科莫罗斯群岛以及东北，东部和中非都可以找到它。非洲最常见的血统IV已在15个不同的国家中记录在第15个国家中。（6）。迄今为止，它已在非洲的北部，西部，中部和东部地区进行了确定，并且正在逐渐向南移动。随着PPRV继续散布在以前未感染的地区，数以千万万的家庭小型反刍动物和野生动植物面临感染的风险。但是，在以前未感染的地区发现的PPRV感染以及被感染的国家的谱系混合物共同强调了PPR的地理和时间动态特征（7）。年度全球经济损失估计，这些损失的年度经济损失约为1.45美元，这些损失的一半，这些损失的一半，这些损失影响了非洲和一季度的ASIA。这些损失是由死亡率造成的，死亡率最高为20％，而发病率达到100％（8,9）。由于对绵羊和山羊农民的高影响力PPR，粮食和农业组织（FAO）和世界动物健康组织（以前称为OIE）已正式启动了一项全球旨在消除PPR的计划。
使用高清晰的空间分析
图1。使用visium HD对CRC和NAT样品进行分析。串行组织切片。选择了样品子集并用visium HD测定法（n = 3 CRC和n = 2 Nat）进行分析。切片。串行切片，并通过v2分析（n = 1 CRC和n = 2 Nat）进行测定。单细胞数据用于创建用于单元类型注释的参考数据集。原位数据用于验证visium HD数据和后续分析的发现。使用匹配数据集的数据进行了技术性能比较。
空间人胸细胞图映射
Nadav Yayon 1.2 ^，Veronika R. 1 ^ 1 ^，Lena Boehme 3 ^，很快1，Brianna 3 Wachter 4，Rebecca T. Tuck 1，Emma Dann 1， 9，Vitalii 7骨骼1，维护材料10，David Crossland 10，Martia Bostics 4，8 French Palace 4，Elena Prigmore 1，Roger A. Barker 11，小小，11岁， Marioni 2:14 *，Tom Tagon 3:13 *，Sarah A. Teichmann 1.15 *