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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
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
利用表面曲率实现空间分辨的 X 射线反射率：液态铜上的石墨烯域
X 射线反射率 (XRR) 被广泛用于研究硬质和软质凝聚态材料的表面和界面，包括二维材料、纳米材料和生物系统。它能够以亚埃的精度推导出材料表面区域沿法线的横向平均电子密度分布。[4–6] 这有助于确定各种参数，包括表面粗糙度、单层或多层材料的结构以及毛细波对液体表面的影响。高亮度同步加速器 X 射线束能够在环境条件下实时在分子水平上分辨材料结构，而其他表面敏感实验技术几乎无法做到这一点。[7] 此类实验的例子是使用专用设备和样品池研究液体表面和界面。[8–11] 然而，存在与液体 XRR 相关的特殊问题。液体和支撑物之间的润湿角会导致样品液体弯曲，这通常会使数据分析复杂化。 [12] 这个问题可以通过利用能够处理大面积样品的样品环境来解决，例如朗缪尔槽 [13] 应用特殊的数据处理方法 [12,14] 或使用 X 射线纳米束。 [15] 然而，在某些情况下，可以充分利用样品曲率，例如 Festersen 等人 [15] 使用宽平行同步加速器光束“一次性”记录 XRR 曲线，但散射矢量 q 的范围有限。 专用于原位和/或原位 XRR 研究的样品环境 [16] 的最新发展开辟了新的机遇，例如，通过化学气相沉积 (CVD) 研究在液态金属催化剂 (LMCats) 上生长 2D 材料的过程。 [17] 这些系统有望生长高质量的材料 [18] 但同时，对实验的要求很高。 [19] 它们必须适应高操作温度、高材料蒸发以及在大气压下暴露于反应气体混合物。此外，它们还局限于有限尺寸的样本
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
在拟南芥根中解析在空间上不同的植物激素反应区，由oxysporum fusonium oxysporum
茉莉酸（JA），乙烯（ET）和水杨酸（SA）是三个主要的植物激素协调植物防御反应，这三个均与防御真菌病原体氧气的防御有关。但是，它们独特的作用方式和可能的相互作用仍然未知，部分原因是所有有关其活动的空间信息均缺乏。在这里，我们着手通过使用新开发的基于荧光的转录记者线的实时显微镜来探测植物免疫的这一空间方面。我们创建了一个植物免疫系统启动子（GG-PIPS）的Greengate矢量收集，使我们能够以单细胞分辨率对免疫途径的局部激活进行成像。使用此系统，我们证明了SA和JA在邻近真菌定植位点的不同的根细胞中彼此之间的空间分开作用，而ET则有助于这两组。sa和et诱导了过度敏感的反应，作为第一道防线，而JA和ET在单独的第二道防线中控制了针对病原体的积极防御。缺乏解决单个细胞水平上植物免疫反应的这种方法，这项工作表明，基于显微镜的方法可以详细了解植物免疫反应。
多中心随机双盲安慰剂对照跨界研究长期嘈杂的电力前庭刺激对前庭病中姿势或步态的影响
HIV感染暗示了人体中的一系列组织，从肛门生殖道中的病毒反式传教开始，随后持续存在于淋巴组织和大脑中。尽管使用孤立细胞的研究对我们了解艾滋病毒感染有显着贡献，但组织微环境的特征是一系列因素的复杂相互作用，所有这些都会影响感染的过程，但在离体研究中却被遗漏了。为了解决这一知识差距，有必要使用基于成像的方法来研究感染动力学和宿主免疫反应。在过去的十年中，新兴的成像技术不断地重新罚款，无论是根据目标的范围和范围而言。这样做，这就打开了可以通过原位研究来回答的新问题。本评论讨论了现在可用的高维成像方式，以及它们用于理解HIV感染的空间生物学的应用。
Bhuvan NextGen：实现地理空间经济
Bhuvan 是印度空间研究组织基于网络的地理空间平台。它托管着各种数据和服务，包括多日期、多传感器卫星数据可视化、专题地图、近实时灾害服务、地球和气候服务、众包应用程序和各种地理空间应用。
系统空间：空间系统发育分析
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