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马来西亚土地表面温度的变化和预测
温度和天气模式的长期变化提供了行星正在经历全球变暖的证据。全球变暖对生态系统的有害后果影响了人，植物和动物。一个区域中的土地表面温度上升已成为确定特定气候变化策略的关键指标。马来西亚分为马来西亚半岛和位于婆罗洲岛上的沙巴砂岩，包括四个超级区域和36个子区域。以纬度和纵向测量的子区域之间的距离为150像素（相当于95公里），覆盖了整个国家。本研究使用了NASA Terra卫星的中等分辨率成像谱仪（MODIS）的数据，覆盖2000-2022。在立方样条方程中部署了八个，四个和三个结，以分析2022年至2030年的周期性数据，变化和LST预测。从[0.377，0.507]°C的置信区间，每十年的LST变化的全球平均升高为0.445°C，显着性水平为5％。LST的平均预测波动表明每十年的显着上升为0.383°C。马来西亚尚未显示出LST加速度的显着下降
分析Rajshahi的温度和降雨的时间变化
在全球范围内，全球变暖带来的气候变化正在引起严重的变形。Rajshahi坐落在孟加拉国的心脏地带，经历了自己独特的天气模式和环境动态。为了对Rajshahi的气候模式进行趋势分析，从孟加拉国气象部（BMD）获得了从1970年到2018年的广泛数据。这个全面的数据集涵盖温度和降雨量的每月平均值。MS Word，MS Excel，SPSS和地理信息系统（GIS）等工具用于探索统计分析并确定研究地点的趋势。调查结果表明，与降水水平持续下降，温度的升高可明显升高。最低温度的升级超过了最高温度。在1970年至2018年间，拉杰沙希的年平均温度表现出明显的向上轨迹，其特征是每年迅速升级为0.013°C。年度温度波动的速率分别为0.017°C和0.009°C，分别为最大和最小范围。在整个1970 - 2018年中，季风前，季风和季风季节的最高温度分别为0.019°C，0.036°C和0.006°C/年/年。从1990年到2018年，季节性的最高温度在整个冬季也显示出略有积极的趋势。在拉杰沙希（Rajshahi），年平均降雨量从1970年至2018年下降，速度为-1.0593毫米/年。Rajshahi的气候波动在年度和十年范围内都存在。冬季，季风前和季风季节的速率分别为0.008°C，0.018°C和0.016°C/年，季节性的最低温度显示出越来越高的趋势。冬季，季风前，季风和季风后季节显示，季节平均降雨量的趋势下降，季风季节显示年度最大的年减少（-2.509毫米）。在过去的十年（2000-2009）中，平均温度升高了0.0422°C，而平均降雨量降低了26.01毫米。
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超越神经科学的处理和分析相关的变化
1个儿童思维研究所，美国纽约，美国2共济会发展脑研究所，3儿科学系4，4明尼苏达州明尼苏达大学儿童发展研究所，美国明尼苏达州明尼阿波利斯大学，美国5号医学信息学和临床流行病学系6美国纽约州奥兰治堡研究所8诊断医学系，德克萨斯大学奥斯汀分校，美国德克萨斯州奥斯汀市9宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院Perelman医学院，宾夕法尼亚大学Perelman医学院Perelman医学院，美国宾夕法尼亚州费城10年，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，佩雷曼医学院，佩雷曼医学院，佩雷尔曼医学院。中国北京北京心理学研究所，行为科学12磁共振成像研究中心，中国科学院心理学研究所，中国北京，中国北京，13国际大数据抑郁症研究中心，中国北京学院，中国北京学院，14中国心理学系，中国中国科学院，中国科学院，中国北京科学院15瑞士16美国加利福尼亚州旧金山斯坦福大学心理学系17精神病学系，宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，美国宾夕法尼亚州，美国，美国。 *通讯作者：1个儿童思维研究所，美国纽约，美国2共济会发展脑研究所，3儿科学系4，4明尼苏达州明尼苏达大学儿童发展研究所，美国明尼苏达州明尼阿波利斯大学，美国5号医学信息学和临床流行病学系6美国纽约州奥兰治堡研究所8诊断医学系，德克萨斯大学奥斯汀分校，美国德克萨斯州奥斯汀市9宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院Perelman医学院，宾夕法尼亚大学Perelman医学院Perelman医学院，美国宾夕法尼亚州费城10年，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，佩雷曼医学院，佩雷曼医学院，佩雷尔曼医学院。中国北京北京心理学研究所，行为科学12磁共振成像研究中心，中国科学院心理学研究所，中国北京，中国北京，13国际大数据抑郁症研究中心，中国北京学院，中国北京学院，14中国心理学系，中国中国科学院，中国科学院，中国北京科学院15瑞士16美国加利福尼亚州旧金山斯坦福大学心理学系17精神病学系，宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，美国宾夕法尼亚州，美国，美国。*通讯作者：
人类视交叉上核大脑活动的昼夜变化
视交叉上核 (SCN) 是昼夜节律的中央时钟。动物研究揭示了 SCN 中神经元活动的每日节律。然而，人类 SCN 的昼夜节律活动仍然难以捉摸。在本研究中，为了揭示人类 SCN 活动的昼夜变化，我们采用区域边界映射技术对静息状态功能图像进行 SCN 定位，并使用灌注成像研究 SCN 活动。在第一个实验中（n = 27，包括男女），我们每天扫描每个参与者四次，每 6 小时一次。中午的活动较多，而清晨的活动较少。在第二个实验中（n = 20，包括两种性别），从午夜到黎明每 30 分钟测量一次 SCN 活动，持续 6 小时。结果表明，SCN 活动逐渐减少，与脑电图无关。此外，关灯后 SCN 活动与啮齿动物 SCN 活动相一致。这些结果表明，人类 SCN 的昼夜变化遵循夜行性和昼行性哺乳动物的授时周期，并受物理光而非当地时间的调节。
评估水稻品种混合物的产量变化（VarMix®）...
传统上，水稻种植严重依赖于针对特定性状而定制的单一品种，但这些方法在恢复力和稳定性方面表现出局限性。采用品种混合（VarMix）使我们能够利用遗传多样性，从而提高产量稳定性，加强病虫害管理，优化资源效率，最终促进更可持续、更具恢复力的水稻生产系统。本研究使用加性主效应和乘性相互作用（AMMI）方法，结合方差和主成分分析（PCA），研究了 12 个不同环境中 12 个水稻品种混合物和单一品种的表现。分析表明，环境因素是遗传变异的主要驱动因素，对水稻产量动态有重大贡献。值得注意的是，NSIC Rc298 (A)、NSIC Rc298: NSIC Rc214: NSIC Rc216 (ABC) 和 NSIC Rc214: PSB Rc82: NSIC Rc238 等基因型
脊椎动物脑大小的扩展父母的配置和变化
1动物社会生态学系，麦克斯·普朗克动物行为研究所，德国康斯坦茨，2进化人类学系，苏黎世大学，苏黎世，瑞士，瑞士3，进化生物学与环境研究系，苏黎世大学，苏黎世大学，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士，瑞士，瑞士国的发展和进化研究小组，梅克斯，麦克斯，麦克斯，麦克斯，麦克斯，麦克斯，麦克斯。 5新南威尔士大学生物学，环境与地球科学学院进化与生态研究中心，澳大利亚悉尼，6个环境科学研究所； Jagiellonian University，Krakow，波兰，康斯坦茨大学生物学系7，德国康斯坦茨大学，德国康斯坦茨大学，集体行为高级研究中心，康斯坦茨大学，德国康斯坦茨大学，9号集体行为，9号，麦克斯·普兰克（Max Planck
2023 年护士和助产士（州）奖 奖项变化
1. 安排 2. 无额外索赔 3. 定义 4. 除护理主任和区域经理以外员工的工作时间和空闲时间、护士教育 4A。多项任务 5. 试点轮班项目 6. 引入变革 7. 护理主任和护士教育区域经理的工作时间和空闲时间 8. 轮班表 9. 薪金 10. 薪金牺牲用于养老金 11. 家庭暴力相关事宜的休假 12. 特别津贴 13. 继续教育津贴 14. 气候和隔离津贴 15. 轮班和周末工作的加班费 16. 票价和费用 17. 特别费率和条件 18. 电话津贴 19. 承包商和劳务雇佣业务员工的工作健康和安全 20. 流动性、超额票价和旅行 21. 汽车津贴 22. 通讯设备提供 23. 制服和洗衣津贴 24. 高级职责 25. 加班 26. 护送职责27. 薪资支付及详情 28 登记待定 29. 兼职、临时工及临时雇员 30. 年假 31. 年假津贴 32. 家庭及社区服务假及个人/护理假 33. 长期服务假 34. 产假、领养假及育儿假 35. 军事假 36. 回国假 37. 病假
B14-变异与进化考试实践1名称：得分
从河流中产卵的野生鲑鱼孵化。小鲑鱼，然后向下游游泳。3 - 4年后，他们返回繁殖，通常在孵化的同一条河流中。如果鱼回到另一条河流，它们不会像返回同一河那样成功繁殖。这意味着每条河都有自己的鲑鱼种群。每个繁殖种群与其他所有种群都略有不同。
基于动力学的推理环境依赖性微生物相互作用及其动态变化
自然界中的抽象微生物群落正在动态发展，因为成员物种会改变其相互作用。考虑了种间相互作用中这种与上下文相关的动态变化，对于预测性生态建模至关重要。在没有可推广的理论基础的情况下，我们对微生物相互作用如何由环境因素驱动，这显着限制了我们预测和设计社区动态和功能的能力。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的理论框架，使我们能够通过结合生长动力学和广义的Lotka-volterra模型来表示种间相互作用作为环境变量（例如底物浓度）的明确函数。这两个互补模型的协同整合导致了种间相互作用的改变，这是微生物物种在混合关系中的阳性和负面影响之间动态平衡的结果。使用两个大肠杆菌突变体的合成联盟在智力上证明了我们的方法，这些联盟是代谢依赖的（由于无法合成必需氨基酸的合成），但在共享底物上竞争性生长。使用我们的模型对大肠杆菌二进制联盟进行了分析，不仅显示了两个氨基酸增强性突变体之间的相互作用如何受到限制底物的动态变化的控制，还可以量化以前不可示的微生物相互作用的复杂方面，例如相互作用中的不对称。我们的方法可以扩展到其他生态系统，以模拟其与生长动力学的种间相互作用。