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湖2024：人类福祉的湿地
2024湖将是第14个双年展的湖泊会议，将重点关注“人类福祉的湿地”。湿地构成了区域水文周期的重要组成部分。它们具有很高的生产力，支持异常大的生物学多样性，并提供各种生态系统服务，例如食物，纤维，废物同化，水净化，减少洪水，侵蚀，侵蚀控制，地下水补给，微气候调节，增强了许多重要的景观和社会文化活动。湿地通过捕获和存储碳减少大气温室气体（GHG），并为洪水，风暴潮和沿海淹没等危害提供弹性
硝基固醇微生物工程印刷
硝基固醇是一种微生物生物刺激剂，含有活性形式（1 x 10月CFU）的氮固定细菌群落，具有穿透植物叶子并产生菌落的能力。这些细菌通过不断，始终如一地以直接同化的形式从大气中提供氮刺激植物的生长，并产生植物（Auxins等）），可确保快速，剧烈和平衡的生长以及收获的定量和定性特征的令人印象深刻的改善，同时降低氮肥，这反复证明是一项长期的实验性研究，在不同的作物和多样化的土壤和多样性的土壤中。
在干燥的一年与潮湿的一年中成熟的混合森林中的地下树碳分配增加了
fi g u r e 2在混合地中海森林的五种物种中，在地上和地下的碳平衡和碳分配。（a）碳（c）源（同化）和kg c树中五个主c下沉的总和-1年级-1。星号是有显着差异的（物种×年×通量，p <.001，n = 4）。（b）对五个主要C汇的碳分配：繁殖，呼吸，生长，垃圾和渗出量分为地上和地下分配。比率值假设源和下沉之间的C平衡。灰色背景代表干燥的一年。
国际科学研究数字组织IDOSRJSR1.1.3742.100 IDOSR SCIE杂志
简介毛巾通常是由棉纤维制成的，这些棉纤维的特征是与其他每天的纺织品相比，用于在狂热环境中使用的毛巾[1]。由于有效吸收水和发汗潜力的结果，毛巾通常被用来迅速从身体和无生命物体的表面后迅速从身体和手中清除大量的水分。这相应地导致微生物与水膜及其在纺织品中的生存能力同化成为具有传染性剂（包括多药耐药的MDR细菌种类）的名副其实的通道[2-4]。家庭或公共场所中的标准毛巾被认为对家庭，医疗机构和社区中的病原微生物的转移负责[5-6]。
使用数据的地质碳存储的历史匹配...
基于监视数据的历史匹配将使不确定性减少，从而改善了工业规模的碳存储操作中的含水层管理。在传统的基于模型的数据同化中，对地理位置参数进行了修改，以在流量模拟结果和观察结果之间进行强制一致。在数据空间反转（DSI）中，历史匹配量的关注量，例如后压力和饱和磁场，以观察为条件，而无需构造后几何模型而直接推断出来。这是使用一组（1000）先前的仿真结果，数据参数化和贝叶斯设置后的后取样来有效完成的。在这项研究中，我们（在DSI中）开发和实施了基于深度学习的参数化，以在一组时间步长下代表时空压力和CO 2饱和场。新的参数化使用对抗性自动编码器（AAE）来减小尺寸和卷积长的短期内存（ConvlstM）网络来表示压力和饱和场的空间分布和时间演化。此参数化在DSI框架中使用多个数据同化（ESMDA）的集合更加顺畅，以实现后验预测。一个现实的3D系统，其特征是从一系列地质场景中提取的先前地质实现。引入了局部网格完善过程，以估计历史匹配公式中出现的误差协方差项。使用新的DSI框架为多个合成真实模型提供了各种数量的广泛历史匹配结果。在所有情况下，都达到了后压力和饱和场的大幅度不确定性。该框架还用于有效地为一系列误差协方差规范提供后验预测。使用传统的基于模型的方法，这种评估将非常昂贵。
认证策略和业务计划专业人士
灵活性和便利性参与者可以在任何地方学习，并且可以在一周的时间内连续安排在2周或更长时间以上的几天中。参与者可以随时随地从任何地方访问学习材料。定制的课程内容课程内容，案例研究和练习将根据小组的行业或选定的职能领域进行定制，以及评估当前的需求和能力开发需求。业务连续性工作的连续性，每天会议安排最多4个小时，以确保信息同化效率和与工作相关的任务完成。虚拟协作学习促进了公司间学习，从而在专门的电子学习技术的帮助下，导致虚拟团队的合作和沟通。
UIFCW指南2024-地球预测创新中心
The UFS-R2O Project began in July 2020, and the first three years of the project (Phase I; July 2020 - June 2023) resulted in many accomplishments, leading to significant advancements in developing the FV3-based systems including the Hurricane Analysis and Forecast System (HAFS) version 1, the regional Rapid Refresh Forecast System (RRFS) version 1, the Global Forecast System (GFS) version 17 and Global Ensemble预测系统（GEFS）版本13。该项目的第二阶段（2023年7月至2026年6月）将继续发展和改善全球，区域和飓风预测系统及其数据同化，物理，大气组成，基础设施，验证以及后处理的组成部分。