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世界地理：气候区域，生态系统和生物群落
能源生产沙漠中晴朗的天空和高水平的太阳能是发电的理想选择。摩洛哥的NOOR太阳能电厂是世界上最大的浓缩太阳能（CSP）开采大型石油和天然气储量。例如，沙特阿拉伯拥有第二大石油储备，卡塔尔拥有第三大已验证的天然气储量。两个国家都位于阿拉伯沙漠中。可以转移定居水供应，以使城市在沙漠中生长。例如，埃及的Sharm El Sheikh以其水上运动和水肺潜水而闻名。但是，由于该地区缺乏淡水，两家政府拥有的淡化公司正在运营，需要大量的能量使用。该地区依靠旅游业，因此需要游泳池和酒店的水。该市计划在2045年根据联合国栖息地计划获得无污染的计划。旅游业许多沙漠国家现在正在利用景观来产生游客的收入。活动包括骆驼游乐设施，沙丘越野车和砂板。尽管位于沙漠中，但阿拉伯联合酋长国的迪拜市仍有许多景点。其中包括一个水族馆，一个室内滑雪坡和一个水上乐园。
发现地理卫星：从数据集到Kelvins Spotgeo挑战
地球同步赤道轨道（GEO）是许多重要空间资产的所在地，例如远程通讯和导航卫星。GEO中监视居民空间对象（RSO）是实现空间情境意识（SSA）和保护批判空间资产的关键方面。然而，由于目标的极端距离以及包括云的缘故，大气/天气效应，光污染，传感器噪声/缺陷和恒星闭合，因此基于地面的地理对象进行了挑战。Kelvins Spotgeo挑战旨在确定来自低成本地面望远镜的图像在多大程度上可用于检测GEO和近Geo RSO，仅来自没有任何其他元数据的光度信号。同时，Spotgeo数据集还解决了有关卫星检测问题的计算机视觉观点中缺乏公开可用的数据集；通过组装和释放这样的数据集，我们希望在光学检测RSO上付出更多的努力，并为现有方法和将来的方法提供客观的台式标记。在这项工作中，我们介绍了Spotgeo数据集开发，Challenge设计，评估指标和结果分析的详细信息。
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。
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。
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
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]
前里韦萨尔特斯营地：国家启动地理定位和挖掘行动，以确定墓地的位置
感谢 INRAP 考古学家的研究，有关墓地潜在位置的重要线索已经出现并可得到验证。 2022 年，国家在前圣莫里斯拉杜瓦斯 (Saint-Maurice l'Ardoise) 营地遗址上开展了类似的行动，并于 2023 年 3 月 20 日确定了营地哈基斯儿童墓地的所在地，并确认了遗骸的存在。
●在与多种肿瘤类型的完整PDO队列中，我们观察到对SOC疗法的一系列反应，提供了一个更好地理解
在细胞外基质 +化学定义的培养基中，将患者肿瘤组织样品培养为肿瘤器官。PDO被鉴定为Hoechst阳性细胞簇，使用荧光活力染色单独确定每个PDO的活细胞的数量。药物筛查用每种化合物3剂进行3剂，并计算出TO-PRO-3活细胞测量曲线下的反向面积以量化响应。tempus XT和整个转录组测定法用于在器官和配对的患者肿瘤上执行NGS（如果有）。通过我们的标准管道处理所得数据，以识别可靶向突变，新抗原，CNV和融合。
