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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。
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。
● 在具有多种肿瘤类型的整个 PDO 队列中，我们观察到了对 SOC 疗法的一系列反应，这为更好地理解提供了一个平台
将患者肿瘤组织样本在细胞外基质 + 化学确定培养基中培养成肿瘤类器官。PDO 被鉴定为 Hoechst 阳性细胞簇，并使用荧光活力染色分别确定每个 PDO 的活细胞和死细胞数量。对每种化合物使用 3 个剂量进行药物筛选，并计算 TO-PRO-3 活细胞测量值的曲线下面积倒数以量化反应。使用 Tempus xT 和全转录组分析对类器官和配对患者肿瘤（如有）进行 NGS。通过我们的标准流程处理所得数据，以识别可靶向的突变、新抗原、CNV 和融合。
气候，矿物学和稳定骨料在地理气候梯度沿土壤有机碳动力学
抽象有机物在土壤中的积累被理解为矿物相关（分解，微生物衍生的）有机物与自由颗粒（较少分解的植物衍生）有机物之间的动态。然而，从区域到全球尺度，主要土壤有机碳（SOC）部分的模式和驱动因素尚不清楚，并且与土壤类型之间的子宫遗传学变异保持不佳。在这里，我们将与淤泥和粘土大小的颗粒（S + C），稳定的聚集体（>63μm，SA）和颗粒有机物（POM）相关的SOC与沿着地理气候梯度采样的各种草地表土与颗粒有机物（POM）分开。两种矿物相关的部分（S + C＆SA）对SOC的相对贡献在整个梯度中差异很大，而POM从来都不是主要的SOC分数。稳定的骨料（>63μm）在富含碳 - 富含碳的土壤中成为主要的SOC分数。稳定聚集体中碳的分解程度（>63μm）始终在S + C和POM级分之间，并且没有沿研究梯度变化。相比之下，与S + C分数相关的碳在富含碳 - 贫民土壤中的微生物分解较少。S + C部分中SOC的量与Pedogenic氧化物的含量和质地呈正相关，而与稳定聚集体（>63μM）相关的SOC量与Pedogenic氧化物含量呈正相关，并与温度负相关。我们提出了我们发现的概念摘要，该概念将稳定骨料（>63μm）与其他主要SOC馏分的作用整合在一起，并说明了它们在（土壤）环境梯度之间的重要性变化。
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]
从文本到图像模型中检查图像的地理代表性
生成模型的最新进展导致了模型，这些模型既可以为大多数文本输入产生现实和相关的信息。这些模型每天都用于生成数百万张图像，并具有巨大影响诸如生成艺术，数字营销和数据增强等领域。鉴于它们的影响力，重要的是要确保生成的内容反映全球的伪影和周围环境，而不是过分代表世界的某些地区。在本文中，我们使用众包研究的研究衡量了通过dall·e 2产生的普通名词（例如房屋）的地理代表，以及稳定的扩散模型，其中包括27个国家 /地区的540名参与者。为了有意地指定没有国家名称的意见，生成的图像最反映了美国之后是印度的周围，而顶级世代很少反映出所有其他国家的周围环境（平均得分少于5分中的3个）。在输入中指定国家名称的代表性增加了1。平均在5-点李克特（Dall）的李子量表上为44点。75对于稳定的扩散，许多国家的超高分数仍然很低，这突出了将来模型在地理上更具包含的需求。最后，我们研究了量化使用用户研究的产生图像的地理代表性的可行性。1