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World File Search System地理分布
大西洋流域河流微生物群落的生物地理分布
1 IHCantabria—坎塔布里亚大学环境水力学研究所，坎塔布里亚大学，西班牙桑坦德 | 2 西班牙维哥高等科学研究委员会海洋研究所 | 3 生物多样性研究所，IMIB（奥维耶多大学-CSIC-阿斯图里亚斯大学），西班牙米耶雷斯 | 4 雷恩大学，UMR CNRS Ecobio，雷恩 Cedex，法国 | 5 农业环境与生物科学研究与技术中心、CITAB/Inov4Agro、特拉斯-奥斯-蒙特斯和上杜罗大学、UTAD、维拉雷亚尔、葡萄牙 | 6 葡萄牙瓦伊朗波尔图大学基因组学、生物多样性和生态系统 BIOPOLIS 项目 | 7 葡萄牙瓦伊朗波尔图大学 CIBIO 生物多样性和遗传资源研究中心 | 8 葡萄牙瓦伊朗波尔图大学生物多样性和进化生物学 InBIO 研究网络 | 9 英国北爱尔兰贝尔法斯特农业与食品生物科学研究所
全球生物库的地理分布
1。伊朗桑达j的库尔德斯坦医学科学大学分子医学系2。罗伊恩干细胞科学研究中心干细胞与发育生物学系，伊朗德黑兰ACECR，ROYAN干细胞生物学与技术研究所3.伊朗基什国际校园校园校园校园校园生物信息学系4.生物化学与生物物理学研究所（IBB），德黑兰大学，德黑兰，伊朗5.生命科学与生物技术学院，伊朗德黑兰Shahid Beheshti大学6。Otto Loewi研究中心的生理学和病理学系，奥地利格拉兹医科大学7。卫生与社会学院，生物医学科学系，MALM ِ大学，生物膜研究中心，MALM ِ，瑞典8. 卡罗来纳大学，美国北卡罗来纳州温斯顿·塞勒姆，美国9。 皮肤和干细胞研究中心，德黑兰医学科学大学，德黑兰，伊朗10。 伊朗德黑兰德黑兰医学科学大学的受战争影响人群研究中心卫生与社会学院，生物医学科学系，MALM ِ大学，生物膜研究中心，MALM ِ，瑞典8.卡罗来纳大学，美国北卡罗来纳州温斯顿·塞勒姆，美国9。皮肤和干细胞研究中心，德黑兰医学科学大学，德黑兰，伊朗10。伊朗德黑兰德黑兰医学科学大学的受战争影响人群研究中心
欧洲空间组学研究：贡献、地理分布和欧空局成员国资助计划
摘要 欧洲研究界通过欧洲航天局 (ESA) 的太空飞行机会，对我们目前对太空生物学的理解做出了重大贡献。最近的分子生物学实验包括“组学”分析，它提供了对表型适应机制的整体和系统水平的理解。尽管人们对空间组学研究兴趣浓厚，并从中获得了大量的生物信息，但由于最近组学方法在太空中的应用呈指数级增长，以及对已有记录的搜索能力有限，因此对 ESA 相关空间组学工作作为一个整体的知识仍然定义不清。因此，有必要回顾这些贡献，以澄清和促进 ESA 和 ESA 成员国之间的空间组学发展。为了解决这一差距，在这篇评论中，我们 i）确定并总结了由欧洲研究人员领导的组学工作，ii）从地理上描述了这些组学工作，以及 iii）强调了 ESA 成员国之间复杂的资金情景中可能存在的注意事项。
探讨电源地理分布如何影响电力系统弹性
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角树的潜在地理分布（Ceratonia ...
引言正在进行的全球变暖已经在改变植物物种的生长和地理分布（Doblas-Miranda等，2017； Vellend等，2017）。鉴于当前的快速变暖速率，预计全球温度将在2030年至2050年之间升高 +1.5°C（IPCC，2018年）。气候变化对自然生态系统的影响会导致植物物种地理分布范围的扩张，减少或变化（Lenoir等，2008）。因此，这些影响可能会对陆生能，水通量以及CO 2排放产生重大影响（Forzieri等，2020）。此外，这种变暖正在影响各个层面的生物多样性，从个人和社区到整个生态系统（Franklin等，2017）。在地中海地区观察到的，自然生态系统特别受到全球变暖和极端气候事件的影响（Doblas-Miranda等，2017； Lionello and Scarascia，2018）。因此，在预计的气候变化情景下对植物物种的地理分布的理解非常感兴趣（Franklin等，2017），特别是对于制定适应性良好的保护和管理计划的发展（Kozak等，2008）。评估植物物种对气候变化的脆弱性，物种分布模型（SDM）通常被越来越多地使用。这些模型通过基于环境因素插值和推断其分布来预测物种的地理范围（Guisan等，2017； Pecchi等，2019）。此外，物种分布模型为自然资源的保护和管理提供了全面的基础（Sinclair等，2010； Qin等，2017）。当前，有许多可用的SDM方法，例如Bioclim（Bioclimatic建模），域（域环境包膜），GAM（广义加性模型），MARS（多变量自适应回归光谱）和Maxent（Maxtainter（Maximak）（最大值）（Pecchi等人，2019年）。中，Maxent算法（Phillips等，2006）在提供仅存在的数据时提供了可靠的适合性结果，并且在处理广泛分布和稀有物种的出现方面具有很高的灵活性（Elith等，2006; Moukrim等，2019; Kassout等，2019; Kassout等，20222a）。例如，最大的熵模型已用于预测宏观生态模式（Harte，2011年），物种丰度分布（White等，2012），基于特质的社区组装（Shipley等，2011）和物种生态位模型在多个尺度上（Elith等，2010; Guisan等，2017，2017年）。Ceratonia Siliqua L.（豆科植物）是一种常绿，嗜热和二元的地中海果树（Batlle和Tous，1997; Baumel et al。，2018; Kassout等，2023），有一些稀有的Hermaphrodite和单调的案例（Batle and Batle和Toble和Tous）（1997）。Cacob（C。C. silliqua）是一棵缓慢生长的长树，对干旱具有很高的抵抗力，但对极度寒冷的抵抗力有限（Batlle和Tous，1997），这有助于其重要的遗传多样性（Viruel等，2019）和
核能地理分布：简介
摘要：核能的地理学。引言。核能长期以来一直受到人文和社会科学学者的关注。借助这期 HSR 特刊，我们希望通过重点介绍过去和现在的核能地理学来推动学术前沿。核能与地理学本质上是交织在一起的。我们认为，要充分理解和掌握核能的地理和空间维度，需要从一系列学科和跨学科领域入手。因此，本期特刊包括历史、地理、政治学、技术评估、科学技术研究 (STS) 和其他领域的贡献。本文通过概述核能地理学的最新进展来介绍这一主题，并讨论了如何理解核空间相互作用的不同概念框架。此外，本文简要介绍了本期中的个别文章，并在研究背景下进行了讨论。文章本身涵盖了核能的地理分布，从铀矿开采、核电站的规划和建设、公众抵抗的形成、核能设施的冷却，到研究中心的演变，最后但并非最不重要的是核废料的政治控制和储存。这里发表的文章集是 RGS-IBG 2021 年年度国际会议上提出的双会议“核能地理”和 ESEH 2023 年会议上提出的会议“原子河流”的一部分。关键词：核地理、核电、放射性废物、核处置、基础设施、空间性、核选址、铀。
甲型流感的生态学和地理分布......
甲型流感病毒是一类重要的病毒，可引起人类和动物的季节性爆发。猪群是这些病毒的重要宿主，因此它们在流感传播生态学中至关重要。长期以来，猪一直被认为是禽流感病毒和人流感病毒株之间的中间宿主，这是出现可感染人类的新型流感病毒株的关键因素。猪和甲型流感病毒之间的相互作用对公共卫生、农业和全球经济有着深远的影响。了解猪群中甲型流感病毒的生态和地理分布对于监测、早期发现和制定预防或控制流感爆发的策略至关重要。本文探讨了猪中甲型流感病毒的生态动态、这些病毒的地理分布及其对公共卫生系统的潜在影响。此外，它还强调了影响猪中甲型流感病毒传播和进化的传播机制、宿主因素和生态变化。已知的 HA 亚型有 18 种，NA 亚型有 11 种，不同的组合会产生不同的病毒株。猪可以感染多种 IAV 亚型，包括源自人类、鸟类和其他动物的亚型。猪的呼吸系统和受体结构与人类相似，因此它们极易感染流感病毒。这使得猪成为流感病毒重组的理想中间宿主。当猪同时感染禽流感病毒和人流感病毒时，遗传物质可以交换，从而产生新的病毒株 [1,2]。
经合组织地区绿色创新中心的地理分布
图 1. 与其他专利相比，过去二十年中绿色领域的专利申请数量显著增加 10 图 2. 绿色专利申请高度集中在少数经合组织地区 13 图 3. 绿色专利申请在国家内部和国家之间表现出巨大差异 14 图 4. 丹麦和挪威的地区在绿色专利方面具有特别强的专业化 15 图 5. 根据绿色专利申请对绿色创新中心进行分类 17 图 6. 绿色创新中心将其 GDP 的更大比例用于研发活动 20 图 7. 人均绿色专利数量越多，绿色就业岗位占比越高 22 图 8. 与其他大型经合组织地区相比，大哥本哈根经济区在绿色专利总数方面排名第八，人均绿色专利数量排名第十二 26 图 9. 气候变化缓解是大哥本哈根经济区的主要绿色专利领域 27
triatominae的生物多样性和地理分布（...
摘要。亚科三叶植物学亚科（异性翅目，雷德维迪科）的成员很重要，因为它们以脊椎动物的血为食，充当Crypanosoma Cruzi的载体（Chagas，1909年），这是造成Chagas病或美国锥虫病的原生动物。目前有158种，155种现有物种和三种灭绝物种，在Triatominae的18属和5个部落之内。恰加斯疾病的矢量传播的可持续控制密切依赖于特定区域中存在的三位房屋物种的数据，其分布模式，T. cruzi的自然感染率，同步倾向和生态学特征。巴西动物群（CTFB）的分类目录是一个在线平台，可在http://fauna.jbrj.gov.br上获得，它带来了有关巴西动物群的分类信息。根据平台的信息，在本文中，属于属的清单和64个目前已知的巴西物种，以及更新的地理分布信息。我们提供了每个物种的公共健康重要性的摘要，从相关文献中借鉴。
咖啡馆：地理分布数据中心中的碳意识联合学习
培训大规模人工智能（AI）模型需要大量的计算能力和能量，从而导致碳足迹增加，并带来潜在的环境影响。本文深入研究了跨地理分布（地理分布）数据中心训练AI模型的挑战，强调了学习绩效与碳足迹之间的平衡。我们将联合学习（FL）视为解决方案，将模型参数交换优先于原始数据，从而确保数据隐私并遵守本地法规。鉴于各个地区的碳强度的可变性，我们提出了一个名为CAFE的新框架（碳吸引联合学习的缩写），以优化固定碳足迹预算内的培训。我们的方法结合了核心选择以评估学习绩效，采用Lya-punov漂移加上五型框架来解决未来碳强度的不可预测性，并设计有效的算法来解决数据中心选择的组合复杂性。通过使用现实世界中的碳强度数据进行广泛的模拟，我们证明了算法的功效，强调了其优于现有方法在优化学习性能的同时最小化环境影响的优势。