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全球生物多样性基金报告
Lester Asset Management Inc.（“ LAM”）于2024年2月作为一种积极管理的主题全球股权策略启动了Lynx全球生物多样性基金（“基金”）。该基金旨在通过投资于公认的全球证券交易所上市的公共交易公司的股票证券来提供长期的资本赞赏，这些公司经营有助于保护和促进生物多样性的业务。该基金旨在通过投资于与实现自然阳性目标和实施基于自然的解决方案有关的强大的长期全球趋势的公司来实现其目标，以制止和逆转自然损失和土地退化，保护和改善环境质量，促进可持续性，促进可持续性以及解决相关问题，例如水和食品安全。使用基本的自下而上的内部研究和对公司的分析最能满足来自联合国生物多样性框架（COP15）目标，欧盟分类法环境目标以及未可持续发展的发展目标（SDG）的最佳公司之一，同时还将ESG和其他因素介绍了考虑因素。该基金还受益于经验丰富的顾问委员会的专业知识，以指导并洞悉特定公司，行业发展和新兴机会。
产品手册
Agthia Group PJSC是一家领先的总部位于阿布扎比的食品和饮料公司。成立于2004年，该公司在阿布扎比证券交易所（ADX）上列出，并具有“ Agthia”符号。Agthia Group PJSC是ADQ的一部分，ADQ是该地区最大的控股公司之一，其中大量的主要企业投资了阿布扎比多元化经济的关键部门。该集团的资产位于阿联酋，沙特阿拉伯，科威特，阿曼，埃及，土耳其和约旦。Agthia为世界一流的企业组合提供了一个综合业务组合，为阿联酋，GCC，土耳其，更广泛的中东，南美和亚洲的消费者提供高质量和值得信赖的食品和饮料产品。有12,000多名员工从事各种产品的制造，分销和营销，例如水与食品（Al Ain Water，Al Bayan，Al Bayan，Alpin Natural Spring Water，Voss，Voss，Al ain Ain Food＆Trading项目）；零食（Al Foah，Yoplait，Al Faysal Bakery＆Sweets，BMB，Abu Auf）；蛋白质和冷冻（Nabil Foods，Atyab，Al ain冷冻蔬菜）；和农业企业（Grand Mills，Agrivita）。
应用机器学习和计算机视觉方法确定
摘要。研究相关性是由在难以到达条件下改善对象大小的测量过程的需要决定的。在现代工业环境中，高测量精度对于确保安全和最大化生产过程的效率至关重要，对该主题的研究在快速技术发展和提高生产质量要求的背景下是相关的。该研究旨在评估使用现代计算机视觉方法在困难的技术条件下测量和重建对象的可能性，例如水 - 水功率反应堆的封闭。该研究采用了3D摄影测量方法，包括立体声和多视图立体声的深度，以及运动方法的结构。研究确定，现代计算机视觉方法，特别是机器学习方法，可以成功地用于在难以到达的条件下测量和重建对象。研究表明，在理想条件下，从测量设备到对象的测量精度可以达到接近1 mm的值。同时，与立体声方法的深度相比，多视图立体法揭示了误差的空间分布更大的均匀性。在实践中，在真实照片的条件下，多视图立体声方法最需要准确地确定相机的位置。由于其对摄像机确切坐标的需求较低，立体声方法的深度显示出更好的结果，显示出较小的测量误差。这项研究强调了使用所提出的方法区分
在聚合物材料上和内部的纳米颗粒原位产生
摘要：纳米级材料的结构，形态和性能特征恰恰取决于纳米填料的分散状态，而纳米级材料的结构，形态和性能特征又取决于纳米填料的分散状态，而纳米填料的分散状态又取决于制备方案。在本报告中，我们审查了在聚合物材料上和内部的原位产生的纳米颗粒的合成策略，这种方法依赖于合适的前体与纳米杂交系统堆积同步的功能性纳米颗粒的化学转化。与标准制备方法相比，这种方法是明显不同的，该方法利用了大分子宿主内预形成的纳米颗粒的分散，并且在时间和成本效益，环境友好性以及所得复合材料的统一性方面具有优势。值得注意的是，原位生成的纳米颗粒倾向于在大分子链的活跃部位成核和生长，在聚合物宿主上显示出强粘附。到目前为止，该策略已在包含金属纳米颗粒（银，金，铂，铜等）的织物和膜中进行了探索。与其抗菌和防污应用有关，而概念概念概念示范以及氧化钛 - 氧化钛，分层的双羟化氢氧化物，hector-，hector-，hector-，木质素 - 木质素和羟基磷灰石基于基于氧化氢的含量。这样制备的纳米复合材料是多种应用，例如水纯化，环境修复，抗菌治疗，机械加固，光学设备等的理想候选者。
湿法铝和直接回收的进度和状态...
摘要：在过去的20年中观察到了锂离子电池（LIB）的指数市场增长；仅在2017年，大约有670,000吨的Libs才出售。由于消费者对电动汽车的兴趣日益增加，汽车制造商的最新参与，储能设施的最新发展以及政府对运输电力的承诺，因此这种趋势将继续持续。尽管在LIB商业化后早些时候开发了一些有限的回收过程，但在可持续发展的背景下，这些过程并不足够。因此，已经建立了显着的效果，以替代常用的倍率递质回收方法，以较不利的方法，例如水透明术，尤其是基于硫酸盐的浸出或直接回收。基于硫酸盐的浸出是目前用于回收LIB的唯一大规模水透明方法，并作为目前正在开发的几个试点或示范项目的基线。相反，大多数项目和过程仅着眼于NI，CO，MN和LIS的恢复，并且浪费了磷酸铁磷酸锂（LFP）电池的浪费。尽管这种电池类型并未主导LIB市场，但其在LIBS废物流中的存在引起了一些技术问题，从而影响了当前回收过程的利用率。本评论探讨了当前的过程和替代解决方案，包括新型的选择性浸出过程或直接回收方法。
集成的OMICS方法揭示了渗透压...
抽象的水生膜连续面对渗透应力，ill是感官并应对外部渗透挑战的第一个组织。然而，对吉尔微生物群如何应对渗透压及其潜在的宿主 - 细菌关系的理解受到限制。当前研究的目标是通过转录组测序和16S rRNA基因测序来鉴定g细胞中的低音反应基因，并在淡水传输实验后介绍吉尔微生物群。转录组测序在淡水传递后，鉴定出1,034个差异表达的基因（DEG），例如水通道蛋白和氯化钠共转运蛋白。基因和基因组（KEGG）分析的基因本体论（GO）和京都百科全书进一步强调了g的类固醇生物合成和糖胺聚糖生物合成途径。，将16S rRNA基因测序鉴定为海水中的主要细菌，在淡水传递后变为假单胞菌和cet骨。Alpha多样性分析表明，淡水转移组中的g细菌多样性较低。KEGG和METACYC分析进一步预测了吉尔细菌中糖胺聚糖和几丁质代谢的改变。总的来说，吉尔细胞和吉尔微生物群中的常见糖胺聚糖和几丁质途径都表明gill中的宿主 - 细菌相互作用促进了淡水的适应。
眼部给药途径：疾病概述和高级给药方法
眼睛是维持视力的关键，但容易患上糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性、青光眼和干眼症等疾病。这些疾病会严重影响生活质量并导致失明。传统的眼部疾病治疗方法，尤其是眼药水，生物利用度低，在眼表的滞留时间短。为了克服这些问题，人们开发了新的药物输送系统，如水凝胶、隐形眼镜、微针和纳米系统，以提高药物渗透性并保持治疗效果。药物可以通过全身、局部、玻璃体内、角膜内、结膜下和脉络膜上腔途径输送到眼睛，每种途径都有不同的优点和局限性。全身给药通常会导致眼部药物浓度低和全身副作用。局部眼药水易于涂抹和局部使用，但在吸收和滞留方面存在困难。玻璃体内和脉络膜上腔注射可向后段提供靶向输送，但具有侵入性并存在感染风险。结膜下和角膜内途径提供了侵入性较小的替代方案，并提高了靶向能力。纳米系统和控释技术有望克服当前的障碍，旨在提高药物的生物利用度、延长释放时间并提高患者的依从性。总体而言，先进的药物输送方法对于有效治疗前段和后段眼部疾病都很重要。
超核
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射，因此与环境相关的参数，例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务，对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证，并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络，例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息，但是（Aeronet-OC）不涵盖所有光谱带或（Radcalnet）不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中，我们讨论了光辐射测定法中仪器，测量方法和不确定性估计的最新进展，并提出了以下观点，即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络，为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情，我们认为，这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用（Aeronet，
在水产养殖中利用药用植物进行疾病治疗一种改善鱼类健康的方法。
植物药越来越多地用于水产养殖中，以促进健康和预防疾病。在这篇综述中，我们讨论了植物养殖在全球水产养殖中的eícacy，并通过其行动方式，可能在这些活动中起关键作用。同样，某些具有据可查的植物，具有广谱抗菌素，免疫调节活性和抗氧化特性。这些可能是有利的，因为艾sh饲料中的补充是刺激α的免疫功能。植物提取物可能通过不同的模式对动物健康产生积极影响，而不是仅依靠单一模式。已显示使用草药作为饮食添加剂可增强免疫力防御机制。最近，植物治疗已被纳入水产养殖中，从而增加了生长速率和抗病性，从而导致了更可持续的实践。在这一领域仍在完成工作，以鉴定新的生物活性化合物，了解它们的工作原理并确定可以确保该化合物在需要时到达细胞的递送系统。可以将它们与可持续的方法（例如水蛋白酶系统）合并，并可能保持有机认可，同时减少食品上的化学残留物和维持环境健康。这些新兴的植物学方法有望在水产养殖中为疾病管理具有可持续的可持续策略，从而支持消费者的转变，以需求安全且可持续生产的海鲜。植物治疗提供的优势表明它们是开发可持续和环保水产养殖业的重要工具。
将生成人工智能和Google Earth Engine的整合用于红树林土地覆盖地图
农业产业的机器化是一种尖端解决方案，可提高当今农业部门的生产力和可持续性。通过合并新的机器人技术，可以实现许多好处。这些包括增强的任务准确性，减少对工人的身体压力，优化的资源使用情况，更快的任务完成以及环境影响的减少。在农业中使用的机器人技术的例子包括无人拖拉机，并将自动化的水果和蔬菜收获和包装结合在一起，植物护理任务，例如修剪，除草和灌溉，以及挤奶奶牛，以及监视放牧的土地。缺乏能够有效操作机器和维护自动化系统的合格人员[1-7]。在当今快速发展的技术环境中，农业工业复合物的机器化非常相关。通过将机器人技术和自动化纳入农业，可以提高效率，生产力和可持续性的潜力很高。机器人可以通过精确和预测执行诸如种植，除草，收获，甚至监测作物健康等任务。这可以帮助优化自然资源的使用，降低人工成本，并通过针对水资源（例如水和肥料）的目标使用[8-10]来最大程度地减少环境影响。农业的机器化发展有几个问题。此外，人们对数字技术在农业中日益增长的使用以及隐私问题的担忧。这些包括获取和实施机器人技术的高初始成本，对人员进行专门培训以操作和维护这些系统的需求以及农村地区人工劳动的潜在流离失所。