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World File Search System岩性
造血型造口岩的分子筛选（...
摘要：血液中（Apicomplexa：Adeleorina）是最常见和广泛的爬行动物血寄生虫。haemogregarina stepanowi是从爬行动物，欧洲池塘乌龟emys Orbicularis中描述的第一个血液，初步评估表明，它在欧洲大部分地区，中东和北非的不同池塘乌龟物种中广泛广泛。然而，最近的分子评估表明，北非和伊比利亚半岛存在多种遗传上不同的形式，并且可能与宿主产生负面影响有关的广泛的混合感染。Here, we screened two native species, E. orbicularis and Mauremys rivulata , and the introduced Trachemys scripta from Serbia and North Macedonia for haemogregarines by amplifying and sequencing part of the 18S rRNA gene of these parasites, and used a standard DNA barcoding approach to identify leeches, the final host, attached to pond turtles.我们的结果再次证明了在分析的池塘乌龟物种中发生相当多的寄生虫的发生，并且Scripta可能被局部造血的寄生虫感染，而不是在其天然范围内发现的。水ches被鉴定为Placobdella Costata，这是北欧血统的一部分。池塘海龟中的混合感染再次是常见的。当前的血液分类法不反映遗传多样性，并且需要充分的分类学重新评估。
hogwallow扁平的沉积和成岩硫酸盐和
摘要火星2020年的漫游车已经检查了Hagksbill Gap的Hogwallow Flats成员和Nukshak角的YORI Pass成员的富含硫酸盐的碎屑岩石。两个地层都位于Jezero Crater Western Fant上，在岩性和地层上都是相似的，并且已分配给Shenandoah地层。原位分析表明，这些是由苯硅酸盐，赤铁矿，碳硫酸盐，Fe-mg-硫酸盐，硫酸盐，可能是氯化物盐组成的细粒砂岩。硫酸盐矿物质既可以作为沉积颗粒和成岩成分特征，包括晶间水泥以及静脉和脉络液。在这里，我们描述了各种硫酸盐阶段的可能性，以根据地球上富含模拟的硫酸盐岩石的发现来保留流体和固体夹杂物中古环境条件的记录。应检查从Hogwallow Flats中收集的样品，Hageltop和Bearwallow，以及Yori Pass的Kukaklek，应检查返回地球后的这种潜在的生物签名和环境指标。
岩石泉资源管理计划的州长工作队
圣殿斯托林格，海布学校，ruckelshaus研究所史蒂夫·斯姆科，霍布学校，ruckelshaus研究所梅兰妮·阿姆斯特朗，霍布尔学校，鲁克沙斯学院董事伯奇·迪茨·马洛特基，haub dietz malotky，haub school，ruckelshaus Institute weston M. weston M. Eaton。Haub School, Ruckelshaus Institute Kate Blythe Gamble, College of Law and Haub School student Selena Rose Gerace, School of Energy Resources Bridger Feuz, College of Agriculture, Life Sciences, and Natural Resources Alyssa Halls, University of Wyoming student Hudson Hill, College of Agriculture, Life Sciences, and Natural Resources McKenna Marie Julian, College of Agriculture, Life科学和自然资源Siobhan Lally，怀俄明大学学生达根W.蒙哥马利，农业，生命科学学院和自然资源学院巴顿·斯坦，农业，生命科学和自然资源学院
潮间岩池中的生物多样性
沿海防御结构正在扩散以对抗上升和暴风雨海。随着对建筑环境的生态价值的越来越关注，正在努力创造新的栖息地以吸引生物多样性。岩石池在人工结构上很少见。我们比较了岩石池和新兴岩石之间的生物多样性模式，并评估了池深度和底层倾斜在确定生物多样性模式中的作用。岩石池比新兴的子宫更丰富。模式随深度和倾斜度而变化，而藻类组比浅层更呈浅层，而不是更深的栖息地。底层倾斜器对定植Epibiota的影响很小，除了在更深层次的栖息地中的冠层藻类外，垂直表面比水平表面更大的分类单元丰富度。在建筑环境中创建人工岩石池将对生物种类产生积极影响。建造不同深度，倾斜度和海岸高度的池将提供一系列栖息地，增加环境异质性，从而产生更多可能的生态壁ches，从而促进当地的生物多样性。！2014 Elsevier Ltd.保留所有权利。
利用人工智能设计功能有机分子
利用人工智能设计功能性有机分子 用户名：Masato Sumida 1,2 Xiufeng Yang 2 日本理化学研究所实验室隶属关系： 1. 先进智能项目中心富士通协作中心 2. 先进智能项目中心目标导向平台技术研究组分子信息学团队
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
食物中毒细菌在低温下在食物中生长
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊，3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12？ 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
机载地球物理数据在快速...中的应用 - UKM
航空勘探（能谱、磁测）测量是地质填图的有效辅助手段。它能有效测量研究区内自然界最常见的三种放射性元素（K、eU、eTh）的磁场特征和表面含量。由于不同岩性单元的磁特征和放射性元素含量存在很大差异，可将其应用于浅覆盖区填图。三元MAP是一种复合成像技术，可在同一像素上同时显示放射性元素含量。该技术基于颜色差异，可有效识别某一区域内同一岩性单元内的不同岩性和岩面变化。通过航磁数据转换和综合能谱图像，在安哥拉西北部研究区取得了1：25万岩性-构造填图的良好效果。
人工智能的多样性与道德危机
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK：论人工智能伦理的道德崩溃，Medium，https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 （2020） [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 （2020） [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多，找出你的大学，《纽约时报》，https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html （ 2017 ） [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度，https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ （2018 年） [Dand 20] Dand，M.：AI 伦理守门人的责任在哪里？, Medium，https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 （2020 年）