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评估生物多样性值的部分损失生物多样性信贷转移和退休申请指南
申请人应保留有关退休生物多样性信贷原因的信息。生物多样性学分可能出于多种原因而退休，包括遵守计划批准（开发同意）或植被清理批准，以遵守生物多样性认证的要求，以遵守法院的命令，自愿退休，以遵守任何其他授权或任何其他理由的工具，以授权或任何其他原因。
海洋生物多样性值（MBV）地图
重要的栖息地包括维多利亚的岩石礁，对于各种海洋生物至关重要，包括数百种从鱼类和软体动物到甲壳类动物，海洋蠕虫，海鲜海葵以及各种类型的藻类，包括形成巨型kelp床的那些藻类（Veacec，2019）。海草床是菲利普港，西部港口和角入口的另一种重要栖息地类型，是许多鱼类和无脊椎动物物种的关键苗圃，并在商业上和娱乐性重要的鱼类（例如乔治·惠廷（King George Whiting）和黑bream）上支持。散布在维多利亚海岸线沿岸的沿海湿地的马赛克为迁徙的岸鸟类（如Terns and Curlews）提供了必不可少的觅食地面，在东亚 - 澳大利亚飞行场地网络上在国际上认可了地点，并在拉姆萨尔公约下列出了（拉姆萨尔（Ramsar）公约（拉姆萨尔（Ramsar），20233年，20233年）。维多利亚州还拥有世界上最南端的红树林的出现，这些发生的角色扮演了多方面的角色，并提供了从关键栖息地到沿海保护的生态系统服务。
新南威尔士州生物多样性Outlook报告2024 简化的评估模块种植了本地植被 景观中的考拉 将传统的生态知识编织成保护评估 草稿本地植被调节地图指南 保存我们的物种：设定优先级的框架 评估生物多样性值的部分损失 生物多样性信贷转移和退休申请指南
封面照片：蓝山国家公园贾米森山谷。aine gliddon/dcceew。内容：第1页：威尔逊岬角。杰西卡·罗伯逊（Jessica Robertson）/ dcceew;第16页：Washpool国家公园。koen dijkstra/ dcceew; p.31：外交码头雌蜻蜓。Rosie Nicolai/ DCCEEW;第31页：Tomaree沿海步道。John Spencer/ DCCEEW;第32页：蚂蚁。Rosie Nicolai/ DCCEEW;第33页：桉树sp。Cattai，新南威尔士州Annangrove。 Enhua Lee/ dcceew;第34页：黄褐色的弗罗格茅斯。 Brayden Stanford/ DCCEEW；第35页：默里河中部淡水蜗牛。 John Spencer/ DCCEEW。Cattai，新南威尔士州Annangrove。Enhua Lee/ dcceew;第34页：黄褐色的弗罗格茅斯。Brayden Stanford/ DCCEEW；第35页：默里河中部淡水蜗牛。 John Spencer/ DCCEEW。Brayden Stanford/ DCCEEW；第35页：默里河中部淡水蜗牛。John Spencer/ DCCEEW。
生物多样性值映射及其对您的开发应用程序的含义
您还可以使用生物多样性地图评论应用程序申请对网站的地图审核。建议您在申请地图审查之前获得生物多样性值解释报告，但这不是必需。，鼓励您在准备BDAR之前申请地图审查并提出开发申请；但是，在评估申请时，您仍可能会寻求地图审查。不能保证它会导致从地图上进行任何更改或删除您的网站，并且可以将区域添加到地图中。
动物授粉的作物和品种 - 授粉依赖性值的定量评估和方法学方法的评估
Aizen，M。A.和Feinsinger，P。（2003）。蜜蜂不做？昆虫传粉媒介动物群和花授粉对栖息地破碎的反应。景观的变化方式：美洲的人类干扰和生态系统碎片（pp。111–129）。Springer。 https：//doi。org/10. 1007/978- 3- 662-05238-9_ 7 Aizen，M.A.，Garibaldi，L.A.，Cunningham，S.A。，＆Klein，A.M。（2009）。 农业多少取决于传粉媒介？ 从农作物生产的长期趋势中的课程。 植物学纪事，103（9），1579–1588。 https：// doi。org/10. 1093/aob/mcp076 Bartomeus，I.，Potts，S。G.，Steffan-Dewenter，I.，Vaissiere，B.E.，Woyciechowski，M. C.和Bommarco，R。（2014）。 昆虫传粉媒介对作物产量和质量的贡献随农业强化而异。 peerj，2，e328。 https：//doi。Org/10。7717/peerj。328Bates，D.，Mächler，M.，Bolker，B。，＆Walker，S。（2014）。 使用LME4拟合线性混合效应模型。 ARXIV预印ARXIV：1406.5823。 Bennett，J.M。，Steets，J。 A.，Burns，J.H.，Durka，W.，Vamosi，J.C.，Arceo-Springer。https：//doi。org/10. 1007/978- 3- 662-05238-9_ 7 Aizen，M.A.，Garibaldi，L.A.，Cunningham，S.A。，＆Klein，A.M。（2009）。农业多少取决于传粉媒介？从农作物生产的长期趋势中的课程。植物学纪事，103（9），1579–1588。https：// doi。org/10. 1093/aob/mcp076 Bartomeus，I.，Potts，S。G.，Steffan-Dewenter，I.，Vaissiere，B.E.，Woyciechowski，M. C.和Bommarco，R。（2014）。昆虫传粉媒介对作物产量和质量的贡献随农业强化而异。peerj，2，e328。https：//doi。Org/10。7717/peerj。328Bates，D.，Mächler，M.，Bolker，B。，＆Walker，S。（2014）。使用LME4拟合线性混合效应模型。ARXIV预印ARXIV：1406.5823。Bennett，J.M。，Steets，J。 A.，Burns，J.H.，Durka，W.，Vamosi，J.C.，Arceo-Bennett，J.M。，Steets，J。A.，Burns，J.H.，Durka，W.，Vamosi，J.C.，Arceo-
什么是生物多样性值映射？
BV地图包括受到威胁的生态社区，威胁物种栖息地，沿海湿地，旧生长森林，雨林，沿海雨林和其他类型的土地抢劫。许多不同的数据集符合2017年生物多样性保护条例中描述的土地类型的标准，用于构建BV地图。有关每种土地类型中包含哪些数据的详细信息，下载了我们在生物多样性价值观上的土地映射出版物。
支付涉及身体困难或危险的不定期或间歇性值班费用，COMDTINST 12550.11A
（b）5 U.S.C.§5545 (d)，夜班、待命、不规则和危险工作岗位的工资差异 (c) 5 CFR 550.903(a)，危险工资差异的建立 (d) 联邦工资制度下因暴露于不同程度的危险、身体困难和不寻常性质的工作条件而支付的环境工资差异，COMDTINST M12531.11（系列） (e) 5 CFR 550.902，定义 (f) 5 CFR 550 第 550 部分第 I 部分附录 A，第 I 部分下危险工作岗位的工资差异表 (g) 5 CFR 550.904，危险工资差异的授权 (h) 5 CFR 550.905，危险工资差异的支付 (i) 5 CFR 550.907，与根据其他法规支付的额外工资 (j) 5 U.S.C.§5547，加班费限制 (k) 5 U.S.C.§5307，某些付款的限制 (l) 5 CFR 550.906，危险津贴差额的终止 (m) 5 CFR 550.903，危险津贴差额的确定
将毒性值分配给标准化框架...
本文件提供了一种将毒性值分配给毒性靶器官和系统 (TTOS) 标准化框架的方法。在已发布的健康风险评估方法中，尚不存在全面的标准化框架。TTOS 分配的标准方法允许采用一致的方法计算按毒性作用类型划分的非癌症危害指数 (HI)。如果场地特定风险评估估计总非划分 HI 大于 1.0，则表明存在多种化学物质暴露问题。划分 HI 估计值是一种基本的风险评估筛选级方法，用于确定在做出基于风险的决策之前是否确实需要进一步调查同时接触多种化学物质。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期