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映射研究，CRIS的创新和扩散活动
这项研究是代表研究与创新专家委员会（EFI）进行的。发现和解释是进行研究的研究所的唯一责任。EFI对报告的措辞没有任何影响。表演学院斯坦福法学院皇冠四角，559 Nathan Abbott Way，Stanford CA 94305-8610，美国www.law.stanford.edu Derman Innovation No.12-2021 ISSN 1613-4338截止日期2021年2月出版商研究与创新专家委员会（EFI）办公室Pariser Platz 6 | D-10117柏林www.e-fi.de保留所有权利，特别是复制，分销和翻译的权利。未经EFI或Institute的书面批准，使用任何形式的电子系统（通过影印本，微胶片或任何其他过程）可以复制或存储，处理，重复或分布。联系和更多信息Samantha Zyontz Stanford博士法学院皇冠四边形，559 Nathan Abbott Way，Stanford CA 94305-8610，美国T + 001（0）65 07 23 24 65 65 M szyontz@law.stanford.stanford.stanford.stanford.edu
南非国家生物多样性研究所 交易顾问 邀请到投标 南非的国家生物多样性评估背景和操作框架1 经常询问有关关键生物多样性领域的问题... 部分邀请您在特此邀请您竞标（南非国家生物多样性研究所）的要求：Sanbi：It Amjad Hendricks先生 来自南非的生物多样性亮点 生物多样性管理业务案例 南非国家生态系统分类系统 一部分邀请出价 南非国家生物多样性研究所（SANBI）合同：SANBI：G527/2024任命供应和安装的承包商 映射生物多样性优先级 南非国家生物多样性研究所 G524/2024请求... 的投标请求
全球环境设施（GEF）和世界银行是“保护区项目（GEF 7）（GEF 7）的5年“催化融资和能力催化融资和能力”，由林业，渔业和环境部（DFFE）与南非国家生物多样性研究所（Sanbi）（Sanbi）（Sanbi）（Sanbi）（Sanbi）（Sanbi）（Sanbi）（Sanbi）（Sanbi）合作实施。子执行机构。该项目被称为生物多样性经济项目，旨在解决受保护区及其周围地区及其周围的生计选择有限的发展限制（PAS），农村经济中的不平等，这是该国生物多样性经济的未实现的潜力，包括未涉及的保护领域的扩展和保护国家和保护区和保护区和保护措施的机会。该项目的设计建立在南非的国家生物多样性经济战略上，该战略旨在平衡生物多样性和自然资源保护与可持续用途的经济发展和公平的利益分配。“催化融资和生物多样性经济围绕受保护区的生物多样性经济”的重点是实施生物多样性管理，作为扩大南非保护区网络的一种方法，并提高土地所有者管理其土地生物多样性的能力。生物多样性管理还可以通过刺激当地和农村经济的能力来支持实施国家发展计划，例如生物多样性经济。GEF 7项目具有项目终止开发目标指标和目标，以利用野生动植物行业的公共和私营部门资源为3,750,000美元。目前存在一些挑战，这些挑战会影响南非社区保护计划和生物多样性经济计划的有效实施。这样的挑战是对生物多样性保护领域可用商机的能力，理解和知识不足。公共土地所有者仍然无法获得技术培训，金融，指导，市场，以及将其生态旅游，野生动植物和生物培训业务整合到现有的生物多样性经济价值连锁店中。在GEF7项目生物多样性经济节点中，社区面临着高失业水平，历史上被排除在接受培训，金融和市场之外。要应对这一挑战，需要进行交易咨询服务，以确定可行的商机和模型，这些商机和模型直接适合在这些生物多样性经济节点中转变和增长的生物多样性经济价值链，并有望在当地经济中效应乘数。这将需要与公共土地所有者建立密切的工作关系，以解锁财务机制，能力和业务发展技能，以鼓励对生物多样性相关的更多投资
这很简单吗？认知神经科学中的线性映射模型
认知神经科学的进步通常伴随着我们用来发现大脑功能新方面的方法的复杂性。最近，许多研究已经开始使用大型特征集来预测和解释大脑活动模式。在此范式中，至关重要的重要性是映射模型，它定义了特征和神经数据之间可能关系的空间。直到最近，大多数编码和解码研究都使用了线性映射模型。但是，一些研究人员认为，线性映射的空间过于限制，并主张使用更灵活的非线性映射模型。在这里，我们在三个总体目标的背景下讨论了映射模型的选择：预测准确性，可解释性和生物学合理性。我们表明，与流行的直觉相反，这些目标不会清晰地映射到线性/非线性鸿沟上。此外，我们认为，我们应该旨在估计这些模型的复杂性，而不是将映射模型视为线性或非线性，而不是将映射模型视为线性或非线性。我们表明，在大多数情况下，复杂性可更准确地反映了各种研究目标所施加的限制，并概述了几个可用于有效评估映射模型的复杂度指标。
标题：定量T1映射指示1
此预印本版的版权持有人于2025年2月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.25.25322881 doi：medrxiv preprint
非交流字符的实时多映射显着驱动的凝视行为
摘要 - 视频游戏和虚拟现实体验中虚拟角色的示威行为是现实主义和沉浸式的关键因素。的确，目光在与环境互动时扮演着许多角色。它不仅表明了角色在看什么，而且在言语和非语言行为以及使虚拟字符还活着中起着重要作用。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。 因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。 我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。 我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。 然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。 我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。总的来说，我们认为这些结果将为实时应用程序的现实和连贯凝视动画的更自然和直观设计开辟道路。
一个用于鼠标脑映射和分析的优化工具包
在其长达一个世纪的历史中，组织学一直是三维（3D）组织的2维研究。t主要是由于特定的限制，特定的y二维（2D）视野，结合大多数组织过于不透明，无法以较大的量表和高分辨率进行高度分辨率。even尽管在一个多世纪前发明了通过R EFR激活指数构图的组织清除[1]，但缺乏想象和分析能力限制了我们获取高效率IMA GES的能力，并量化了获得的高度ima ges和量化数据获得的数据。在过去的十年中，灯页微观镜的双创新和Br ain清除tec hniques hniques hniques e启用了3D成像的3D成像，具有亚细胞分辨率[2]。ho w e v er，3d ima ging数据量大复合物，m ulti-gigabyte ima ge stac ks，无法轻易进行操作。这是针对特定分析任务优化的专业IMA ge Analy ysis管道的范围，例如识别感兴趣的功能，将其映射到参考模板上，并将结果签到3D [3-6]。不幸的是，这些软件包倾向于依赖于支持软件的复杂而脆弱的环境（例如，特定版本中的Python软件包）。作为一种疾病，这些软件管道的人很脆弱，需要fre-
癌症中DNA加合物的空间映射
*通信：1720 2nd Ave S，伯明翰，AL 35294-0019，美国。nrg2@uab.edu（N.R.加斯曼）。信用作者身份贡献声明Kimiko L. Krieger：概念化，方法论，调查，可视化，数据策划，写作 - 原始草案准备，写作 - 评论和编辑。Elise K. Mann：方法，调查，数据策划。凯文·李（Kevin J.Elyse Bolterstein：资源，写作 - 原始草案准备。Deborah Jebakumar：资源，调查。Michael M. Ittmann：资源，调查。Valeria L. Dal Zotto：资源，调查，可视化。Mohamed Shaban：概念化，方法论，调查，可视化，写作 - 原始草案准备，写作 - 评论和编辑。Arun Sreekumar：调查，可视化，监督，写作 - 原始草案准备。Natalie R. Gassman：概念化，方法论，调查，可视化，数据策划，监督，验证，写作，原始草案准备，写作 - 审查和编辑。
映射土壤有机碳 - 土壤生物多样性的变异性，热带土壤的生态系统尼克萨斯
摘要不再是新闻，地球母亲的恶化在世界许多土地上造成了许多困难。研究统计数据表明，亚洲面临的环境问题中约有80％，尤其是森林砍伐导致土壤生物多样性的丧失。非洲因气候变化的危害以超过50％的速度受到严重影响，由于栖息地的改变和损失，近东和北非的生物多样性丧失了她在土壤中生物多样性的48％以上。此列表是不贫穷和心碎的，表达了一种观点，即如果不进行可持续的补救，那么我们将在未来几年内拥有更多的营养不良和病人，我们的环境将受到更严重的污染和有毒，我们的水系统将变得越来越困难，我们的水系统将变得越来越难以补救，而在其他不足以来，在其他不足的不足之处可能会增加，这可能会增加。为解决这个问题做出了一种方法，这项研究研究了土壤生态系统 - 尼克斯的当前土壤有机碳 - 土壤生物多样性的变异性。这项研究发生在阿布贾大学内部。在地球系统特性上收集了空间数据，进行了分析，并进行了模拟。该区域是模型的，并插值以找到具有严重威胁的热点。在研究中应用了探索性和描述性统计。结果表明，研究区域的土壤被压实，因此不适合支持土壤系统中生存实体的可持续生存，土壤散装密度值范围为2.1GCM -3 - 2.71GCM -3。该地区的有机碳较低。岩土技术和地貌评估和相互作用只显示了两个（2）点的earth长度为1 cm，这表明了土壤孢子太紧，无法在投资地点的地下生物多样性的地下生物多样性上实现可持续的繁荣。因此，建议对研究区域的再生和治愈土壤障碍进行生态工具。
用于映射UMNGENI集水区LULC的机器学习算法，夸祖鲁 - 纳塔尔省
摘要：集水区的土地使用/土地覆盖（LULC）的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎，因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此，遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标，例如用户的准确性（UA），生产者的准确性（PA），整体准确性（OA）和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果，其中RF（OA = 97.02％，Kappa = 0.96），SVM（OA = 89.74％，Kappa = 0.88），Ann（OA = 87％，Kappa = 0.86）和NB（OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58）。结果表明，RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果，这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下，RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字：翁根尼河流域；机器学习； lulc; Landsat 8;遥感
拟南芥的遗传结构响应天然非致病细菌物种，在田间条件下，全基因组关联映射
非致病细菌可以通过动员和供应养分，保护病原体并减轻非生物胁迫来实质性地促进植物健康。但是，全基因组关联研究的数量报告了对受益微生物群体各个成员的遗传结构的遗传结构。在这项研究中，我们在条件下建立了一项全基因组的关联研究，以估计162个拟南芥的162次植物变异水平和潜在的遗传结构，该拟南芥的加入来自法国西南部的54个自然种群，响应于法国西南部，响应于13种二种菌株的二种菌株，这些菌株与较丰富的非植物构图相同，构成了叶子的隔离，并构成了叶子的隔离，并构成了叶子的分离。 地区。使用高通量表型方法来评分与营养生长相关的特征，在这些物种和菌株