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北海岸区域战略性有害动物管理计划
© 新南威尔士州地方土地服务局，2024 年。免责声明：本出版物中包含的信息基于撰写本文时（2024 年 10 月）的知识和理解。随着知识的进步，提醒用户需要确保他们所依赖的信息是最新的，并与地方土地服务局的适当官员或用户的独立顾问核对信息的时效性。地图是根据新南威尔士州政府各部门提供的公开数据源汇编而成的，新南威尔士州和地方土地服务局及其员工、官员、代理人或公务员对因使用地图或其中的错误或遗漏而造成的任何伤害、损失或损害不承担任何责任。由于信息来源的差异（包括比例、日期和收集方法），地图中某些特征的位置可能会发生变化。
萨克拉门托-圣华金三角洲蓝藻有害藻华监测策略
这项工作是由一个跨机构作者团队开发的，并得到了三角洲水质的许多敬业和热情保护者的支持。这项工作具体基于水资源部佩吉·莱曼博士发表的材料、加州水务局的淡水有害藻华监测框架和战略（南加州沿海水研究项目和州水资源控制委员会 2021 年）、三角洲区域监测计划的营养物长期规划、中央谷地区水质委员会的三角洲营养物研究计划以及三角洲独立科学委员会的萨克拉门托-圣华金三角洲水质科学（2018 年）和萨克拉门托-圣华金三角洲监测企业审查（2022 年）。我们非常感谢以下个人对本文档的开发提供的反馈和指导。
使用可解释的深度学习模型预测有害的藻华：
1 IIHR—Hydroscience and Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA 2 Civil and Environmental Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA 3 Electrical and Computer Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA * Corresponding Author: bekirzahit-demiray@uiowa.edu Abstract Harmful algal blooms (HABs) have由于人类活动和气候变化的综合作用，影响了水生生态系统，饮用水供应系统和人类健康，因此成为了重大的环境挑战。This study investigates the performance of deep learning models, particularly the Transformer model, as there are limited studies exploring its effectiveness in HAB prediction, considering multiple influencing parameters including physical, chemical, and biological water quality monitoring data from multiple stations located west of Lake Erie, and uses Shapley Additive Explanations (SHAP) values as an explainable artificial intelligence (AI) tool to identify key input features affecting HABs.我们的发现突出了深度学习模型，尤其是变压器的优越性，捕获了水质参数的复杂动态，并为生态管理提供了可行的见解。SHAP分析将颗粒有机碳，颗粒有机氮和总磷视为影响HAB预测的关键因素。这项研究有助于开发HAB的先进预测模型，这有助于早期检测和主动管理策略。关键字：有害藻华（HAB），预测，深度学习，变压器，叶绿素-a，水质，可解释的AI，形状值。此手稿是一个地球预印本，已在同行评审期刊中提交了可能的出版物。请注意，此前尚未进行同行评审，目前正在首次接受同行评审。此手稿的后续版本可能具有略有不同的内容。
本届政府强烈反对 HR 1398 法案，即“2024 年保护美国创新和经济安全免受中共侵害法案”，该法案将在司法部 (DOJ) 内部设立“中共倡议”，该实体类似于司法部于 2022 年基于严重的国家安全担忧而解散的“中国倡议”。本届政府致力于通过对美国创新进行历史性投资、实施出口管制以打击不公平贸易行为以及保护知识产权来赢得 21 世纪对中国的经济竞争。本届政府一直致力于打击商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动带来的威胁，包括与中华人民共和国有关联的行为者。但按照该立法设想的方式对案件进行分组将削弱司法部调查和起诉此类犯罪活动的能力，包括使司法部更难获得受害者和证人的合作。该法案还可能使公众产生错误且有害的印象，认为司法部对调查和起诉与中国人或华裔美国公民有关的犯罪行为采用了不同的标准。政府将继续与美国企业、民间社会和高等教育机构合作，而不是反对他们，以保护他们免受商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动的侵害。因此，政府强烈反对这项立法，因为它会损害这些重要努力。
本届政府强烈反对 HR 1398 法案，即“2024 年保护美国创新和经济安全免受中共侵害法案”，该法案将在司法部 (DOJ) 内部设立“中共倡议”，该实体类似于司法部于 2022 年基于严重的国家安全担忧而解散的“中国倡议”。本届政府致力于通过对美国创新进行历史性投资、实施出口管制以打击不公平贸易行为以及保护知识产权来赢得 21 世纪对中国的经济竞争。本届政府一直致力于打击商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动带来的威胁，包括与中华人民共和国有关联的行为者。但按照该立法设想的方式对案件进行分组将削弱司法部调查和起诉此类犯罪活动的能力，包括使司法部更难获得受害者和证人的合作。该法案还可能使公众产生错误且有害的印象，认为司法部对调查和起诉与中国人或华裔美国公民有关的犯罪行为采用了不同的标准。政府将继续与美国企业、民间社会和高等教育机构合作，而不是反对他们，以保护他们免受商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动的侵害。因此，政府强烈反对这项立法，因为它会损害这些重要努力。
二手烟草烟和蒸气的有害效果-HealthLinkBC文件＃30A-打印机友好版本
二手烟草烟雾或蒸气是燃烧或加热烟草或蒸气液释放的烟雾或蒸气的混合物。使用可燃的烟草产品和电子蒸发装置时会产生。这些包括电子或商业香烟，水烟和雪茄。二手烟雾或蒸气还包括吸烟或蒸气的人呼出的烟雾或蒸气。这种烟雾或蒸气对吸烟或VAPE的人以及附近的人，尤其是儿童的健康有害。有一些方法可以降低风险，例如使您的房屋无烟。
用快速电子梁探测光学叠液基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
光纤基础架构对于处理从军事智能到个人信息的广泛敏感数据至关重要。近年来，这些系统对这些系统的破坏尝试增加，以及未经授权的数据拦截的风险，这对量子计算的进步加剧了[1，2]。光纤特别容易受到窃听攻击的影响，其中未经授权的光耦合技术（例如evaneScent耦合，剪切，V-Grove剪切和微宏弯曲[3，4）可用于拦截数据。监视光电水平是检测窃听攻击的一种方法，但它可能不适用于导致最小或无法检测到的功率水平下降的攻击[5]。比光学功率跟踪更复杂的技术涉及监测接收器的极化状态变化，以使窃听尝试的正常系统变化。早期工作[6]使用分布式光纤传感（DFO）引入了一个系统，该系统可以通过使用已安装的光纤电缆触摸或操纵围栏来检测签名。但是，由于纤维杂质而依赖瑞利和布里鲁因反向散射，使该溶液复合物。此外，需要高速脉冲激光器以基于反向散射脉冲延迟确定漏洞的位置，再加上二氧化双流器以滤除放大的自发噪声的要求，并以其高成本进行贡献。1a）。[7]中的工作研究了不同纤维事件的极化特征，因为在特定时间和频率窗口中极化的序列变化，通过处理Poincar´e球中的极化状态得出（请参阅图通过窃听和有害事件产生的签名是在独特的情节中视觉的，被称为瀑布，使人类安全操作员可以在视觉上区分合法和未经授权的活动。这是一种比[6]的方法更简单，更具成本效益的恶意活动检测方法。然而，由于需要分析瀑布地块的人类专家，因此基于可视化的技术具有有限的适用性和可伸缩性。为了克服现有人类依赖性解决方案的可伸缩性和成本限制，我们引入了一种使用机器学习（ML）算法来分析极化特征的新方法。本文是第一个针对三种电缆类型进行实验收集和分析包含窃听攻击以及其他潜在有害和无害事件的数据集的。我们的方法论是从正常操作条件和无害事件中分析和分析窃听和潜在有害事件的过程，从而允许潜在的大规模光网络部署。提出的方法以92.3％的精度成功地分离了签名。
原始文章有害生物和疾病控制策略，以提高葱植物的生产率（Allium asscalonium L.）ACH。 Rovicky 1🖂，寡妇
这项研究回顾了害虫和疾病攻击对葱（Allium asscalonium L.）的影响，并控制增加植物生产的策略。害虫，例如spodoptera exigua（洋葱毛毛虫），thrips tabaci（thrips），spodoptera ltura F.（陆军虫），liriomomyza spp。（叶裂蝇）和Gryllotalpa spp。(orong-orong), as well as diseases such as trotol or purple spot (Purple blotch), anthracnose (Antracnose), downy mildew, moler or fusarium wilt (Twisting disease), leaf blight (Stemphylium leaf blight), and leaf spot (Cercospora leaf spot) cause a significant decrease in production hasl.害虫和疾病控制仍然严重依赖化学农药，这对环境和健康构成了风险。替代性可持续控制，例如使用桃花心木种子提取物（Swietenia mahagoni），日本木瓜叶提取物（Cnidoscolus aconitifolius）和Legundi杂草提取物（Vitex trifolia l.）（cnidoscolus aconitifolius）（cnidoscolus aconitifolius）（vitex trifolia l.），以及对植物生长的应用（可以促进微型造成的竹子）的应用，植物，可以帮助提高植物生产力。
在阿尔茨海默氏病和多发性硬化症的临床前模型中Trem2激动剂抗体的中性或有害作用
人类遗传学和临床前研究确定了TREM2对几种神经退行性疾病的关键贡献，激发了对TREM2进行治疗调节的努力。在这里，我们表征了三种TREM2激动剂抗体在阿尔茨海默氏病（AD）病理学和透明度的多种混合性小鼠模型中的活性。受体激活和下游信号在体外探索，并根据小胶质细胞的药效学反应在体内确定活性剂量范围。含有淀粉样β（Aβ）病理学（PS2APP）或β和TAU病理学（TAUPS2APP）的小鼠，慢性Trem2激动剂抗体治疗对小胶质细胞与病理学，整体病理负担或下游神经元损伤的影响有限。对于用溶血石蛋白急性触发的脱髓鞘的小鼠，Trem2激动剂抗体意外破坏了损伤。同样，TREM2激动剂抗体限制了髓磷脂的恢复，从而获得了从丘比亚酮中经历慢性脱髓鞘的小鼠。我们强调了跨模型的剂量时间和频率的贡献。这些结果引入了未来TREM2靶向方法的重要考虑因素。
使用含有 MXene 纳米材料的复合材料检测有害气体
有害气体监测非常重要，尤其是在风险较高的工业应用中。在各种有害和有毒气体中，氨 (NH 3 ) 是最密集的一种，即使在较低浓度下也会对呼吸系统造成损害 [1]。监测氨 (NH 3 ) 浓度在不同领域都很重要，因为它在水中有毒 [2]，并且对于监测呼吸中的浓度 [3]、早期健康问题诊断甚至作为肝脏和肾脏健康检查的第一个指标也很重要。空气污染源包括农业、畜牧业 [4]、运输和食品加工厂 [5] 以及微电子（例如，在通过化学气相沉积生产氮化硅时，NH 3 是前体之一）[6]。