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World File Search System极地
对赤铁矿Fe2O3中极地的真实空间调查
在可极化的材料中，电子电荷载体与周围离子相互作用，从而导致准粒子行为。所产生的极性子在许多材料特性中起着核心作用，包括电运，光，表面反应性和磁敏感，以及极性通过这些宏观特征进行间接研究。在这里，非接触原子力显微镜（NC-AFM）用于在单一准粒子极限下以Fe 2 O 3的形式图像极性图像。Kelvin探针力显微镜（KPFM）和动力学蒙特卡洛（KMC）模拟的组合表明，可以通过Ti掺杂来显着增加电子极性的迁移率。密度功能理论（DFT）计算表明，从极化自由载体状态从极化自由载体状态的过渡可以在电子极性迁移中起关键作用。相比之下，孔极化物的流动性明显较小，并且通过捕获中心进一步阻碍了它们的跳跃。
极地海洋中的硅藻含量由基因组大小
au：PleaseconfirmthatalleheadinglevelsarerepresentedCorrected：生态学的主要目标是确定自然中物种丰富的决定因素。身体大小已成为丰度的基本且可重复的预测指标，其生物体的数量较小。一个生物地理成果，称为伯格曼的统治，描述了跨分类学群体的优势，较冷地区的大型生物体。尽管不可否认，但这些模式的关键特征的程度尚不清楚。我们在硅藻中探索了这些问题，对于通过海洋食品网中的碳固定和能量流中的作用，全球重要性的单细胞藻类都具有重要意义。使用来自全球分布的单个谱系的系统基因组数据集，我们发现体型（细胞体积）与基因组大小强烈相吻合，基因组的大小在50倍上变化，并由重复性DNA的差异驱动。但是，定向模型确定了温度和基因组大小，而不是细胞大小，因为对最大种群增长率的影响最大。全球元编码数据集进一步将基因组大小确定为海洋中物种丰度的强大预定指数，但只有在高纬度和低纬度地区的较冷地区，其中具有大基因组的硅藻占主导地位，这是与Bergmann统治一致的模式。尽管物种丰度是由无数相互作用的非生物和生物因素塑造的，但仅基因组大小是丰度的明显强烈预测指标。在一起，这些结果突出了出现特征，基因组大小，这是生物体中最基本和不可约束特性之一的宏观进化变化的层层细胞和生态后果。
报告编号2：北极地区的综合海军威慑 - 增强区域海军合作的战略选择
美国海军战争学院赞助了纽波特北极学者倡议（NASI），以评估对北极政策的当前和至关重要的问题，并为决策者提供具体的判断和建议。在背景和观点上多样化，NASI学者旨在通过私人审议就发现和建议达成有意义的共识。一旦启动，NASI就独立于NWC，并对其报告的内容负责。NASI学者被要求加入共识，这意味着他们认可“集团达成的一般政策和判断，尽管不一定是所有发现和建议。”每个NASI学者还可以选择提出额外或不同意的观点。学者的隶属关系仅用于识别目的，并不意味着机构认可。NASI观察者参加讨论，但没有要求加入共识。
极地资本技术信托plc
公司从资本增长（资本回报）和收到的股息收入（收入收益）中产生回报。年度投资组合的总回报率为1,1.154亿英镑（2023年：1.052亿英镑的亏损），其中收益为1,1246万英镑（20233：9830万英镑的资本损失），从资本中获得了920万英镑的收入（2023：2023：690万英镑的亏损），对我们的收入帐户蒙受了收益的收入，这是反对差额的收益。总回报的完整详细信息可以在第102页的综合收入声明中找到。作为政策，除了分配给资本的绩效费以外，所有费用均分配给收入。在第107页的注释2（d）中描述了公司的支出分配，并每年考虑分配方法。建议不要更改策略（2023：没有更改）。每股收益为904.21p（2023：每股81.28便士）。这些是由资本返还的911.68p组成的，收入回报率损失了7.47p。
极地大陆架计划科学报告
很难在不久的将来处理土地，并且在北极没有安全的位置，因此，由于北极的重要性尚不清楚北极地区变化的重要性以及改变这些景观的生活。这些全球举措提供了资源的资源，提供了重要见解的这些持续的信息，以支付自己的系统，并为工作提供要求，试图调查和住宿。
调查迅速变化的欧洲北极地区的上层生物多样性和胶状浮游生物社区：EDNA METABARCODING调查
fi g u r e 2上升后生阿尔法和β多样性模式。（a）在每个深度区域和采样位置，海洋后生动物门的相对读取丰度。（b）香农多样性指数（H'）和（c）在所有四个深站组合的每个深度区域的SRS的物种丰富度标准化的Motus数据。Tukey的HSD成对比较与Tukey调整后的P值进行了比较。*表示<0.05的显着差异，****表示显着差异<0.001。（d）基于jaccard距离的Motus社区结构（K = 2）的非线性多维标度。颜色表示海洋区，点形表示站点，地块上显示的应力值。深度区域被定义为上皮（0-99 m），下层（100-200 m），中质质量（201-1000 m）和浴类质（> 1000 m）。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
从改变极地区域到政策响应
在他的开场讲话中，佩特先生专注于气候和环境变化在欧盟和全球的多种影响。在过去两年中，全球事件将注意力从欧盟北极政策的环境方面转移到了北极的国际合作。在这种背景下，欧盟必须在科学和政治层面上加强与欧洲和北美合作伙伴的合作。此外，还需要提高对气候变化对北极气候变化的影响的认识，以要求政治阶层采取更强大的行动。MEP还指出，决策者和利益集团应通过平等对待北极行为者而不是将批评集中在自己的欧洲伙伴上来增强欧盟北极政策的信誉。演讲1：北极激情
信念传播带有量子消息的量子消息，用于经典量子通道上的极地代码
摘要 - 本文考虑了通用古典量子（CQ）通道的极地代码的设计和解码。通过使用量子消息（BPQM）来解码，尤其是配对测量BPQM（PM-BPQM）解码的想法。由于PM-BPQM解码器接受经典的密度演化（DE）分析，因此可以使用DE来设计任何CQ通道的极性代码，然后有效地计算代码速率和错误概率之间的权衡。我们还针对极地代码实施了PM-BPQM解码器的经典模拟。虽然可以在量子计算机上有效地实现解码器，但在古典计算机上模拟解码器实际上具有指数复杂性。因此，解码器的仿真结果受到限制，主要是为了验证我们的理论结果。