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World File Search System测量网络
DREBRIN调节皮质II/III层中感官神经元中的侧支轴突分支
神经发育障碍（NDDS）是一组复杂的神经系统疾病和精神疾病。功能性和分子成像技术，例如静息状态功能磁共振成像（RS-FMRI）和正电子发射tomog-raphy（PET），可用于在人类和人类模型中成熟期间在成熟期间非侵入性和纵向测量网络活性。Here, we review the current knowledge on rs-fMRI and PET biomarkers in the study of normal and abnormal neurodevelopment, including intellectual disability (ID; with/without epilepsy), autism spectrum disorder (ASD), and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), in humans and rodent models from birth until adulthood, and evaluate the cross-species translational value of the imaging biomarkers.迄今为止，只有少数孤立的研究使用RS-FMRI或PET在婴儿期（神经发育的关键时期）中研究啮齿动物的神经发育（异常）。Further work to explore the feasibility of performing functional imaging studies in infant rodent models is essential, as rs-fMRI and PET imag- ing in transgenic rodent models of NDDs are powerful techniques for studying disease pathogenesis, developing noninvasive pre- clinical imaging biomarkers of neurodevelopmental dysfunction, and evaluating treatment-response in disease-specific models.
超核
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射，因此与环境相关的参数，例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务，对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证，并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络，例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息，但是（Aeronet-OC）不涵盖所有光谱带或（Radcalnet）不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中，我们讨论了光辐射测定法中仪器，测量方法和不确定性估计的最新进展，并提出了以下观点，即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络，为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情，我们认为，这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用（Aeronet，
使用船载观测值对南大洋的IMERG和ERA5定量降水量估算
摘要：澳大利亚R/V调查员的最新航行在整个偏远的南大洋中提供了前所未有的降水观察结果，该降水量既是海洋降雨和冰相降水测量网络（OceanRain）海上圆点和双极化C波段C-Band C-Band Cane Radar（Oceanpol）。本研究采用这些观察结果来评估GPM（IMERG）的全球降水测量（GPM）综合多卫星检索和ECMWF（ERA5）降水产物产生的第五次重大全球重新分析。以60分钟和0.25 8（; 25 km）的分辨率工作，在整个过程中最常观察到小雨和毛毛雨。对海洋评估时，imerg产物高估了降水强度，但捕获了出现频率。从天气/过程量表中，发现IMERG在暖额和高纬度气旋条件下是最不准确（高估的强度），通常会预先发送多层云。在临时条件下，imerg低估了降水频率。相比之下，ERA5的技能在各种综合条件下更加一致，除了高压频率（强度）高度高估（低估）的高压条件。使用Oceanpol Radar，这是一个面积到区域分析（分数技能得分），发现ERA5的技能比Imerg更高。在海洋径流计，iMerg和ERA5之间的阶段分类中几乎没有共识。比较因不同数据集中的相分类的各种假设而变得复杂。
超核
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射，因此与环境相关的参数，例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务，对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证，并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络，例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息，但是（Aeronet-OC）不涵盖所有光谱带或（Radcalnet）不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中，我们讨论了光辐射测定法中仪器，测量方法和不确定性估计的最新进展，并提出了以下观点，即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络，为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情，我们认为，这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用（Aeronet，
关于生物多样性变化，气候变化和人类福祉之间联系的地下视角
图2气候 - 智能土壤（Paustian等人2016）。对土壤过程，测量和监测网络的扩展以及全球地理空间土壤数据的持续发展可以增强预测模型并减少不确定性的基础研究。信息技术的持续进步以及复杂系统和“大数据”的集成，涉及包括土地管理者在内的广泛利益相关者，通过基于Web的计算机和移动应用程序为当地的农业管理洞察力提供了贡献。这种合作可以推动基于高级模型的温室气体（GHG）指标的开发。这样的努力将促进采用气候 - 智能土壤管理政策，包括CAP和贸易系统，“低碳”消费品的产品供应 - 连锁倡议以及国家和国际温室气体缓解策略，同时也促进了全球更可持续和更具可持续性和气候 - 弹性的农业系统。因此，气候 - 智能土壤可能会经历较低的土壤侵蚀率，减少温室气体排放量并改变由土壤占据和释放的挥发物的数量和组成，并改变反照率（有关这些机制的更多详细信息，请参见主要文本）。根据Paustian等人的说法。（2016）有希望的科学和技术进步包括有关植物 - 土壤过程，研究测量网络，土壤监测网络，高级温室气体网络以及遥感，空间数据库和模型集成的基础研究。气候 - 智能土壤的实践包括耕作减少，生物炭管理，土地修复，改善农作物轮作，有机修正，营养管理，覆盖农作物和农林业。实施需要国家和国际温室缓解汽油计划，温室气体偏移和生态系统服务市场，农业产品供应链管理，决策 - 支持系统和土地用户参与。
土耳其国家报告 - 联合国全球遗传资源管理
国家测绘局、测绘总司令部撰写 简介 作为土耳其的国家测绘局，测绘总司令部 (GCM) 负责建立和维护大地测量网络，收集和构建地形数据、地理空间信息以及制作土耳其标准地形图系列。GCM 的使命是及时、经济地为所有用户和社区提供各种充足、一致、最新的地理空间产品。地理空间产品是现代国家信息基础设施的重要组成部分之一，是各级政府运作、国家可持续发展和信息社会发展必不可少的组成部分。空间信息的特殊作用源于其应用的全球性、其内容的丰富性、获取和维护的成本、以及它服务于的多种目标。对空间信息的需求快速增长，加上信息和通信技术的蓬勃发展，促使土耳其采取各种举措以及政府和自治项目，旨在实现系统现代化和发展空间信息基础设施。每年，暴风雨和洪水都会给地球带来重大问题。这只是几个例子，说明影响我们生活的几乎所有事情都与地理的某些方面有关。我们对该地区了解得越多越好。我们掌握的信息越多，我们就能更恰当地采取行动、规划和分配资源、处理损害、管理风险、实施预防措施并确保我们做好准备。地理空间信息的收集和存储仍然是当今测绘界的难题。数据存储在不同的数据库系统中，基于不同的规范或质量不明确。查找感兴趣的数据或访问此类数据也可能很困难。因此，为用户提供搜索、查找和访问所需数据的便利至关重要。建立空间信息基础设施的主要目的是：
关于生物多样性变化，气候变化和人类福祉之间联系的地下视角
图2气候 - 智能土壤（Paustian等人2016）。对土壤过程，测量和监测网络的扩展以及全球地理空间土壤数据的持续发展可以增强预测模型并减少不确定性的基础研究。信息技术的持续进步以及复杂系统和“大数据”的集成，涉及包括土地管理者在内的广泛利益相关者，通过基于Web的计算机和移动应用程序为当地的农业管理洞察力提供了贡献。这种合作可以推动基于高级模型的温室气体（GHG）指标的开发。这样的努力将促进采用气候 - 智能土壤管理政策，包括CAP和贸易系统，“低碳”消费品的产品供应 - 连锁倡议以及国家和国际温室气体缓解策略，同时也促进了全球更可持续和更具可持续性和气候 - 弹性的农业系统。因此，气候 - 智能土壤可能会经历较低的土壤侵蚀率，减少温室气体排放量并改变由土壤占据和释放的挥发物的数量和组成，并改变反照率（有关这些机制的更多详细信息，请参见主要文本）。根据Paustian等人的说法。（2016）有希望的科学和技术进步包括有关植物 - 土壤过程，研究测量网络，土壤监测网络，高级温室气体网络以及遥感，空间数据库和模型集成的基础研究。气候 - 智能土壤的实践包括耕作减少，生物炭管理，土地修复，改善农作物轮作，有机修正，营养管理，覆盖农作物和农林业。实施需要国家和国际温室缓解汽油计划，温室气体偏移和生态系统服务市场，农业产品供应链管理，决策 - 支持系统和土地用户参与。
传感器 - ScienceOpen
摘要：本研究提出了一种新方法，利用无人机 (UAV) 成像联合评估积雪深度和冬季叶面积指数 (LAI)，后者是植被的结构特性，影响积雪和融雪。在冬季，评估了在捷克共和国舒马瓦国家公园 (Šumava NP) 内部分健康或受昆虫影响的挪威云杉林和草地覆盖区拍摄的一组多时间高分辨率数字表面模型 (DSM)（无雪和积雪条件），以评估积雪深度。无人机得出的 DSM 的分辨率为 0.73–1.98 cm/pix。通过减去 DSM，确定了积雪深度，并与在地面控制点 (GCP) 位置进行的手动雪深测量进行比较，均方根误差 (RMSE) 在 0.08 m 到 0.15 m 之间。将基于无人机的积雪深度与更密集的手动积雪深度测量网络进行比较分析，得出的 RMSE 在 0.16 m 到 0.32 m 之间。LAI 评估对于正确解释森林地区的积雪深度分布至关重要，它基于在森林状况下拍摄的俯视无人机图像。为了从俯视无人机图像中识别冠层特征，使用雪背景代替天空部分。参考了两种有效的冬季 LAI 检索常规方法，即 LAI-2200 植物冠层分析仪和数字半球摄影 (DHP)。与实地调查相比，冠层密度和地面特性对基于无人机成像的 DSM 评估准确性的影响显而易见。基于无人机的 LAI 值提供的估计值与 LAI-2200 植物冠层分析仪和 DHP 得出的值相当。与常规调查的比较表明，使用无人机摄影测量方法高估了春季积雪深度，低估了春季 LAI。由于积雪深度和 LAI 参数对于积雪研究至关重要，因此这种组合方法在未来将具有重要价值，可以简化雪深和雪动力学的 LAI 评估。
系统分析和研究 (SAS) 小组每月更新...
SAS 小组本月在斯德哥尔摩举行会议，这是瑞典自 3 月份成为北约正式成员以来首次在瑞典举行的北约委员会级会议。会议于 5 月 14 日至 17 日举行，共有 45 名高级领导人出席，代表 25 个北约国家、一个伙伴国家、一个卓越中心和四个北约组织。会议由瑞典国防研究局 (FOI) 主办。作为北约 STO 的七个科学技术委员会 (STC) 之一，SAS 小组负责监督 50 多个跨国研究项目，涉及政策和战略决策支持、运营决策支持、能力和投资决策支持以及分析能力的开发和维护。在其半年一次的业务会议上，小组成员开会分享正在进行的工作的最新情况并批准对其工作计划的更改。在为期四天的时间里，各国代表讨论了新研究活动的提案，并探讨了研究成果的实际应用和利用。小组批准了七个新的探索团队并认可了五个新的技术团队。专家组还提出了几项建议，要求 STO 研究重点支持北约作战顶点概念中的三项战争发展要务 (WDI)：分层弹性、影响力和力量投射、跨域指挥。 以下新的探索小组获得批准（参考编号表明跨专家组感兴趣）： SAS-MSG-ET-FP（探索小组）测量网络和电子战环境中软件密集型军事平台的作战效能。承诺。土耳其、美国（通过 SET）、ITA、EST（通过 MSG）、POL（通过 MSG）承诺。拥有 STO 帐户的用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-MSG-ET-FR（探索小组）使用数据分析和数学建模量化国防能力。瑞士、德国、荷兰、挪威、葡萄牙、法国、捷克共和国、加拿大（通过 MSG）、POL（通过 MSG）承诺。 STO 帐户用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-ET-FS（探索团队）多域作战挑战。承诺方为 SWE、ACT、CZE、DEU、ITA。STO 帐户用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-MSG-ET-FT（探索团队）数据驱动的未来弱信号自动检测。承诺方为 GBR、NLD、SWE、TUR、EST（通过 MSG）、IAMD COE（通过 MSG）。STO 帐户用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-ET-FU（探索团队）弱信号评估中的分析偏差。承诺方为 SWE、GBR、TUR、EST（通过 MSG）。STO 帐户用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-MSG-ET-FV（探索团队）新兴和颠覆性技术——战略和社会影响以及未来渠道。英国、美国、芬兰、法国、意大利、瑞典、爱沙尼亚（通过 MSG）、波兰（通过 MSG）承诺。拥有 STO 帐户的用户可在此处获取更多信息。 SAS-ET-FW（探索团队）作战规划、战争游戏和战略方面的假设。德国、PRT、NOR、CZE、GBR、ITA。拥有 STO 帐户的人可以获取更多信息 [ 此处 ]。以下新的技术团队已获董事会批准（预计于 2024 年 7 月成立）： SAS-196（研究研讨会）SAS 年度研讨会 - 第 19 届北约运筹学与分析 (OR&A) 会议 2025。ACT、ITA、NLD、NOR、NCIA、GBR、CAN、SWE、DNK、USA 承诺。拥有 STO 帐户的人可以获取更多信息 [ 此处 ]。