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密苏里河流域山区积雪报告
SNOTEL 山区积雪 SWE 站数据由美国农业部自然资源保护局 (NRCS) 提供。通常到 4 月 17 日（1991-2020 年平均值），山顶积雪 SWE 积累量已达到 100%。5 月至 7 月期间，雪融化并为主干道提供大量流入量，这些流入量被储存起来以防止下游洪水，随后用于满足主干道授权的项目目的。了解选定山区积雪区域每个月初的山区 SWE 量并不能减少相当大的径流变化，因为融化期间的天气条件会极大地影响径流量。显示了截至 5 月的每个月初的平均 SWE 积累总百分比。对于 5 月至 7 月期间，记录的百分比是该年峰值 SWE 积累量的百分比。这表明山区剩余的未融化雪量。
10plus2minus5plus36plus3minus3minus3minus3minus3minus3minus of空间生长
本文探讨了内部移民和贸易开放性如何通过知识扩散来形成空间和蔓延的经济增长。使用中国快速增长时期的数据，我们提供了因果证据表明，吸引移民的地区，尤其是从更加行事的地区以及更接触国际贸易的地区，经历更快的知识积累。我们开发了一个动态的空间模型，在这种模型中，贸易和移民介导的思想流动，推动前瞻性因素积累（劳动力和资本）以及内源性生产率的增长。我们的定量分析强调了初始分配条件对中国长期生长路径的重大影响，并揭示了因素的积累和思想扩散在其过渡的不同阶段的重要性而异。此外，我们的定量分析强调了思想扩散在解释空间生长异质性中的关键作用。
碳存储潜力和影响因素...
红树林种植园是热带和亚热带海岸可持续管理以捕获和存储大气碳的基本方法。但是，尚不清楚种植红树林的碳积累潜力与天然红树林的碳积累潜力是否一样多。此外，尚不清楚树种，森林时代和流体动力学条件对碳储存的影响。这项研究调查了广东省Huidong县Kaozhouyang种植的红树林的碳储能和影响因素。植被碳库存是通过研究领域调查收集的社区参数计算得出的，生态系统碳库存是通过植被和沉积物的总和来计算的。结果表明，红树林的种植园显着增加了植被和土壤的碳库存（植被碳库存= 9.9645.06 t c/ha；土壤碳库存= 70.37-110.64 t c/ha），与非蔬菜泥浆相比（63.73 t c/ha）。然而，种植地点的生态系统碳储备仍低于天然avicennia码头（282.86 t c/ha），其显着差异主要反映在土壤碳库存上（p <0.05）。进一步的结果表明，碳积累受森林时代，树种和潮汐水平的影响。植被生物量/碳储备随着森林年龄的增长而逐渐增加（p <0.05），但是对于土壤碳储备而言，差异并不重要，这表明在红树林恢复的早期，碳积累主要集中在植被上。此外，合适的栖息地条件（陆路）和快速增长的物种（sonneratia apetala）对碳的积累更有利用。我们的结果表明，红树林种植园可以在植被和土壤中实现碳储存和隔离，从而通过合适的物种选择和管理来增加碳汇。
日本建立机器学习模型，以预测大脑中的淀粉样蛋白β
OITA大学和日本的Eisai Co.宣布开发机器学习模型，以预测淀粉样蛋白β（A？）在大脑中积累，结合了背景数据，例如年龄，性别，吸烟史和病史，以及一般血液测试和小型精神状态检查（MMSE）项目。该模型有望使初级保健医师预测大脑A的积累？，在常规体检期间，哪个是阿尔茨海默氏病（AD）的重要病理因素，并促进AD的简单早期筛查。
基于生物学研究的心血管疾病预防的创新方法，包括基因疗法和干细胞
摘要。小球藻已被广泛用于生物能源，环境保护，还原，食物，药物和其他领域。在本文中，近年来通过文献综述对小球藻的优化进行了全面分析。结果表明，在5500-7000LUX的光强度范围内，小球藻的生物量积累速率更快，但是小球藻的生长速率在极高的光强度范围内达到了限制的10000-14000LUX蓝色和绿光，对生物量和光合色素颜料的效应最大，对氯菌的积累;蓝色和绿光单色光培养模式的脂质产量最高。在蓝白色的光中添加绿光，红白色的浅色和白色绿色的光对小球藻的脂质积累有益。在24小时培养模式下，14L：10D的低频光周期通常是最佳方案。根据上述结论，光条件，复合光对小球藻的影响和最佳的低频光周期将是未来大型小球藻大规模培养的主要研究方向。
使用具有多样性的微电路
嘈杂证据或反对选择的噪声逐渐积累是感知决策过程中的主要步骤。使用小鼠中的大脑电生理记录（Steinmetz等，2019），我们检查了跨大脑区域的证据积累的神经相关性。我们证明了具有漂移扩散模型（DDM）样的发射速率活性（即，对循证敏感的渐变发射速率）的神经元分布在整个大脑中。探索了类似DDM的神经的证据积累的潜在神经机制，发现在整个大脑区域内部和整个大脑区域内都发现了不同的积累机制（即单一和种族）。我们的发现支持以下假设：证据积累正在通过大脑中的多种整合机制发生。我们进一步探讨了单个和种族蓄能器模型中集成过程的时间尺度。结果表明，每个大脑区域内的累加微电路在其整合时间尺度上具有不同的特性，这些特性在整个大脑的层次上组织。这些发现支持在多个时间尺度上积累证据的存在。除了整个大脑的整合时间尺度的变化外，在每个大脑区域内还观察到时间尺度的异质性。我们证明了这种可变性反映了微电路参数的多样性，因此具有较长积分时间尺度的累加器具有更高的复发强度。
«智慧创造知识，想象力预示着……
知识 3. 自主性的另一个优势是软件，因为神经元之间有突触，这意味着没有代码。突触被用作任何目的的通用格式，并能够积累知识。随着进化的进行，功能的分化也在进行，表现为某个身体的内部器官。大脑负责协调所有身体部位，并将外部世界表示为知识。这意味着适应作为知识的稳定积累，基于自身经验，同时探索环境。结果是一个逻辑宇宙，空间、时间和有组织的物质是基于（重新）组合组件的对象。
计算机视觉中持续学习的最新进展
摘要与批处理学习相反，所有培训数据都可以立即获得，不断学习的方法代表了一种方法家族，这些方法会积累知识并与按顺序排序可用的数据连续学习。与人类学习过程相似，具有学习，融合和积累新的知识的能力，在不同的时间步骤中，持续学习被认为具有很高的实际意义。因此，已经在各种人工智能任务中研究了持续学习。在本文中，我们对计算机视觉中持续学习的最新进展进行了全面的综述。特别是，这些作品由其代表性技术进行分组，包括正则化，知识蒸馏，记忆，生成重播，参数隔离以及上述技术的组合。对于这些技术的每个类别，都提出了其在计算机视觉中的特征和应用。在此概述结束时，讨论了几个子领域，其中讨论了持续的知识积累在不断学习的同时，不断学习。