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重新点燃我们的未来——中点战略方向
亲爱的同事和朋友们，在我们进入 2022-2027 年重新制定战略方向 (RSD) 的中点时，我很高兴与大家分享这份报告。在漫长的旅程中，偶尔将镜头拉回原位以了解我们所覆盖的领域是很重要的。回顾我们在战略计划的前半部分所取得的成就，我们可以指出许多重要领域的进展。我仅举几个例子。我们增加了对学生健康和保健的投资。我们正在努力将 SU ADVANCE 制度化，通过支持反映整个校园社区的更多元化的教师队伍并加强我们对学生成功的承诺，它正在改变大学的教授队伍和文化。而且，在我们向平信徒领导过渡期间，我们成立了使命整合办公室，这对于让我们保持耶稣会和天主教的特色至关重要，这是我们战略方向的基本目标。我们还投入了大量精力实施一些关键举措，这些举措将在未来几年开始结出硕果，例如重新规划和修订我们的课程以及重新定位我们大学的发展。这些是我们五年计划的基石，也是我们身份和实现愿望的核心。我们在这个过程中取得了如此多值得庆祝的成就，完全归功于我们整个校园社区的参与和辛勤工作。我要特别感谢推动这些举措的 RSD 工作组主席和成员，以及积极参与重新规划我们课程的教务长研究员。令我特别鼓舞的是，我们的战略方向与教职员工的日常工作相结合的程度。这种协调是由高级领导实现的，他们将组织结构与我们的 RSD 优先事项相结合。在承认和赞赏我们迄今为止取得的所有成就的同时，让我们重新致力于完成这项重要工作。通过融入我们称之为家乡的充满活力的西雅图地区的创新精神——以耶稣会教育 500 多年的独特传统为基础的人文精神——我们正在创造一些真正特别的东西。让我们让未来三年成为我们大学前所未有的增长和变革时期，我们寻求继续赋予我们的学生权力，使他们成为更公正和人道的世界的领导者。敬佩和感激，
控制高度保守的植物干细胞调节剂的顺式调控区域的极端重组
一个引人注目的悖论是，具有长期保守的蛋白质序列、功能和表达模式的基因通常表现出极为不同的顺式调控序列。目前仍不清楚如此剧烈的跨物种顺式调控进化如何使基因功能得以保存，以及这些差异在多大程度上影响物种内出现的顺式调控变异如何影响表型变化。在这里，我们使用一种在表达模式和功能上保守了约 1.25 亿年的植物干细胞调节剂来研究这些问题。通过在两个远亲模型拟南芥 (Arabidopsis thaliana) 和番茄 (Solanum lycopersicum) 中进行体内基因组编辑，我们在干细胞抑制基因 CLAVATA3 (CLV3) 的上游和下游区域生成了 70 多个缺失等位基因，并比较了它们对共同表型（即结出果实的心皮数量）的单独和综合影响。我们发现，与下游区域相比，番茄 CLV3 上游序列对哪怕是微小的扰动都高度敏感。相比之下，拟南芥 CLV3 功能对编码序列上游和下游的严重破坏具有耐受性。上游和下游缺失的组合也揭示了不同的调控结果。在番茄中，添加下游突变带来的表型增强主要是微弱的和附加的，而对拟南芥 CLV3 的两个区域进行突变则产生了显著的协同效应，显示出功能性顺式调控序列的不同分布和冗余。我们的研究结果证明了高度保守的植物干细胞调节器的顺式调控结构组织具有显著的可塑性，并表明顺式调控序列空间的重大重构是一种常见但又隐蔽的进化力量，它改变了保守基因调控变异的基因型与表型关系。最后，我们的研究结果强调了需要对顺式调控的空间结构进行谱系特异性解剖，以便有效地设计作物中保守的生产力基因的性状变异。
耶稣受洗
“有人声在旷野喊着说：‘预备主的道，修直他的路。’5 一切山洼都要填满，大小山冈都要削平，弯曲之处要改为直路，崎岖的道路要改为平坦。6 凡有血气的，都要见神的救恩。”7 约翰对出来要受他洗礼的众人说：“蛇的种类！谁指示你们逃避将来的愤怒呢？8 所以，你们要结出果子来，与悔改的心相称。不要心里说：‘有亚伯拉罕为我们的祖宗。’我告诉你们，神能从这些石头中给亚伯拉罕兴起子孙来。9 现在斧子已经放在树根上，凡不结好果子的树就砍下来，丢在火里。”10 众人问他说：“这样，我们当怎样行呢？” 11耶稣回答说：“有两件衣裳的，就分给那没有的；有食物的，也当照样行。”12又有税吏来要受洗，问他说：“夫子，我们当作什么呢？”13耶稣说：“除了例定的数额，不要多收。”14又有兵丁问他说：“我们当作什么呢？”耶稣说：“不要勒索人，也不要讹诈人，自己有钱粮就当知足。”15众人都满心盼望，心里疑惑约翰是不是基督。16约翰回答众人说：“我是用水给你们施洗，但有一位能力比我更大的要来，我就是给他解鞋带也是不配的。他要用圣灵与火给你们施洗。 17 他手里拿着簸箕，要扬净他的场，把麦子收在仓里，把麦子用不灭的火烧尽了。”18 约翰用许多话劝勉众人。19 但分封王希律，因他兄弟之妻希罗底的缘故，并因他所行的一切恶，受了约翰的责备，20 又把约翰收在监里，加增了众人的罪。21 众百姓都受了洗，耶稣也受了洗。祷告的时候，天就开了。22 圣灵降临在耶稣身上，形状仿佛鸽子。又有声音从天上来，说：“你是我的爱子，[ c ] 我喜悦你。”[ d ] 这里有太多有趣的东西。我很想花一个小时来解开它们。但我不知道。我只有几分钟时间，所以让我们直奔主题吧。耶稣受洗的故事并不是真的
跳蚤控制和家庭疗法（硼砂）
关于跳蚤控制和家庭疗法 (硼砂) 跳蚤似乎是相当简单的生物。它们的生命周期有多复杂？跳蚤 101 虽然您只能看到成年跳蚤，但实际上它的生命周期有四个阶段。如果考虑生命周期的所有四个阶段，成年跳蚤仅占整个跳蚤种群的 5% 左右。跳蚤卵呈珍珠白色，长度约为 1/32 英寸 (1/2 毫米)。它们太小了，不放大就看不见。跳蚤在宠物身上产卵，但卵不会粘在宠物的毛发上。相反，它们会掉落到宠物的环境中。卵占跳蚤种群的 50%。它们在 1 到 10 天内孵化成幼虫，具体取决于温度和湿度。高湿度有利于快速孵化。跳蚤幼虫细长，长度约为 1/8-1/4 英寸 (2-5 毫米)。它们以环境中的有机碎屑和成年跳蚤粪便为食，这对于成功发育至关重要。它们避开阳光直射，并积极深入地毯纤维或有机碎屑（草、树枝、树叶或土壤）下。它们在变成蛹之前可以存活 5 到 11 天。水分对于跳蚤幼虫的存活至关重要，幼虫因干燥而死亡；因此，它们不太可能在阳光充足的户外地区存活。户外幼虫只在地面阴凉潮湿的地方发育，并且跳蚤出没的宠物会在那里呆很长时间。这使得跳蚤粪便可以沉积在环境中。在室内环境中，幼虫在地毯的保护环境中或硬木地板之间的缝隙中生存得最好。发育完成后，成熟的幼虫会结出一个丝绸般的茧，下一步发育，即蛹就住在里面。茧很粘，所以很快就会被环境中的碎屑覆盖。这有助于伪装它。在温暖潮湿的环境中，蛹在 5-10 天内会变成成年跳蚤。然而，除非受到物理压力、二氧化碳或热量的刺激，否则成年跳蚤不会从茧中出来。羽化前的成年跳蚤可以在茧中存活长达 140 天。在此期间，它们对环境中使用的杀虫剂具有抗药性。因此，成年跳蚤可能会继续在环境中羽化长达
第 1 章 GIS 技术：概述
第 1 章 GIS 技术：概述 1. 简介 我们目前正处于二十一世纪初，计算机技术信息系统和虚拟世界的发展趋势迅速，我们可借此获取有关物理和文化世界的数据，并使用这些数据进行研究或解决实际问题。当前的数字和模拟电子设备有助于资源盘点和算术或逻辑运算的快速执行。这些信息系统正在经历很大的改进，与传统方法相比，它们能够以更快的速度创建、操作、存储和使用空间数据。信息系统是数据和用于处理这些数据的工具的集合，包含有关现实世界现象的模拟或数字形式的数据。我们通过选择、概括和综合对世界的感知为我们提供了信息，而这些信息的表示，即数据构成了这些现象的模型。因此，数据集合，即数据库，是现实世界各种视图的物理存储库，代表了我们在某一时间点的知识。信息来自于数据库中的各个数据元素，信息是直接显现的，即信息是由我们的思维过程、制度或基于我们的知识的任何东西从数据中产生的。因此，在数据库环境中，数据、信息和知识这几个术语是有所区别的。可以总结出，在我们从数据到信息、再到知识的过程中，数据非常重要，而且具有附加价值。数据有多种来源和形式，可以是以下任何一种： 1. 真实的，例如地形条件等。 2. 捕获的，即从遥感卫星或任何区域的航拍照片记录的数字数据。 3. 解释的，即来自遥感数据的土地利用情况。 4. 编码的，即雨量计数据、井深数据等的记录。 5. 结构化或组织化的，例如关于特定流域条件的表格。 空间信息系统中的空间和时间概念 空间信息总是与地理空间相关，即大规模空间。这是人体以外的空间，代表周围的地理世界的空间。在这样的空间中，我们不断地移动、导航，并以不同的方式将其概念化。地理空间是地形、土地利用/土地覆盖、气候、地籍和地理世界的其他特征的空间。地理信息系统技术用于操纵地理空间中的对象，并从空间事实中获取知识。地理空间不同于小规模空间或桌面空间。换句话说，比我们小的物体，可以在桌面上移动的物体，属于小规模空间，不是我们感兴趣的对象。
人工智能对教育的有效性
人工智能对教育的有效性：大流行期间和未来的学习 Taghfirul Azhima Yoga Siswa 印度尼西亚东加里曼丹穆罕默迪亚大学 通讯作者邮箱：tay758@umkt.ac.id 摘要——本文回顾了十篇关于人工智能在教育中的有效性的国际出版物：大流行期间和未来的学习。由于大流行扰乱了世界教育，远程学习已成为依赖机器学习的替代方案。为了了解人工智能在 COVID-19 期间和未来学习期间在教育中的力量程度，我们尝试通过十篇国际科学出版物的例子来了解它，这些出版物谈到了人工智能在当今教育和未来收入中的作用。除了审查十篇论文外，我们还对相关文献进行了在线搜索引擎搜索。我们使用“人工智能”、“大流行期间的学习”和“未来学习”等关键词进行了搜索，然后，我们分析了现象学方法，以确保我们的研究结果在定性方法设计下回答了研究问题。通过考虑研究和文献的证据，我们可以总结出我们的研究结果，其中包括对教育中人工智能的批判性理解、人工智能在教育中的应用、大流行时代的典型学习以及人工智能在大流行学习中的作用，只要居民和未来的学习仍然依赖于基于比平常更智能的学习任务的数据模式和自动化。它可以帮助学生更加专注于学习体验并确定他们是否不理解该主题。最重要的是，教师在评估学生学习成果的过程中很有帮助。关键词---人工智能、大流行期间的教育、未来学习、国际出版物。介绍人工智能（AI）的重要性目前正在大规模发展，并受到教育界的关注。今天的人工智能将模仿甚至接管通常由人类完成的任务。Lu 等人。 （2018） 表示，包括亚马逊、Facebook、微软和谷歌在内的多家科技公司已经实施了人工智能。然而，很少有人知道，随着学校的发展，技术也随之发展，人工智能也进入了教育和教学领域。例如，大学的会计专业通过实用软件使用在线教科书。就连微软的创始人比尔盖茨也是人工智能教育的支持者之一。盖茨甚至认为，人工智能将能够以各种方式改善人类的学习。基于这些信念，我们希望了解人工智能在疫情期间和未来学习中在教育中的有效性（Güzer & Caner，2014；Engeström & Sannino，2010）。