このほからの報道本数は約プラスチック汚染、海洋のプラスチック袋 シーンのダイバー-バリ島に囲まれた浮動小数プラスチックしかし、最近の研究では[1]この地microplasticsき4-23倍以上、海沿っているのかもしれません農業土壌のみを格納する場合がありmicroplasticsより海洋の流域です。 この研究の為の研究を見つけるというプラスチックのほとんどが自壊ではなく分解したため生分解性を有するとともにこれらが発見されており、それらのmicroplastics(以下5mm)とそれに続く分解の仕ナノプラスチック(0.1µm以下)です。 問題は、成長とmicroplastic汚染のリーマン達に愛される広がりにできることをベースラインのシフトの生理と生態系プロセスの陸生種です。
作成BIMプロジェクト計画またはBIM実行プラン
BIM（建物情報モデル)をしたり株当たりデータが豊富なデザインは、2Dまたは3Dフォーマットのお客様、コンサルタント、受託業者は、施設管理者とします。 最近のトレンドの政府に義務付けBIM使用するプロジェクトは、ここが再発する場合は、イギリス、ドイツ、フランス、スペイン、アラブ首長国連邦、シンガポールにあるオーストラリアの効率化、生産性、廃棄物の減量化に努めています。 この傾向のよう義務付けBIMの利用と市場の力を推進しようとBIM、このランドスケープアーキテクトにますます利用が必要となBIMをお届けします。
を開始する場合は、プロジェクトを作成プロジェクトの計画、作業計画の責任者はしばしばまた決定は、ワークフローのソフトウェアやデザイン結果が表現されています。 は、BIMプロジェクトは必要BIMプロジェクト計画としても知られるBIM経営計画ではBIMの実行計画を設定する各種パラメータを含むプロジェクトチーム、納期などもあり、その他の管理技術のパラメータが必要な定義されます。
なぜ国をcryptocurrenciesすか？
過去数ヶ月間についてはこちらをご覧くの国を作成またはその準備をcryptocurrencies中国をはじめ、エクアドル、セネガル、エストニア、ロシアです。 その理由をこの国では見cryptocurrencies(Cryptocurrency)はいいとして、効率よく、安く進め多くの分野を含む
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- 生産性の低減の為に必要な取引
- 追跡違法な活動が一部の人々をCryptocurrencyのための違法な活動が国の開始を制限の両替国Cryptocurrencyその追跡することができる取引をより容易に
- 制御–中央銀行のような制御通貨は、それを宣言しますCryptocurrencyする法律ダー(フィアット)すべての国に適用される。
- 削減のボラティリティ–管理できるように通貨々大きくなっています。削減やボラティリティの抑制を走る市場利用のレバーを操作する市場です。 これはなぜ国によって停止ICOや通貨の交流で起Cryptocurrencyます。
- 収入の取引手数料
- 削減詐欺
- 心の交換–現在、べ国では、利用カードまたは現金との交換です。 取りできればお電話からは、それぞれの国のCryptocurrencyうことができま自由に動力を重ねています。
さらにその問題国をCryptocurrencyを含めて、公衆の受容性、セキュリティ、交流します。 将来きっと世界の変化は年cryptocurrencyます。 したがいくつかの国は自分の通貨などのestcoin、お父さん、あります。
世界景観建築–10年末号雑誌
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新号の表彰
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新しいメディアを尊重し、旧メディア
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デザインに対する規制のあり方"をテロ触媒の変更
昨年一年間についてテロ事件のうちの命が失わ都市とによりこの行為として政府によってセキュリティの専門家は、警察や知能の専門家のアドバイスをどのように都市の安全性の向上を目指します。 この継続には、変更方法における生は過去数十年間として獲得しており、今後の空港、駅、バスステーションは、国境通過のとする観光スポットです。
最近のイベントの一環として、オーストラリア政府がソーバセキュリティ専門家、最近では、 首相オーストラリア を開始 オーストラリアの戦略保護のための人混みからテロます。 資産担保証券買入スキームを求める"---支援者の安全性、保護-回復力の人混みに加え、オーストラリア"です。 この戦略は、これまでと同様の 人混みにご案内 最近の国のテロ対策セキュリティ室"（英国） FEMAサイトおよび都市デザインセキュリティです。
深層学習がセットにherbariumsをより植物種
Herbariums世界中の可能な大規模なコレクションのサンプルシート乾燥植物の押し準備のための類学者に注釈を付け分類します。 どをお知らせすることが可能にな時間がかかり、多くのherbariumsな資源のカタログ、サンプルシートした研究者がコスタリカ研究所の技術が最近、歴を用いた研究 深層学習 を総合的に解析し、ビッグデータセットの種herbaria見てもらえれば、設定完全自律的に特定の植物のコレクションの世界です。
を使用 convolutionalニューラルネットワーク(CNN) 様々なデータセットからの iDigBioポータル その他の資料(コスタリカのフランス)の訓練は、CNNを学ぶ 判別像特徴 の植物から数千本の植物標本室サンプルシートです。 このこと"です。る可能性の創製につながる半で完全自動システムに類学者や専門家だそのアノテーション、分類、改訂作業での植物標本室です。"[1]です。 の研究者が、その中で学習をやりとりできる地域間の場合その試験データセットからコスタリカに対し他のデータセットからフランスです。 またその改善のための学習と分類している削除する添付ファイルのタグ、バーコード、ロゴ、およびその他のマーキングのサンプルシートです。 研究実施中にその学習を移転しないこの分野の画像には、樹木の葉、花、そしてご利用ください央サンプルシートです。