Our Work

Historical calibration certificate issued by Kipp & Zonen for CNR4 net radiometer serial number 121132. The certificate number is 014412121132. According to records maintained by the depositor, th…

Historical calibration certificate issued by Kipp & Zonen for CNR4 net radiometer serial number 121132. The certificate number is 014412121132. According to records maintained by the depositor, the instrument was subsequently operated at Chilbolton Observatory as part of the Chilbolton Facility for Atmospheric and Radio Research (CFARR). At the time, CFARR was operated by the Science and Technology Facilities Council (STFC), managed by the National Centre for Atmospheric Science (NCAS), and funded by the Natural Environment Research Council (NERC). The certificate was issued on 23 September 2016 and deposited retrospectively in 2026 to support the provenance of associated observations archived by the Centre for Environmental Data Analysis (CEDA). This record is the first in a chronological series of calibration certificates for Kipp & Zonen CNR4 net radiometer serial number 121132; links to the adjacent calibration records are provided under Related works.

Mazkur maqolada geografiya ta’limida raqamli ta’lim muhitini shakllantirishning nazariy va amaliy asoslari hamda intellektual platformalarning o‘quv jarayonidagi o‘rni tahlil q…

Mazkur maqolada geografiya ta’limida raqamli ta’lim muhitini shakllantirishning nazariy va amaliy asoslari hamda intellektual platformalarning o‘quv jarayonidagi o‘rni tahlil qilingan. Geografiya fanlarini o‘qitishda qo‘llanilayotgan zamonaviy raqamli platformalar, geografik axborot tizimlari (GIS), sun’iy intellektga asoslangan vositalar va masofaviy ta’lim texnologiyalarining didaktik imkoniyatlari yoritilgan. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, raqamli ta’lim muhiti geografiya fanlarini o‘qitish sifatini oshirish, talabalarning mustaqil ta’lim faoliyatini rivojlantirish va kasbiy kompetensiyalarini shakllantirishda muhim pedagogik vosita hisoblanadi. Kalit so‘zlar: raqamli ta’lim muhiti, intellektual platformalar, geografiya ta’limi, sun’iy intellekt, GIS, Google Earth Engine, Moodle, ChatGPT

(Wild et al, 2026) - Supplementary material This repository contains the notebook used for the analyses presented in the paper  Wild et al. (2026), Automatic Segmentation of Porcine Lung Tensile …

(Wild et al, 2026) - Supplementary material This repository contains the notebook used for the analyses presented in the paper  Wild et al. (2026), Automatic Segmentation of Porcine Lung Tensile Specimens for Mechanical Characterization 📓 Code - Wild_et_al_2026_pipeline.ipynb: Contains the pipeline for model training and testing. It can be executed without modification on Google Colab.  - Pytorch-UNet.zip: Contains the source code and the dataset. The arborescence is detailed in the notebook. This .zip file shoud remain compressed, and uploaded together with the notebook on Google Colab.    🚀 Getting Started You can run the notebook directly on Google Colab.   🔁 Reproducibility The analysis is designed to be fully reproducible.   📄 License Creative Commons Attribution 4.0.   📄 Detailed description Tensile testing is commonly used to characterize the mechanical behavior of soft materials and biological tissues. However, for highly deformable materials, the specimen cross-section changes significantly during the experiment, making stress estimation challenging. Current biomechanical approaches generally rely on indirect assumptions such as incompressibility or material homogeneity, which are not always valid for heterogeneous tissues.This work presents a hybrid framework combining hand-crafted image-processing techniques and deep learning for tracking specimen geometry during uniaxial tensile tests performed on porcine lungs.A top-view camera was used to continuously record specimen deformation in order to estimate sample width throughout the experiment. A U-Net convolutional neural network was trained on 110 annotated image–mask pairs from 15 tensile tests, with on-the-fly data augmentation.The proposed pipeline achieved a mean Dice coefficient of 0.899 and a mean Intersection over Union (IoU) of 0.835, with inference times below 5 seconds per image. These results demonstrate the ability of the model to accurately detect specimen boundaries under challenging experimental conditions. Extending the method to lateral-view imaging could additionally enable thickness estimation and dynamic cross-sectional area reconstruction, paving the way toward real-time stress assessment in soft tissue mechanics. Keywords: biomechanics, intensity profile, semantic segmentation,  data augmentation, U-Net  

თანამედროვე მსოფლიოში პირდაპირი უცხოური ინვესტიციები ეკონომიკურიზრდის მნიშვნელოვან ფაქტორად გვევლინება, განსაკუთრებით კი განვითარებადსახელმწიფოებში, სადაც არ არის საკმარისი რესურსი საინვესტიციო პროექტ…

თანამედროვე მსოფლიოში პირდაპირი უცხოური ინვესტიციები ეკონომიკურიზრდის მნიშვნელოვან ფაქტორად გვევლინება, განსაკუთრებით კი განვითარებადსახელმწიფოებში, სადაც არ არის საკმარისი რესურსი საინვესტიციო პროექტებისგანსახორციელებლად.წინამდებარე ნაშრომი ხაზს უსვამს პირდაპირი უცხოური ინვესტიციების კრიტიკულროლს საქართველოს ეკონომიკურ განვითარებაში, დეტალურად განიხილავს იმშესაძლებლობებსა და გამოწვევებს, რომლებიც გავლენას ახდენს საინვესტიციოგარემოს ფორმირებაზე. გარდა ამისა, განხილულია საქართველო საერთაშორისორეიტინგში იმ ინდიკატორების მიხედვით, რომლებიც განაპირობებენ ჯანსაღისაინვესტიციო გარემოს ფორმირებას. ყურადღება გამახვილებულია სამთავრობოპოლიტიკაზე და იმ მნიშვნელოვან ნაბიჯებზე, რომლებიც წლების განმავლობაშიგადაიდგა ამ მიმართულებით მდგომარეობის გაუმჯობესებისთვის. უნდა აღინიშნოს,რომ საქართველოს სამთავრობო პოლიტიკა უკვე მრავალი წელია ცდილობს უცხოურიინვესტიციების მოზიდვის ხელშემწყობი, წამახალისებელი ღონისძიებებისა თუკანონმდებლობის დახვეწას, რაც გამოიხატება არაერთი საერთაშორისოშეთანხმებების დადებით თავისუფალი ვაჭრობის შესახებ, მნიშვნელოვანისაგადასახადო შეღავათებითა და ბიზნესის რეგისტრაციის სიმარტივით.იმის გათვალისწინებით, რომ განვითარებადი ქვეყნების ეკონომიკური ზრდისთვისკრიტიკულად მნიშვნელოვანია პირდაპირი უცხოური ინვესტიციების მოზიდვა, თემააქტუალურია ქართული რეალობისთვისაც, კვლევის შედეგები კი დაგვანახებსკონკრეტულად საქართველოს მაგალითზე რა სახის ეკონომიკურ მაჩვენებლებზე აქვსგავლენა უცხოურ საინვესტიციო ნაკადებს, ამასთან რა როლს თამაშობს ვალუტისკურსი ინვესტორის მიერ გადაწყვეტილების მიღების პროცესში. თემის სპეციფიკურობიდან გამომდინარე, ნაშრომში ძირითადად გამოყენებულია რაოდენობრივი კვლევის მეთოდები, უფრო კონკრეტულად კი კორელაციურ-რეგრესიული ანალიზი. საქართველოს სტატისტიკის ეროვნული სამსახურის მიერ IVგამოქვეყნებული მონაცემების საფუძველზე აგებულია 3 რეგრესიული მოდელი.პირველი რეგრესიული მოდელი გვიჩვენებს პირდაპირი უცხოური ინვესტიციებისგავლენას დასაქმების დონეზე, მეორე განიხილავს მთლიანი შიდა პროდუქტისა დაუცხოური ინვესტიციების კავშირის მიმართულებასა და ხარისხს, ხოლო მესამერეგრესიული მოდელი ცდილობს დაადგინოს ურთიერთდამოკიდებულებაპირდაპირ უცხოურ ინვესტიციებსა და ლარის დოლართან საშუალო წლიურ გაცვლითკურსს შორის, თუ რამდენად მნიშვნელოვანია საინვესტიციო გადაწყვეტილებებისმიღების პროცესში ინვესტორისთვის ადგილობრივი ვალუტის კურსი.კვლევის შედეგად დადასტურდა, რომ პირდაპირ უცხოურ ინვესტიციებს დიდიგავლენა აქვს ისეთ მაკროეკონომიკურ მაჩვენებლებზე, როგორებიცაა მთლიანი შიდაპროდუქტი და დასაქმების დონე, აგებული ორი რეგრესიული მოდელისტატისტიკურად მნიშვნელოვანია. რაც შეეხება ვალუტის კურსსა და პირდაპირუცხოურ ინვესტიციებს შორის კავშირს, კორელაცია მათ შორის ძალიან დაბალია,ხოლო აგებული მოდელი სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი არაა.   In the modern world, foreign direct investments are an important factor in economic growth,especially in developing countries, where there is not enough resources to implementinvestment projects.This paper highlights the critical role of foreign direct investment in Georgia’s economicdevelopment, discusses in detail the opportunities and challenges that affect the formation ofthe investment environment. In addition, Georgia is assessed in the international rankingaccording to the indicators that lead to the formation of a healthy investment environment.The focus is on government policy and the important steps that have been taken over years toimprove situation in this area. It should be noted that the Georgian government policy hasbeen trying to carry out various activities to attract foreign investment and improve legislationfor many years, which is reflected in a number of international free trade agreements,significant tax benefits and ease of doing business.Considering that it is critical for the economic growth of developing countries to attractforeign direct investment, this issue is also relevant for the Georgian reality and the results ofthe study will show us specifically what kind of economic indicators on the example of Georgiaaffect foreign direct investment flows, as well as the role of the currency exchange rate in theinvestor’s decision-making process.Due to the specificity of the topic, the paper mainly uses quantitative research methods, moreprecisely correlation-regression analysis. Based on the data published by the National StatisticsOffice of Georgia, 3 regression models are constructed. The first regression model shows theimpact of the foreign direct investment on the level of employment, the second discusses thedirection and quality of the link between gross domestic product and foreign investment andthe third regression model seeks to determine the relationship between foreign directinvestment and the average annual exchange rate as to how important local currency rate isfor investors in the process of making investment decisions. The study confirmed that foreign direct investment has a huge impact on macroeconomicindicators such as gross domestic product and employment levels and the two regressionmodels are statistically significant. As for the connection between the currency exchange rateand foreign direct investments, the correlation between them is very low and the built modelis not statistically significant.

Data on GHG, water quality, land uses and livestock production associated with agricultural ponds in Uruguay 

A Helm chart for ZOO-Project-DRU, a processing platform for EOEPCA with CWL support

Figure 3. Habitat conditions in Palangka Raya University, Palangkaraya, Central Kalimantan, are dominated by Acacia Acacia mangium and have a dense fern understory (Photograph: Teguh Willy Nugroho).

Figure 2. Juvenile Crypsirina temia, Sigam, Pulau Laut Utara, Kotabaru, South Kalimantan, perching on Api-api tree Avicennia mariana, on 25 April 2024 (Photograph: Muhammad Rizkani).