#生物 — Public Fediverse posts
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https://www.wacoca.com/games/1338917/ 【ゆっくり解説】「最新情報」調査隊が設置したサーモカメラにビッグフットが写った…確実に実在する怪物のヤバい事実が判明【UMA・未確認生物】 ##GAMING #Game #GameNews #games #GamingNews #UMA #いきもの #エイリアン #ゲーミング #ゲーミング最新情報 #ゲーム #ゲーム攻略 #ゲーム最新情報 #ダーク闇 #へんないきもの #モンスター #ヤバい #ゆっくり茶番 #ゆっくり解説 #ロマン #宇宙人 #未確認生物 #深海 #生き物 #生物 #生物ロマン #都市伝説 #閲覧注意 #雑学
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學測倒數10天怎麼準備？名師考前重點、命題趨勢全攻略：數A、數B、物理、生物、化學、地科
李書瑜 2026-01-07 14:19:00 CST
學測進入最後倒數階段，各考科的準備方向與命題重點備受考生關注。本篇彙整全中教邀請多位高中教師所整理的考前分析，涵蓋英文、數學A、數學B及自然科（物理、化學、生物、地科），從近年命題趨勢、常見題型到考前準備重點，協助考生在有限時間內掌握重點，做好最後衝刺。
https://www.thenewslens.com/article/263308
#地科 #考前衝刺 #學測 #108 課綱 #猜題 #教育 #生物 #數學 #學科能力測驗 #英文 #高中 #歷屆試題 #化學 #物理 #大學 #素養導向 #自然 #升學 -
「放射線に強い菌」を食べたハエの放射線耐性が増加したと判明
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/189413 -
https://www.wacoca.com/media/474898/ 【ゆっくり解説】殺人鬼映画3選！生きたままの人間でカカシを作るヤバすぎるトウモロコシ畑【B級映画】 #B級映画 #crocodile #monster #movie #shark #アクション #エイリアン #キングコング #クリーチャー #グロ #グロテスク #ゴジラ #サメ #サメ映画 #ジョーズ #トカゲ #トレマーズ #パニック映画 #ビッグチャップ #プレデター #ホラー #モンスター映画 #ゆっくり #ゆっくり解説 #ワニ #名作映画 #宇宙人 #巨大生物 #幽霊 #心霊 #怪獣 #怪獣映画 #映画 #映画の解説 #映画紹介 #生物 #雪男
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オスのヤドカリを「メス化」する寄生フジツボ――そのメス化進行度を解明
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/181187 -
冬の道端植物観察！春に花を咲かせる植物たちを多数発見
皆さんもレッツトライ
Let's enjoy finding plants in winter =)
#fediverse科学部 #fediverseSciClub #生物 #植物 #biology -
マグロは痒いところをサメにこすりつけて解消していた！
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/116525 -
「もはや鳥フェス」一般参加もできる『鳥学会』が”学会”のイメージと違った - Togetter トゥギャッター
「鳥フェス」一度は行ってみたい🐦
"Bird Festival" ...I want to go someday🐦
#Fediverse科学部 #fediverseSciClub #biology #生物 #鳥学 -
会期は明日までとのことですが、面白そうです:ablobbonebongoheart:
水草展2024 - 筑波実験植物園:: 国立科学博物館 National Museum of Nature and Science,Tokyo
#fediverse科学部 #fediverseSciClub #生物 #biology -
おっ、となるサイトを見つけました。両棲類や爬虫類の図鑑です。京大の大学院生や大学生が中心となって作っているとのことです。
I found an interesting website. This site introduces amphibians and reptiles. It is said that undergraduate and postgraduate students in Kyoto University mainly update this website.
https://herpetology.raindrop.jp
#fediverse科学部 #生物 #biology -
学名が「L・ヴォルデモート」！新種アリに”名前を言ってはいけないあの人”の名が付けられる！
https://nazology.net/archives/148574 -
只要領先於這個行業的技術，那麽這就是標準！這就是解答！
1. 沒有所謂近似分配。每個數據集都能找出自己的分配，得到該有的臨界值做統計分析！
2. Durbin-Watson 檢定統計量在所有統計學與計量經濟學、生物統計課本上的臨界值表是錯的！
3. 將迴歸的係數儘可能壓低，讓因素都進入誤差的方法是錯的！
4. AI成熟就能重新驗證數學、統計、機率的理論，再回饋到AI！
5. 迴歸分析是三套數學建模，不是只有期望值模型！或者直線期望值模型後，誤差變成ARCH系列！
6. 迴歸模型可以是線性函數、無限的非線性函數、曲線化直線函數！
以上內容都有書籍、報告書！
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