树桩关键词检索结果

伟大的potoo:带着令人困扰的咆哮的“树桩”鸟,可以闭着眼睛

Great potoo: The 'tree stump' bird with a haunting growl and can see with its eyes closed

整夜,伟大的Potoos散发出一个响亮而mo吟的咆哮,使鸟赢得了神话般的地位,一些社区认为声音是儿童呼吁失去的父母。

问答:女性领导人是否会推动更好的环境成果? 蚊子疼痛受体发现在极高的热量中敏感不太敏感,这可能使某些天然虫喷雾剂无效 基于激光的辐射检测器允许从更安全的距离进行测试 深海鱼类研究揭示了地球哈达尔区的进化奇迹 光合作用研究提供了对低价范式的支持 由于海洋酸化引起的真核浮游植物下降可能会显着影响全球碳循环 在连续空间中的图像波函数的新协议 '搁浅的宇航员在下一次ISS发射之后靠近回家 NASA解雇了首席科学家,更多的特朗普削减了 几十年来未被注意的恐龙足迹揭示了古老的秘密 科学家在减轻多体问题的模拟量子模拟中迈出重要一步 将GD掺入Fe掺杂的氧化镍中明显增强了氧气进化反应 世界上最稀有的犀牛之一的新名称 墨西哥城的当地地质可以扩大中等地震的破坏 科学家发现的结构变化可以提高高粱中的晶粒数 JWST的令人困惑的观察:深宇宙中的星系沿同一方向旋转 “鹿猎人发现的旧树桩”实际上是巨大的象牙,得克萨斯州研究人员说 对附近的脉冲星风星云的观察揭示了无线电射流特征,内部具有螺旋磁场 白矮人和红色矮人二重奏发射脉冲每两个小时

Q&A: Do women leaders drive better environmental outcomes?

我们如何以可持续的方式为贫穷的农村社区提供能源?是什么激励发展中国家的政策制定者制定提供更多电力的政策,同时又不进一步促进气候变化?这些政策制定者是否关注气候变化,或者对仅仅进一步促进其选举收益感兴趣?

“鹿猎人发现的旧树桩”实际上是巨大的象牙,得克萨斯州研究人员说

Observations of a nearby pulsar wind nebula reveal a radio jet feature with a helical magnetic field inside

Will Juett有疑问,当猎人告诉他他们在02牧场上发现的东西甚至比奖杯更罕见。猎人说,一种古老的化石是一只长死的野兽。

被埋的树桩显示外滩海岸线移动

Buried Tree Stumps Show Shoreline Shifts of the Outer Banks

风暴正在挖开北卡罗来纳州屏障岛上百年历史的树桩。研究人员希望这些早已消失的森林可以帮助土地管理者规划未来。

多塞特郡化石森林:英国 1.45 亿年前的树桩化石被古代微生物保存

Fossil Forest, Dorset: England's 145 million-year-old tree stump fossils preserved by ancient microbes

多塞特郡的化石森林是英格兰南部海岸线上的一片区域,上面散布着活生生的石灰岩堆,隐藏着侏罗纪晚期柏树的残骸。

在户外空间放置树桩的 12 个理由

12 reasons to have stumps in your outdoor space

不知道该怎么想?查看这篇博客文章,了解为什么每所学校都需要一个或多个树桩!

树桩清除器

Stump Remover

军士长。 2 月 5 日,南达科他州陆军国民警卫队工程师戴尔·格林菲尔德 (Dale Greenfield) 在尼加拉瓜卡利瓜特一所新学校奠基仪式上拆除了一个树桩。士兵们与空军人员正在建设一所学校和...

2025年夜光云季!这是发现难以捉摸的“夜光”云的方法

Great eared nightjar: The 'baby dragon' bird that lays its eggs on the floor

伟大的耳朵睡觉生活在森林地板上,整天保持一动不动,在叶子和树桩之间伪装。

AdaBoost 分类器详解:带有代码示例的可视化指南

AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples

集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释:带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost(自适应增强)算法不会忽略它们,而是会做一些不同的事情:它从这些错误中学习(或适应)以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同,AdaBoost 从一棵简单的树开始,并识别它错误分类的实例。然后,它构建新的树来修复这些错误,从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里,我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测,通过结合有针对性的弱学习者来增强力量,就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果:作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优