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分类技术及其在计量学中的应用
聚类分析的目的是找到相似的观察结果组。例如，有了客户购买习惯数据库，零售商可能希望将具有相似购买模式的客户归为一组。有了这些组，就可以进行进一步的分析。聚类分析首先要衡量两个观察结果的相似性或差异性。然后将最相似的观察结果聚类在一起。在本文档中，我们介绍了两种形式的聚类分析，即 k 均值（第 1.2 节）和层次聚类（第 1.3 节）。在第 1.4 节中，我们描述了一种呈现层次聚类分析结果的图形方法，称为树状图。第 2.1 节中描述的案例研究给出了使用其中一些技术进行聚类分析的示例。聚类分析期间定义的组可用于提供对感兴趣的数据集的一些见解，或可用作其他分析技术的输入，例如判别分析。
Treetools：创建，修改和分析系统发育
描述有效实施系统发育树的创建，修改和分析。应用包括：具有指定形状的树的产生；树木重排；树状分析；树木的生根和子树的提取；计算和描述分裂支持；绘制流氓分类单元的立场（Klopfstein＆Spasojevic 2019）;祖先 - 居民关系的计算，“干性”（Asher＆Smith，2022）和树的平衡（Mir等人（Mir等）2013，Lemant等。 2022），;人工灭绝（Asher＆Smith，2022）;从Newick，Nexus进口和出口树木（Maddison等人。 1997），tnt 格式;以及分裂和cladistic信息的分析。2013，Lemant等。2022），;人工灭绝（Asher＆Smith，2022）;从Newick，Nexus进口和出口树木（Maddison等人。1997），tnt 格式;以及分裂和cladistic信息的分析。
Photobiology.pdf
在分类学多样性中，主要数据是税收 - 原子树，这些树被转化为物种之间成对距离。在功能多样性中，主要数据是物种特征，这些特征转移到物种之间的成对距离，然后转移到种类特征的树木中。使用树木的论点是，这样一个偏差物种将具有很小的影响，因为它仅评估一次，而不是评估其与所有其他物种的距离（Petchey and Gaston，2006年）。函数TREEDIVE实现功能分化定义为连接所有物种的性状树状图中的总分支长度，但不包括树的不必要的根部段（Petchey和Gaston，2002，2006）。该示例使用上一章的分类距离。这些首先转换为层次结构（实际上是它们的原始形式，然后在将它们转换为距离之前）
组装UCES的课程-Danforth Lab
fi g u r e 4最大似然（ML）系统发育，重点是nomiinae。从加工的黑桃组件和70％的完整性阈值中推断系统发育。突出的进化枝显示了Dieunomia和Clavinomia的意外密切关系，这些关系在地理上是不同的。标本照片显示了该进化枝的代表，每个比例尺对应于2 mm。支持值是SH-ALT支持（％）/Ultrafast Bootstrap支持（％），除非另有说明，否则为100。插入物显示了用IQ-Tree2推断的物种树拓扑的树状图，但使用使用五个不同的组装程序生成的数据矩阵。拓扑基于拓扑结构之间的成对Robinson-fivt（RF）距离，并根据Ward的D2标准聚类。rf-距离为0表示拓扑相同。循环字母（A – C）表示与三位一体（A），深渊（节点A，B）和Velvet（A，B，C）进行的物种分析的淋巴结。
文章 基于自动采集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
LiveHD：高效的现场硬件开发流程
摘要 — 即使是很小的更改，硬件设计的综合和仿真也可能需要数小时才能获得结果。相比之下，软件开发采用实时编程来提高生产力。本文提出了 LiveHD，这是一个用于硬件综合和仿真的开源增量框架，可在几秒钟内提供反馈。介绍了增量设计自动化的三个原则。LiveHD 使用统一的 VLSI 数据模型 LGraph 来支持综合和仿真的增量原则的实现。LiveHD 还采用树状高级中间表示来接口现代硬件描述语言。我们展示了与商业和开源工具进行比较的早期结果。对于大多数经过测试的更改，LiveHD 可以在 30 秒内提供综合、布局和布线的反馈，对 QoR 的影响可以忽略不计。对于增量模拟，LiveHD 能够在 2 秒内为 256 RISC-V 核心设计完成任何模拟周期。
OU：自动化零知识协议的并行化
零知识证明（ZKP）是一种强大的加密原理，用于许多分散或以隐私为中心的应用程序。但是，ZKP的高开销可以限制其实际适用性。我们设计了一种编程语言OU，旨在在编写有效的ZKP时减轻程序员的负担以及编译器框架Lian，该框架可以自动化对计算集群的语句分析和分布。lian使用编程语言语义，形式方法和组合优化，将OU程序自动将OU程序划分为有效尺寸的块，以进行并行ZK提供和/或验证。我们贡献：（1）一种前端语言，用户可以在熟悉的语法中将证明语句写为命令式程序； （2）自动分析程序并将其编译成优化的IR的编译器体系结构和实现，可以将其提升为各种ZKP构造； （3）基于伪树状优化和整数线性编程的切割算法，将指令重新定义，然后将程序分配为有效尺寸的块，以进行并行评估和有效的状态和解。
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
用户指南
• 协调制度 • 服务 - 扩展的国际收支分类（EBOPS 2002） • 服务 - 扩展的国际收支分类（EBOPS 2010） • FATS - 国际标准行业分类，ISIC 修订版 4 • 关税 - 多边贸易谈判产品类别 • 商品贸易 - 标准国际贸易分类，SITC，修订版 3 有关产品组和部门组成的更多信息，请参见包含数据库代码和标签完整列表的文件，包括国家和产品组定义。产品和部门分类反映了以树状视图显示的层次结构。例如，在协调制度分类中，HS 章节（2 位数字）构成层次结构的第一级，其下列出 HS 标题（4 位数字）和 HS 子标题（6 位数字）。通过单击相应的复选框，可以从层次结构的任意级别选择单个或多个产品。对于 HS 分类下的产品，点击“全选”下方的链接可选择所有章节、标题或子标题。激活“包括子项目”选项，在选择树中位于上游的“父”产品/行业时，会自动选择“子”产品/行业细分。