摘要:乘法器在数字信号处理应用和专用集成电路中起着重要作用。华莱士树乘法器提供了一种具有面积高效策略的高速乘法过程。它使用全加器和半加器在硬件中实现。加法器的优化可以进一步提高乘法器的性能。提出了一种使用 NAND 门改进全加器的华莱士树乘法器,以实现减小的硅片面积、高速度和低功耗。用 NAND 门实现的改进全加器取代由 XOR、AND、OR 门实现的传统全加器。提出的华莱士树乘法器包含 544 个晶体管,而传统的华莱士树乘法器有 584 个晶体管用于 4 位乘法。
蛋白质语言模型(PLM)已用于了解疾病和设计新型蛋白质。在设计任务中,PLM下的蛋白质序列的可能性通常被用作蛋白质适应性的代理,因此了解信号可能捕获的信号可能性至关重要。在这项工作中,我们发现PLM的可能性无意间编码了一种物种偏见:来自某些物种的蛋白质序列的可能性在系统上更高,与所讨论的蛋白质无关。我们量化了这种偏见,并表明它在很大程度上是由于流行蛋白序列数据库中的不等物种表示。我们进一步表明,对于某些蛋白质设计应用,例如增强热稳定性可能会有害。这些结果突出了理解和策划PLM训练数据以减轻偏见并提高序列空间不足部分的蛋白质设计能力的重要性。
2。老兵树为各种稀有物种提供了独特的栖息地,而城市公司的资深树木人口是许多国际保护重要性的家园。这些物种和它们生长的树木面临着各种威胁,包括气候变化的影响,新的害虫和疾病,栖息地的分散,氮水平增加和其他压力。3。专业城市公司树木文化和生态人员已经开创了管理对古老树木保护的方法。在1991年3月和1993年9月,该城市公司举办了两次有关Pollard和资深树木管理的全国性会议。这些会议被认为引起了民族的文化和野生动植物的重要性,并最终引起了古老的树木论坛,该论坛致力于我们农村这个独特元素的长期未来。城市公司继续被视为老兵和波拉德树管理领域的世界领导者。
摘要 - 人类的生命是短暂的,而Cauvery是永恒的。随着行星由于人为作用而应对气候紧急情况,Cauvery River Basin(CRB)的河岸树作为重要的监护人,其重要的蛋白质用于隔离碳。这项研究强调了使用基于地面的非破坏性方法依属于CRB保护区的Talakaveri和Muthathi旅游场所中河岸树的碳固执潜力。Talakaveri, situated in Talakaveri Wildlife Sanctuary, neighbouring the Brahmagiri Wildlife Sanctuary witness diverse range of riparian tree species demonstrating significant carbon sequestration potential, whereas Muthathi despite harbouring fewer riparian tree species exhibit higher carbon sequestration potential primarily attributed tothe presence of Terminalia arjuna (Roxb.)Wight&Arn。,CRB中的Keystone物种。这项研究揭示了河岸树在CRB内的碳封存中的关键作用,因此成为减轻气候危机并保护河流遗产的希望的灯塔。
从这个方面来看,自动化游戏一直与人工智能联系在一起,甚至早在这个名称的研究领域出现之前就存在了。 250年前,沃尔夫冈·冯·肯佩伦男爵 (Baron Wolfgang von Kempelen) 制造并演示了魅力十足的 Chess Turk,这可以作为一个起点(尽管之前就已经存在外形像玩偶、可以手写字的精致机械自动机)。虽然整个事情是个骗局,因为一个精通国际象棋的小人隐藏在土耳其木偶的齿轮中,并通过一根杆子控制它,但国际象棋机器的魅力已经达到了公众的程度。甚至查尔斯·巴贝奇也曾在与 Chess Turk 的比赛中落败,但在 19 世纪中叶,他设计了“一台能够成功玩纯智力游戏的机器;例如针锋相对、选秀、国际象棋等。”并得出了一个核心结论:“我很快就发现,每一种技巧游戏都可以由自动机来玩。”
1。Alexandre Gramfort,Martin Luessi,Eric Larson,Deni A. Engemann,Strohmeier Daniel,Christian Brodbeck,Roman Goj,Mainak Jas,Brooks,Lauri和Matti S.任何Python的Mne-Python。神经科学的前线,7(267):1-13,2013。2。Cabanero-Gome,L.,Hervas,R.,Constance,I。和Rodrig-Benite,L。(2021)。eglib:用于EEG提取的Python模块。3。 Head,T.,Mechcoder,G。L.,&Shcherbatyi,I。 (2018)。 skikit-optimize:v0。 5.2。 版本V0,5 4。 Joel,D。,Berman,Z (2015)。 人脑。 112(50),15468-15473。 5。 Go,G.,Meng,Q.,Finy,T.,T.,Chen,W.,W.,W.,... Liu,T.-Y. (2017)。 LightGBM:高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步,30,3146–3154 6。 Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。 超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。3。Head,T.,Mechcoder,G。L.,&Shcherbatyi,I。(2018)。skikit-optimize:v0。5.2。版本V0,5 4。Joel,D。,Berman,Z (2015)。 人脑。 112(50),15468-15473。 5。 Go,G.,Meng,Q.,Finy,T.,T.,Chen,W.,W.,W.,... Liu,T.-Y. (2017)。 LightGBM:高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步,30,3146–3154 6。 Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。 超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Joel,D。,Berman,Z(2015)。人脑。112(50),15468-15473。5。Go,G.,Meng,Q.,Finy,T.,T.,Chen,W.,W.,W.,... Liu,T.-Y. (2017)。 LightGBM:高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步,30,3146–3154 6。 Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。 超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Go,G.,Meng,Q.,Finy,T.,T.,Chen,W.,W.,W.,... Liu,T.-Y.(2017)。LightGBM:高速公路激动人心的梯度。神经信息系统的进步,30,3146–3154 6。Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。 超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Sychiatry Academy,58(8),787-798。7。TOOLE,JM和BOYLAN,G。B.(2017)。neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。ARXIV预印型ARXIV:1704.05694。Vinck,M.,Oostenveld,R.,Van Wingerden,M.,Battaglia,F。,&Pennartz,C。M.(2011)。 在存在体积传导,噪声和样品大小偏置的情况下,改进了相结合的相同步指数。 Neuroimage,55(4),1548-1565。 8。 Zhang,C.,Dougherty,C.C.,Baum,S.A.,White,T。,&Michael,A。M.(2018)。 功能连通性预测性别:静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图,39(4),1765-1776。Vinck,M.,Oostenveld,R.,Van Wingerden,M.,Battaglia,F。,&Pennartz,C。M.(2011)。在存在体积传导,噪声和样品大小偏置的情况下,改进了相结合的相同步指数。Neuroimage,55(4),1548-1565。8。Zhang,C.,Dougherty,C.C.,Baum,S.A.,White,T。,&Michael,A。M.(2018)。 功能连通性预测性别:静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图,39(4),1765-1776。Zhang,C.,Dougherty,C.C.,Baum,S.A.,White,T。,&Michael,A。M.(2018)。功能连通性预测性别:静止大脑连通性中性别差异的证据。人类脑图,39(4),1765-1776。
由于有效采样困难,不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验,其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图,从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此,评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量,同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较,评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比,现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言,现场测量倾向于高估高大树木的高度,尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中,中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高,基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢,基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时,可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高,具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应,这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木,TLS 数据中高大树木的树冠不完整。
在TL2项目的框架中,我们在刚果民主共和国的Lomami国家公园(LNP)中安装了一个庞大的情节网络,以前在以前采样的地区。该网络由89个图0.25公顷的地块组成,每个图都分布在四种不同的水状态(Terra Firme vs.季节性洪水森林)和土壤类型(粘土与沙质土壤)中,这些组合在公园的南部和北部都复制。树木和叶是在图中库存的,每个物种中的每个物种都收集了植物标本室样品。多样性指数(物种丰富度,香农和辛普森指数以及Fisher's Alpha)分别计算了树木和Lianas的情节水平,并通过一组方差分析检查了水状态,土壤类型和地区对树/liana多样性的影响。
成熟根的横切面可见一大片层状木栓,局部剥落,由矩形、薄壁、切向延长、放射状排列的细胞组成。上面几层充满红棕色内容物。其余细胞无色。皮层是一大片圆形细胞,纤维群朝向中央和中间区域,细胞在某些地方消失。内皮层呈桶状,壁稍厚。中柱鞘和韧皮部不明显。木质部形成由导管、纤维和薄壁组织组成的根部主体。髓射线不明显。导管呈环状或凹陷增厚。纤维壁厚,延长,具有几个简单的凹陷。
本摘要文件旨在为读者提供约书亚树国家公园资源管理战略的快照。为了简化和缩写,国家公园系统的这个单位在本文件中也将被称为“公园”或 JOTR。该文件作为一种沟通工具,是对积极用于资源管理的动态和不断发展的 RSS 桌面应用程序的补充。本摘要并非旨在描述资源管理战略中的所有要素,而是重点介绍该战略中对于传达有关公园解决关键管理问题的计划以及抓住机会利用被确定为优先自然和文化资源的资源的信息至关重要的组成部分。