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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。
使用机载... 预测森林库存属性 - CORE
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置 (XY H ) 和计算改进的采伐机头位置 (XY HH )。研究材料包括 158 个位于芬兰南部的成熟挪威云杉为主的林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源属性是针对林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地编制的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10–11% 和 6–8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。在 XY HH 位置下，G 和 V 的预测几乎与 254–761 平方米内的样地大小无关。因此，基于采伐机的数据可用作遥感森林清查方法的地面实况。在预测森林清查属性时，建议利用采伐机头位置 (XY HH ) 和最小地块面积 254 平方米。相反，如果只有采伐机位置 (XY H ) 可用，将样地面积扩大到 761 平方米可达到与使用 XY HH 位置获得的精度相似的精度，因为较大的样地可缓和确定单个树木位置时的不确定性。
国家史迹名录清单-提名...
罗德岛海岸沿线现存的灯塔代表了建筑类型、建筑风格、站点类型和站点位置的多样化横截面。这些建筑包括独一无二的灯塔、看守人高楼和外屋，以及按照林达化设计建造的灯塔。这些灯塔包括采用希腊复兴和木匠哥特式风格建造的简朴砖木结构看守人宿舍，以及用砖和花岗岩建造的大量意大利风格和高维多利亚哥特式住宅。虽然大多数灯塔都是简单细致的石头结构，但其中五座灯塔采用意大利风格的预制铸铁组件建造，一座灯塔采用理查森罗马式风格的粗面花岗岩块建造。
日本国家温室气库存文件...
高管摘要重点介绍了日本温室气体排放和去除的最新趋势。第1章介绍了有关温室气体库存，国家库存安排，库存准备过程，方法和数据源，关键类别分析以及不确定性评估结果的背景信息。第2章介绍了日本排放趋势和去除趋势的最新信息。第3至第7章提供了2006年IPCC指南中描述的来源和水槽的估计方法的详细信息。第8章包括这些准则未涵盖的来源的排放报告的当前状态。第9章提供了CO 2和N 2 O的间接排放报告的当前状态。第10章提供了有关改进和重新计算的说明（数据修订，新类别的添加等）自上次提交以来进行的。附件提供信息，以帮助进一步了解日本的库存和其他其他信息。
GHG库存摘要2024
每年555,000公吨的Co 2 E，范围为300,000至850,000公吨。对于上下文，ANR的断言佛蒙特州“正轨”以满足GWSA的第一个要求是基于LEAP/VT途径模型估计，即根据2025年1月1日的要求，排放量仅为13,000公吨。3，如果库存与LEAP/VT途径模型之间的历史平均差异持续存在，则在LEAP/VT途径的法律要求下，有13,000公吨的平均差异将转化为官方库存中法律要求约为542,000公吨。官方库存（不是LEAP/VT途径模型）是GWSA排放量的减少合规性的合法性。
b'1. 单击左侧菜单中的 \xe2\x80\x8b 库存 \xe2\x80\x8b。 2. 单击 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b。 3. 单击 \xe2\x80\x8b 库存。 4. 此时将显示 \xe2\x80\x8b 疫苗库存屏幕。 5. 单击 \xe2\x80\x8b 添加新库存 \xe2\x80\x8b 按钮。 必填字段以红色 \xe2\x80\x8b * \xe2\x80\x8b 标记。 填写以下字段： 输入实际收到库存的 \xe2\x80\x8b 日期/时间 \xe2\x80\x8b。这会影响所施用的剂量和核对。选择您的 \xe2\x80\x8b 库存位置。选择 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b 或输入疫苗名称的前几个字母。输入 \xe2\x80\x8b 批号 \xe2\x80\x8b 。输入 \xe2\x80\x8b 到期日期 \xe2\x80\x8b 。选择 \xe2\x80\x8b 资金来源 \xe2\x80\x8b 。在“调整剂量”中输入疫苗数量。单击 \xe2\x80\x8b 创建。'
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2024年7月 第6期 从“人工智能时代的知识产权研究会中期报告”看日本对基于人工智能技术发展的发明的保护 户崎健二 近藤昌弘 羽鸟隆宏
关于发明人资格问题，中期报告指出，一般认为，一个人要想成为“发明人”（或共同发明人），必须对发明中独特的部分（即，在现有技术中不存在的部分，并且是解决该发明所特有问题的手段的基础）的完成做出创造性贡献。中期报告还指出，单纯的管理者、助手或赞助人不被视为发明人，法院判决也采用了类似的标准来确定“发明人”的身份（第 84 页）。中期报告还指出，根据日本《专利法》的相关规定，只有自然人才能成为“发明人”（第 84-85 页）3。鉴于这些考虑，中期报告指出，当人工智能用于协助完成一项发明时，“根据传统观点，发明人是对发明的独特部分完成作出创造性贡献的人，发明人应该是相关自然人。”（第 85 页）。