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在肯尼亚的卢肯尼亚大学种植1000万棵树
卢肯尼亚大学（Lukenya University）最近开始实施一项一千万棵树生长计划，这是一部分更大的国家跨国乡村跨机构的树木种植计划。在本文中，我们描述了与树选择和种植本身有关的方法。请注意，大多数树木不是由机构直接植入农民在土地上种植的，并指示如何选择位置以及如何在技术上进行种植和维护，以确保对树木及其周围环境的成功取得更大的成功。，就种植的生物学和与小农社区的社会互动而言，这一知识源于多年的经验。我们跟踪许多不同树种的子样本的生存和生长。操作大约两年后，我们对初步数据进行了统计分析。我们观察到对本地树的生存和相对生长量具有统计学意义的优势，以及在绘制之前的上述综合教学，除其他观察结果外，我们还与所进行的假设检验相关。最后，我们对树木的碳固换和经济价值进行了估计。总而言之，本文介绍了一项树木种植计划的全面透明展示，这是一种普遍的努力，旨在最大化社会福利和气候变化的弹性，因此，这样做可以发展
碳足迹评估计划和树木在减少排放中的作用
摘要鉴于目前对气候变化和CO 2排放的重视，至关重要的是要确定和减轻碳足迹的特定准则。以下论文旨在估计二氧化碳二氧化碳的碳排放，同等学位与Uniza技术学院的活动以及该树通过光合作用吸收二氧化碳的能力。这项研究的主要目标是确定校园树的排放如何有助于减少整体碳排放。学院采用的方法包括评估设施，分析能源消耗和排放，利用CO 2米进行运输评估，监测空气质量以及跟踪商品和服务以有效地衡量排放。我们还计算了可用于碳固存的校园中的树木数量，以确定树木的环境影响。数据分析的结果表明，在大多数情况下，大学建筑物内的CO 2水平在700 ppm的安全范围内。我们的研究还表明，能源消耗和塑料瓶的使用是碳排放的重要来源。我们将总碳足迹计算为521 TCO 2 -EQ，与全球其他大学相比，它相对较低。这项研究表明需要决定性干预，包括安装实时监控和节能传感器。这些包括确保灯光和
Jackstraw：无监督学习的统计推断
描述实现了一种基于树木的方法，专门针对个性化医学应用。通过使用基因组和突变数据，“ ODT”有效地识别了针对个别患者概况量身定制的最佳药物推荐。“ ODT”算法构建了在每个节点上分叉的决定树，选择最相关的标记物（离散或连续）和相应的处理方法，从而确保了建议既具有个人化和统计上稳健的建议。这种迭代方法通过对治疗建议提出预定义的组大小来增强治疗性决策。此外，所产生的树木的简单性和解释性使医疗保健行业可以使用的方法。包括用于训练决策树的功能，对新样本或材料进行预测以及可视化所得树。有关该方法论的详细见解，请转移到Gimeno等。（2023）。
结合基因组学和流行病学数据重建传播树的方法：系统评价
摘要：为了更好地了解传播动态并适当地针对控制和预防措施，研究旨在确定实际疫情中谁感染了谁。重建方法多种多样，每种方法都有自己的假设、数据类型和推理策略。因此，选择一种方法可能很困难。按照 PRISMA 指南，我们系统地回顾了结合流行病学和基因组数据重建传播树的方法的文献。我们从 41 篇选定的文章中确定了 22 种方法。我们根据基因组数据的处理方式定义了三个家族：非系统发育家族、顺序系统发育家族和同步系统发育家族。我们根据所需数据以及潜在的序列突变、宿主内进化、传播和病例观察讨论了这些方法。在由八种方法组成的非系统发育家族中，估计了成对遗传距离。在系统发育家族中，传播树是从系统发育树同时（九种方法）或顺序（五种方法）推断出来的。虽然大多数方法（17/22）都模拟了传播过程，但很少有方法（8/22）考虑到不完善的病例检测。宿主内进化通常（7/8）被建模为一个合并过程。这些实际和理论考虑被强调，以帮助选择适合爆发的方法。
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“想要通过在我们的标签上写下对亲人的话或愿望来庆祝圣诞节（一位女士希望遇到一位善良英俊的男士，当然许多人希望在 2012 年身体健康、幸福快乐，但您可以许下任何愿望），我们会将它们贴到圣安德鲁广场花园的三棵树上。在接下来的两周内，我们将这三棵树命名为信仰、希望和慈善！我们在 Craigie's Farm 商店和 Zest 沙龙内也有许愿树，所以请前往他们那里并在他们的树上贴上标签。也许您的企业、学校、大学可能会考虑使用我们的一些标签并邀请员工参与 - 请与我们联系，我们将很乐意为您提供一些标签和一个收集箱。我们的志愿者将在花园里（天气允许的情况下）大部分午餐时间和 12 月 10 日星期六开始的周末全天待在花园里。
使用贝叶斯上下文树对离散数据的更改点检测和分割
引入了一个新的贝叶斯建模框架，用于分段均匀变量 - 内存马尔可夫链，以及一系列有效的算法工具，用于更改点检测和离散时间序列的分割。建立在最近引入的贝叶斯上下文树（BCT）框架上，离散时间序列中不同片段的分布描述为可变内存马尔可夫链。对变化点的存在和位置的推断。促进有效抽样的关键观察者是，可以精确地计算数据的每个段中的先前预测可能性（在所有模型和参数上平均）。这使得可以直接从变更点的数量和位置的后验分布中进行采样，从而导致准确的估计，并提供结果中不确定性的自然定量度量。也可以以其他额外的计算成本来获得每个细分市场中实际模型的估计。对模拟和现实世界数据的结果表明，所提出的方法是强大的，并且表现效果也不如先进的技术。
计算系统发育树之间的距离
描述实现了树木相似性的度量，包括基于信息的广义鲁滨逊距离距离（系统发育信息距离，聚类信息距离，匹配的拆分信息距离；史密斯2020）; Jaccard-Robinson-fivt距离（Bocker等人2013），包括Nye等。（2006）公制;匹配的分裂距离（Bogdanowicz＆Giaro 2012）;最大协议子树距离； Kendall-Colijn（2016）距离，以及最近的邻居交换（NNI）距离，近似于Per li等人。（1996）。包括用于可视化树空间映射的工具（史密斯2022），用于识别树木的岛屿（Silva and Wilkinson 2021），用于计算树木和树木的中间体，以计算树木和跨越树木的中间体。
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。
