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基因编辑有望培育出新的抗病柑橘树
在过去的几十年中，两种细菌性疾病——黄龙病 (HLB) 和柑橘溃疡病——已严重摧毁佛罗里达州的柑橘产业，导致数百万棵树木死亡，该州损失了数十亿美元的税收，产量减少了 80%。HLB 病已蔓延至阿拉巴马州、加利福尼亚州、乔治亚州、路易斯安那州、密西西比州、南卡罗来纳州和德克萨斯州。目前，尚无针对这些威胁行业的疾病的经济实惠的解决方案。种植者正在使用大量农药来对抗这种疾病；这是不可持续的，且收效甚微。“当务之急是找到 HLB 病的解决方案。这不仅关系到所有佛罗里达州种植者的生计，而且这种疾病还威胁着全州 50,000 个工作岗位，以及佛罗里达州标志性作物的延续，”佛罗里达自然资源首席执行官 Bob Behr 说。生物技术初创公司 Soil Cul-ture Solutions, LLC (d/b/a Soilcea) 与佛罗里达大学 (UF) 合作，试图通过使用 CRISPR 精准育种开发抗病柑橘树来解决这一问题。CRISPR 精准育种是一种强大的工具，可用于培育新的抗病品种，美国农业部 (USDA) 可将其归类为
利用常绿树木生产可持续能源
图 1. 利用绿树在光合作用和其他生理活动中产生的电子产生电流。常绿树（如针叶树）的光合作用和其他生理过程会产生连续的电子运动。该提案探索了使用高灵敏度传感器捕获植物器官内的电子能量并将其转化为可用电能的可能性，为电话、灯和路灯等设备供电。在大型森林地区，成千上万棵甚至数百万棵树木茂盛生长，累积产生的电量足以为较重的设备供电或照亮村庄和城市的街道。虽然所有光合作用活跃的树木（特别是在春季和初夏）都有可能发电，但常绿树尤其适合这种方法。它们持续的生理和光合作用活动（即使在冬季）也使它们成为提供稳定、全年能源的理想选择。利用光合作用过程中产生的能量，该提案构思了一种可持续且环保的解决方案，以满足农村和城市地区的至少部分能源需求。为了确保安全，实施预防潜在火灾危险的标准和措施以及建立强大的管理和维护系统非常重要。
河岸树在气候危机中的韧性 - 碳
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。
使用梯度提升决策树的心脏病预测
摘要：心脏病是全球主要健康挑战之一，其预防和治疗对于确保人们的健康至关重要。这项研究基于2020年堆叠的集合调查数据集用于心脏病分类。通过分析各种因素与心脏病之间的关系，我们探讨了机器学习模型在心脏病预测中的应用。研究发现，诸如空腹血糖，胆固醇和运动引起的心绞痛等因素与心脏病密切相关，而静息心电图和静止血压的影响相对较小。在比较的各种机器学习模型中，梯度提升决策树（GBDT）表现最好，具有高度的预测准确性和精确度。然而，该研究还指出了数据集的局限性以及模型的问题未完全释放其潜力。值得注意的是，这项研究还探讨了在心脏病预测中使用其他机器学习模型的可能性，并进行了比较分析，并提供了更多的预防心脏病预防和治疗参考。
![硕士论文：[5PT]不确定性下的系统发育树](/simg/g:\will\search\icon\source\d\db4477761378fc73703bd215d70277f41393bb3d.webp)
硕士论文：[5PT]不确定性下的系统发育树
系统发育树是一个分支图，代表基于物理或遗传相似性和差异的物种或分类单元之间的进化关系。它说明了他们共同的进化史和祖先的共同历史，在地球上所有生命在理论上都是单个系统发育树的一部分。计算系统发育学使用算法来确定这些关系的最准确表示。在数学优化的语言中，系统发育树是一棵所谓的施泰纳树（第三级）。尽管史坦纳树在文献中得到了很好的研究，但理论上很难（NP-hard）和实践。在本论文中，我们专注于建造施泰纳树。以瑞士数学家Jakob Steiner命名的Steiner树问题是组合优化问题，也是对最小跨越树的概括。最小跨越的树将图中的所有节点连接到最小的边缘长度总和最小的树中。相比之下，斯坦纳树可能包括预定义集合中的其他节点，以进一步最大程度地减少整个网络长度，从而使选择最佳施泰纳点具有挑战性。对于系统发育树，这种施泰纳指向进化史上的祖先。由于进化史受到不利影响的影响，因此也需要考虑后者。硕士论文的第一部分是关于系统发育和施泰纳树的文献的摘要。论文应该从应进一步发展的现有算法思想开始。主要贡献应该是通过利用贝叶斯方法在不确定性下优化植物树的算法的开发和实施。该论文主题来自与地理Nordbayern（FAU）的合作。
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
蔓生的树木盛开时看起来很漂亮。它们增添了...
777 Island Street, Kaukauna, WI 54130 920-766-5721 网站：www.kaukaunautilities.com 您的建筑物上的电表和为您供电的变压器属于 Kaukauna Utilities。有时，Kaukauna Utilities 的员工需要对这些设备进行日常维护和测试。这些活动是为了准确测量消耗并确保可靠的电能来源。
航天局完成了巴林棕榈树的高科技调查
国家太空科学局（NSSA）已根据高分辨率图像和准确的太空数据完成了一项人口普查，以调查王国中棕榈树的数量。这项研究符合NSSA通过提供空间数据和地球观察信息来满足国家需求的战略目标，这些信息为国家全面发展提供了行进，并为太空科学进步做出了贡献。
嘉宾专栏：决策树与通信之间的计算模型 1
通信复杂性研究计算一个函数所需的通信量，该函数的值取决于分布在多个实体之间的信息。姚期智 [Yao79] 于 40 多年前发起了通信复杂性研究，如今它已成为理论计算机科学的核心领域，在数据结构、流算法、属性测试、近似算法、编码理论和机器学习等不同领域都有广泛应用。教科书 [KN06,RY20] 对该理论及其应用进行了出色的概述。在通信复杂性的基本版本中，两个玩家，分别称为 Alice 和 Bob，希望计算一个函数 F : X × Y →{ 0 , 1 }，其中 X 和 Y 是一些有限集。Alice 持有一个输入 x ∈ X，Bob 持有一个输入 y ∈ Y，他们希望通过按照某种协议来回发送消息来计算 F(x, y)。重要的是，Alice 和 Bob 具有任意的计算能力，因为我们只关心计算该函数需要交换多少信息。目标是设计低成本协议，以 Alice 和 Bob 交换的位数来衡量（在最坏情况下），理想情况下，我们会显示感兴趣的通信问题的通信复杂度的严格上限和下限。让 D cc ( F ) 表示确定性协议在所有输入上正确计算 F 的最低可实现成本。