当前版本:Vision Transformer(DINOV2)→TOP1精度= 0.73先前版本:卷积神经网络(IV3)→TOP1精度= 0.70
基于树种的碳储量估计在尼日利亚很少见。因此,我们使用系统采样技术使用非破坏性方法研究了单个树木的能力。使用Borgu部门的预先分类的Landsat-Oli/TC图像铺设了一百个圆图。绘图中心已找到并用全球定位系统接收器标记。将12.61 m半径(500 m 2)的主要图细分为5.64 m半径(100 m 2)的子图。在主要地块中测量了乳房高度(dbh)≥10cm的树木,而在子图中考虑了≥5cm dbh的树。进行了物种识别和测量。核心样品。核心样品在70°C下干燥至恒定重量。然后将木材密度计算为烤箱干燥的重量/新鲜体积。地上碳上的碳确定为50%生物量。使用核心采样器和土壤螺旋钻以600个样品在两个深度的样品图内,在样品图内的三个点上对对角样品收集土壤样品。样品被气干,磨碎并通过2 mm的筛子筛分。核心采样器和环用于测量散装密度。在105°C下将样品干燥24小时。土壤有机物是通过Fe 2确定的,因此4滴定了酸 - 二足的消化,并计算了有机碳浓度。使用涉及木材密度,DBH和Tree-Height和Anova的异形方程分析树碳数据。 遇到了16个家庭中的35种树种。树碳数据。遇到了16个家庭中的35种树种。凹室微果是最常发生的(18.8%)。树种的丰富度,多样性和重要性值指数分别为2.852、4.779和41.76±35.41。Vitellaria Paradoxa和Afzelia Africana是唯一发现的脆弱物种。带有较大DBH的树木隔离了更多的碳。因此,平均DBH为111.4±0.00 cm的Adansonia digitata隔离了最高量(2.8吨/公顷),这与其他数量明显不同(p <.05)。Securidaca longipendiculata的碳量最少(0.001吨/公顷)。与此同时,土壤碳在Acacia kosiensis,V。Paradoxa和Grewia Mollis主导的地块中较高,分别为0.006758吨/ha,平均0.073±0.0021 ton/ha的bon-bon-Stock和car--bon-stock和co-2,分别为0.271±0.010吨/ha的co 2。
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众所周知,农业和森林生态系统充当陆地生态系统中的重要碳。了解面对气候变化时生态系统碳周期的基本过程和机制对于量化陆地生态系统的碳汇至关重要。生态系统碳循环不能与水和氮循环分开,因此不能在农业和森林生态系统中对气候变化的碳水氮过程的反应和适应性进行进一步研究。该研究主题发表了10篇论文,以获得对农业和森林生态系统中碳 - 水氮相互作用的基本机制和过程的新见解,以响应气候变化。垃圾分解是一个关键的生物地球化学过程,它对森林和草原生态系统中的碳和氮循环深刻影响。气候因素可以显着影响垃圾分解速率,碳固换以及CO 2和N 2 O.CO 2和N 2 O.的温室气体的排放。对37个发表研究的351个样本进行了全面的元分析,以探讨太阳辐射和降水对垃圾分解和CO 2发射的互动效应。他们发现太阳辐射显着增加了垃圾分解,这取决于降水状态。同时,Li等人。通过对青海藏高原上的长期操纵变暖实验,研究了变暖和开垦对N 2 O发射的影响。他们的结果表明,通过增强土壤硝化和相关的
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背景和动机视觉策略学习涉及将视觉观察映射到运动动作上,使机器人能够有效地与环境互动。传统方法通常在多模式作用分布的复杂性以及对高精度和时间一致性的需求中挣扎。最近引入的扩散策略通过采用有条件的降级扩散过程来生成机器人动作,从而提供了有希望的解决方案。这些模型在产生复杂的行为方面表现出了卓越的性能,使其成为机器人操纵和组装任务的理想候选人。此外,整合自然语言处理(NLP)允许多功能任务调理,使机器人能够根据人类指令执行各种任务。
为执行隐私权的政府失败,密码学可以用作个人的隐私技术,以从包括自己的政府在内的任何对手来执行对自己秘密的控制。这种事务状况,其中隐私受到私人(通常是公司行为者)和控制政府的威胁,可以被认为是资本主义中的一种突变(Zuboff,2018年)。我们想将这样的概念转到其头上。如密码学历史所示,保密是模范状态的信息组织的建立。这种反演使我们可以考虑政府保密的增加,对自己人口的大规模监视是一种历史的连续性,而不是对国家历史的畸变。它还使我们能够重新考虑密码学从国家到个人的传播,这是主权历史景观的转变,而不仅仅是针对某些关于隐私权和日益数字个人自我的法律障碍的防御态度。
课程描述:解锁Chatgpt的潜力本课程旨在帮助您解锁Chatgpt的全部潜力,Chatgpt是OpenAI最先进的自然语言处理工具之一。该课程专注于有效的及时工程,这是制作引人注目的提示的艺术,引起了Chatgpt的高质量反应。通过讲座和现实世界的示例,您将通过创建与特定用例清晰,简洁且相关的提示来更有效地学习Chatgpt。您还将对及时工程的潜在机制有很好的了解,包括如何选择正确的及时类型,如何平衡特异性和开放性以及如何评估Chatgpt响应的质量。在课程结束时,您将拥有解锁Chatgpt的全部潜力所需的技能和知识。
方法论,本报告是使用32家完成了2022-2023财政年度Albert Carbon Footprint报告的数据生成的。Albert Carbon足迹被定义为使用Albert Carbon Carculator由生产人员最大程度地了解的是使用Albert Carbon Carculator完成的碳足迹,此后,Albert验证和批准了足迹。Radio-Canada不会验证本报告一部分提供的信息的准确性。有关阿尔伯特碳计算器如何确定与每种生产活动相关的碳排放的信息,请单击此处以获取Albert方法论。