XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtrees
21世纪的碳和人类：树木作为对可持续环境的气候操纵的工具
由于地球气候系统的差异，人类，动物和环境的持续苦难与可持续发展相去甚远。气候变化（CC）已被公认为是对粮食安全，环境可持续性的重大威胁之一，包括二十一世纪的人类健康发展（Seager等，2007; Adiaha et al。，2020），跨越跨越人际关系对气候变化（IPCC）的结论，这是人们的预期变化，这是一定的变化，这是一定的变化，这是一家人的变化，这是一定的变化。将来改变（IPCC，2007年）。即使在保护方案下，未来的气候变化也可能包括在某些地区的全球平均温度进一步升高（超过2°C -4°C），并在某些地区进行明显干燥（Seager等，2007），以及极端干旱，热极端和热浪的极端干旱频率和严重程度的增加（IPCC，2007年）。
树下：自然资本对具有不确定性的宏观经济模型中阴影价格动态的影响
我们调查了将自然资本动态纳入不确定性的经济中最佳分配的影响。我们提出了关于自然资本的气候损害以及自然资本和其他生产投入之间替代弹性的新估计。使用这些估计值，我们检查了阴影价格在模型规格和参数c校准之间的变化。我们的发现表明，与标准骰子类型模型相比，在包含天然资本的模型中，碳的社会成本高12％。此外，碳的社会成本对替代的弹性高度敏感。生产力的随机性质进一步将碳的社会成本提高了0.13％至39％，具体取决于习惯形成。
树下：自然资本对不确定宏观经济模型中影子价格动态的影响
我们研究了在受不确定性影响的经济中，纳入自然资本动态对最优配置的影响。我们对气候对自然资本的损害以及自然资本与其他生产投入之间的替代弹性给出了新的估计。利用这些估计，我们研究了影子价格如何随模型规范和参数校准而变化。我们的研究结果表明，与标准 DICE 型模型相比，纳入自然资本的模型中碳的社会成本高出 12%。此外，碳的社会成本对最终产出生产函数中的替代弹性高度敏感。考虑到生产力的随机性，碳的社会成本进一步增加了 0.13% 至 39%，具体取决于习惯养成的纳入。
getphylo：快速自动生成多洛克斯系统发育树
抽象背景：基因组数据的增加数量呼吁工具可以快速有效地产生基因组规模的系统发育。现有工具依赖于大型参考数据库或需要长长的从头计算来识别直系同源物，这意味着它们的运行时间很长，并且在分类学范围上受到限制。为了解决这个问题，我们创建了GetPhylo，这是一种从注释序列中快速生成系统发育树的python工具。结果：我们提出了GetPhylo（Ge nbank t o phylo Geny），该工具会自动从一个带注释的基因组中构建系统发育树。直系同源物是通过最大可能性的所有编码序列的串联比对来推断系统发育的。我们对两种现有工具AutoMlst和gtdb-tk进行了彻底的Get-Phylo基准测试，以表明它可以在很短的时间内生产出可比质量的树。我们还展示了在包括细菌和真核基因组以及生物合成基因簇在内的四个案例研究中Getphylo的屈曲。结论：GetPhylo是一种自动产生基因组规模系统发育树的快速可靠工具。getPhylo可以在很短的时间内产生与其他软件相当的系统发育，而无需大型本地数据库或强烈的计算。getphylo可以从各种数据集中迅速识别直系同源物，无论分类学或基因组范围如何。getphylo的可用性，速度，灵活性使其成为系统发育工具包的宝贵补充。
![硕士论文：[5PT]不确定性下的系统发育树](/simg/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。
利用景观基因组学评估果树对当前和未来气候条件的局部适应性
摘要 局部适应已被证明在植物中很常见，并得到了广泛的研究，从提高植物产量到预测物种对未来气候变化的反应。然而，与主要作物和林木相比，对果树在当前和未来气候景观中的局部适应性研究仍然缺乏。随着大规模基因组数据的爆炸式增长，景观基因组学已成为一种新方法，用于识别与环境变化相关的候选基因座（即基因型-环境关联或 GEA），同时允许进行下游分析，例如计算适应指数和遗传偏移，可用于预测种群响应未来环境变化的时空变化。在这里，通过总结研究物种局部适应性以及基于当前基因型-环境关联评估遗传偏移的前沿方法，我们呼吁更加努力地阐明果树局部适应的基因组和分子基础并预测快速气候变化下可能出现的适应不良。总之，研究果树的局部适应性对于确保长期可持续性和生产力具有重要意义。景观基因组学的出现具有巨大的潜力，可以促进我们对局部适应性背后的基因组和分子机制的理解，并预测对环境变化的反应。
算法在合适图的生成树上释放
摘要。在本文中，为某些图开发了代数和组合特性以及跨越树数的计算。为此，讨论了一种与图形相关的拉普拉斯矩阵光谱的原始方法。它代表了一个替代过程，用于计算任何图的生成树的数量和哪些，并且基本上是在其内部周期之间的共同边数的基础上连接到生成树的数量。显示算法及其源代码，用于确定Jahangir图类别的所有边缘树的收集。给出了涉及此类图的应用程序，以便在传输声明信息中获得令人满意的安全性，并突出显示它们的最终对称属性。
种类的物种多样性和农场果树中的碳存储...
CIFOR-ICRAF国际林业研究中心（CIFOR）和世界农林业（ICRAF）设想了一个更公平的世界，从旱地到潮湿的热带地区，所有景观中的树木都可以增强所有人的环境和福祉。CIFOR和ICRAF是CGIAR研究中心。cifor-icraf.org
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。
doi：https：//doi.org/10.48009/4_IIS_2024_135抗病毒应用程序的分析机学习算法：关于决策树的研究，支持ve ve
机器学习（ML）方法和工具正在重塑网络安全格局，从而增强了组织的整体准备，以确保流程和数据的机密性，完整性和可用性。在网络安全，独立响应和检测领域，正在广泛使用AI工具。这项研究深入研究了三种著名的机器学习算法（决策树，支持机器和神经网络）在增强防病毒决策和响应能力方面的有效性。我们的研究包括有关在网络安全事件响应和检测域中使用ML技术的广泛文献综述，已经产生了重要的发现。我们探讨了它们在定位和有效阻止传入的恶意软件方面的有效性，我们讨论了这些发现的含义，并建议未来的研究方向。关键字：机器学习，神经网络，决策树，支持向量机，内容分析，AI