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World File Search System八叉树
一种用于AEM认知3D地质体素建模的方法......
将电阻率与岩性联系起来并非易事。因此，充分利用这些数据仍然具有挑战性。在进行成功的地质解释和构建合理的 3D 地质模型之前，必须考虑许多限制。在本文中，我们提出了一种 AEM 数据 3D 地质建模方法，其中将限制与认知和知识驱动的数据解释一起考虑。建模是通过使用体素建模技术和为此目的开发的工具迭代执行的。基于 3D 电阻率网格，这些工具允许地质学家选择定义 3D 模型中任何所需体积形状的体素组。八叉树建模的最新发展确保使用有限数量的体素进行精确建模。
基因组级别的八分化 -
摘要古老的茶厂是珍贵的自然资源和茶叶遗传多样性的来源，对于研究植物的进化机制，多样化和驯化而具有巨大的价值。古老的茶叶植物之间的总体遗传多样性以及自然选择期间发生的遗传变化仍然很少理解。在这里，我们报告了由120个古代茶厂组成的八个不同群体的基因组重新陈述：来自吉州省的六组和云南省的两个团体。基于8,082,370个鉴定的高质量SNP，我们构建了系统发育关系，评估了种群结构并进行了全基因组关联研究（GWAS）。我们的系统发育分析表明，120个古老的茶厂主要聚集在三组和五个单个分支中，这与主成分分析（PCA）的结果一致。基于遗传结构分析，将古老的茶水进一步分为七个亚群。此外，发现古老的茶叶植物的变化不会因外部自然环境或人工育种的压力而降低（非同义/同义词= 1.05）。通过整合GWA，选择信号和基因功能预测，四个候选基因与三个叶片性状显着相关，并且两个候选基因与植物类型显着相关。这些候选基因可用于进一步的功能表征和茶植物的遗传改善。
“AI+R”树：实例优化的 R 树
摘要 — 新兴的实例优化系统类别已显示出通过专门针对特定数据和查询工作负载实现高性能的潜力。特别是，机器学习 (ML) 技术已成功应用于构建各种实例优化组件（例如，学习索引）。本文研究了利用 ML 技术来增强空间索引（特别是 R 树）的性能，以适应给定的数据和查询工作负载。由于 R 树索引节点覆盖的区域在空间中重叠，因此在搜索空间中的特定点时，可能会探索从根到叶的多条路径。在最坏的情况下，可以搜索整个 R 树。在本文中，我们定义并使用重叠率来量化范围查询所需的无关叶节点访问程度。目标是提高传统 R 树对高重叠范围查询的查询性能，因为它们往往会产生较长的运行时间。我们引入了一种新的 AI 树，将 R 树的搜索操作转换为多标签分类任务，以排除无关的叶节点访问。然后，我们将传统的 R 树扩展到 AI 树，形成混合的“AI+R”树。“AI+R”树可以使用学习模型自动区分高重叠查询和低重叠查询。因此，“AI+R”树使用 AI 树处理高重叠查询，使用 R 树处理低重叠查询。在真实数据集上的实验表明，“AI+R”树可以将查询性能提高到传统 R 树的 500% 以上。
样本树清单和树保护计划
在单户住宅区的前院，本机和标本树位于前财产线和主要结构之间的区域。（这不包括诸如烟囱，格子，门廊，露台和海湾等预测。）在单户住宅区的角院，位于侧属性线和主要结构之间的区域的本地和标本树。
互动树生命树Itol v6
摘要生命之树（https://itol.embl.de）是用于管理，显示，注释和操纵系统发育和其他树木的在线工具。它是可以自由的，可以向E viry开放。Itol v ersion 6引入了现代化且完全重写的用户界面以及许多新功能。已经引入了一种新的数据集类型（彩色 /标记的范围），大大升级了先前的简单彩色范围注释函数的功能。对几个现有数据集T ypes实现了其他注释选项。DAT ASET模板文件现在通过子字符串匹配（包括完整的正则表达支持）来支持对多个树节点的简单分配。节点MET ADAT ADAT已大大扩展了处理，没有V el distai y和e Xporting选项，并且不能进行交互性编辑或通过注释文件进行更新。可以使用多个同时的字体样式显示树标签，并具有精确的定位，大小和单个标签零件的大小。实施了各种散装标签编辑功能，简化了所有树节点标签的大规模更改。ITOL的自动税收分配功能现在还基于基因组税元数据库（GTDB）支持树，此外NCBI税收税也是如此。可选的用户帐户页面的功能已扩展，简化了项目和树木的管理，导航和共享。ITOL目前从> 130 0 0 0单个用户帐户中处理超过一百万棵树。
南叉风电场和南叉出口电缆项目最终环境影响声明
南叉风有限责任公司（LLC）提出了该项目，该项目旨在为纽约的可再生能源需求做出贡献，特别是该州的目标是到2030年产生9,000兆瓦的海上风能。Boem已根据《国家环境政策法》（42 USC 4321–4370F）和实施法规准备了EIS。最终EIS将告知Boem是决定是否批准，批准修改或不赞成项目。合作机构将依靠最终的EIS来支持其决策，并确定分析是否足以支持其决策。BOEM的行动进一步推进了美国外部货架能源资源以迅速而有序的方式可用于开发的政策，但要受环境保障措施（43 USC 1332（3）），包括考虑自然资源和现有海洋用途。
八个月大的婴儿通过减肥...
婴儿学会以出色的速度浏览物理和社会世界的复杂性，但是他们如何完成这项学习仍然是未知的。人类和人工智能研究的最新进展提出，实现快速有效学习的关键特征是元学习，即利用先前的经验来学习如何在将来更好地学习的能力。在这里我们表明，在接触新的学习环境后，在很短的时间内成功地从事荟萃学习。我们开发了一个贝叶斯模型，该模型捕获了婴儿如何将信息归因于传入事件，以及如何通过其层次模型在任务结构上优化该过程。我们在学习任务期间将模型与婴儿的凝视行为拟合在一起。我们的结果揭示了婴儿如何积极利用过去的经验来产生新的归纳偏见，从而使未来的学习速度更快。
科技树
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