XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System或树层
推进区块链可扩展性：第 1 层和第 2 层解决方案简介
摘要 —比特币的崛起使区块链技术成为主流，放大了其潜力和广泛用途。虽然比特币已经变得非常出名，但其交易率并没有相应提高。挖掘一个区块并将其添加到链中仍然需要大约 10 分钟。这一限制凸显了寻求解决低吞吐量交易率的扩展解决方案的重要性。区块链的共识机制使点对点交易变得可行，并有效地消除了对集中控制的需求。然而，正如我们提到的比特币的区块创建率，与集中式网络相比，分散式系统也导致速度和吞吐量较低。为了解决这些问题，已经实施了两种主流的扩展解决方案，即第 1 层扩展和第 2 层扩展。第 1 层可扩展性的增强发生在传统区块链运行的地方。本文深入研究了第 1 层协议的组件以及直接改进底层区块链的扩展方法。我们还指出，尽管由于第 1 层存储成本高且延迟高，第 1 层解决方案仍存在固有的局限性，尽管已经进行了改进。此外，我们还讨论了第 2 层协议，即高级可扩展性技术，通过处理主网外的交易来提升区块链性能。我们的研究结果表明，第 2 层协议及其各种实现（例如汇总和通道）在交易吞吐量和效率方面明显优于第 1 层解决方案。本文详细讨论了这些第 2 层扩展方法，旨在让读者全面了解这些协议及其有效性的底层逻辑。关键词 密码学、区块链、可扩展性、Web3
正射影像调查的区域航空图像能否生成高质量的摄影测量冠层高度模型？西欧的单树方法
需要森林监测工具来促进有效的、数据驱动的森林管理和森林政策。遥感技术可以提高森林监测的速度和成本效益，以及大规模森林属性制图（墙到墙方法）。数字航空摄影测量 (DAP) 是一种常见的、具有成本效益的机载激光扫描 (ALS) 替代方案，它可以基于常规获取的用于一般基础地图的航空照片。基于此类预先存在的数据集的 DAP 可以成为具有成本效益的大规模 3D 数据源。在森林特征描述方面，当有高质量的数字地形模型 (DTM) 时，DAP 可以生成描述树冠高度的摄影测量冠层高度模型 (pCHM)。虽然这种潜力似乎非常明显，但很少有研究调查过基于标准官方航空调查获得的航空立体图像的区域 pCHM 质量。我们的研究建议使用参考测量的树高数据库，根据按照此类协议获取的原始图像评估 pCHM 单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可复制性，pCHM 树高估计基准仅依赖于公共森林清单 (FI) 信息，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究调查了基于 FI 程序提供的邻近森林参数的 pCHM 树高估计之间的关系。我们的结果强调了使用 DAP 的 pCHM 提供的树高估计与现场测量和 ALS 树高数据具有良好的一致性。在树高建模方面，我们的 pCHM 方法与应用于 ALS 树高估计的相同建模策略得到的结果相似。我们的研究还确定了 pCHM 树高估计误差的一些驱动因素，并发现树木大小（胸高直径）和树木类型（常绿/落叶）等森林参数以及地形地貌（坡度）比图像调查参数（如重叠变化或数据集中的日照条件）更重要。结合 pCHM 树高估计，地形坡度、胸高直径 (DBH) 和常绿因子用于拟合预测实地测量树高的多元模型。文献中很少涉及这些方面，进一步的研究应侧重于如何将 pCHM 方法整合起来，以改进使用 DAP 和 pCHM 的森林表征。在 r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）方面，该模型比将 pCHM 估计值与实地树高估计值联系起来的模型表现出更好的性能。我们的有希望的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像调查档案以非常低的额外成本生成大规模优质树高数据，特别是在更新国家森林资源清查计划的背景下。
机构和商业发展指南第 2 层和第 3 层自愿指标
气密性测试要求旨在测量气密性并确定与空气泄漏相关的问题，这些问题会影响整体建筑性能、能源效率和室内空气质量。这是通过在 75 帕斯卡 (Pa) 的压力下对建筑物外壳进行整栋建筑空气泄漏测试来实现的，该测试模拟了建筑物因温度和风的变化而经历的典型情况。该实践包括密封所有可操作的开口并对建筑物加压以测量通过外壳的空气泄漏阻力。表 4 提供了机构和商业建筑的性能和提交要求摘要。
issn 标题层
ISSN 标题 STRATE 21775141 (NT) 翻译文学杂志 22375953 (重新)思考法律 B4 24093823 [C]COMPASSESWORLD：建筑和室内设计国际网络 |中东 NP 24694312 [IN] 过渡 B2 23187344 @巴西教育登记册 23280662 # ISOJ 杂志 C 22380272 #10.ART NP 19839537 14TH NP 1981030X 19&20（里约热内卢） B1 23179953 1ST 分析 - SEADE NP 00942898 2010 第 42 届东南系统理论研讨会 (SSST) NP 22364285 20TH。 COMPÓS NP 20531583 2D 材料 A2 22376143 第二届巴西生产工程大会 NP 22378758 第二届葡萄牙语教学国际研讨会 B1 21905738 3 生物技术 A4 16682939 30-60 CUADERNO LATIN AMERICANO DE ARQUITECTUR C 23297662 3D 打印和增材制造 A2 23297670 3D 打印和增材制造（在线） A2 16194500 4OR（柏林） A2 18081142 5% 建筑 + 艺术 A4 21758182 53 巴西混凝土大会 - IBRACON 201 C 21758174 54 巴西混凝土大会 CBC 201 C 21758132 978-85-98936-04-8 NP 25256556 私人关系范围内基本权利的（不可）追加性。 B4 01047922 水杂志 C 22366695 BARRIGUDA：科学杂志 B3 25948245 BRUX C 08711097 城市（PORTALEGRE C 22370455 大学与社区之间的对话交流 B4 15487083 逆流（北卡罗来纳州罗利） B3 21451958 CONTRATIEMP C 25949675 字母的颜色 A3 14158973 字母的颜色（UEFS） A3 00117641 国防 B4 14136090 经济杂志 B3 22362029 经济杂志 - AERE B3 19836422 学校物理学（印刷版） B1 15578100 A 综合生物学杂志 A4 00239135 A LAVOURA (RIO DE JANEIRO C 19841035 A 阅读：PAR 州高等司法行政官学院笔记本 C 21752516 A 边缘：人文科学、文学和艺术电子杂志 B3 16473248 A 教育页面 NP 22364536 A PALAVRAD C 21763356 A PALO SECO：哲学和文学著作 C 21756104 A PESTE：精神分析与社会 C 2319037X FOC 杂志 C 16760336 第三年龄 B4 21751951 不死者的生活 C 00445592 A. RIVISTA ANARCHIC C 00946354 AANA 杂志 A3 15163210 A&C.行政与宪法杂志（印刷版） A2 24485764 A&H B2 23626089 A&P CONTINUITY A4 10283072 AAA。安蒂兰建筑文件 C 15597776 AACN 高级重症监护 B1 12321966 AAEM。农业与环境医学年鉴 B3 01491423 AAPG 公报（印刷版）A1 15221059 AAPS PHARMSCI A3 15309932 AAPS PHARMSCITECH A3
无限层PRNIO2+δ...
对无限层镍酸盐的研究已经揭示了一个破裂的翻译对称性，这对其根部引起了浓厚的兴趣，与超导性的关系以及与丘比特的电荷顺序的比较。在这项研究中，在无限层Prnio 2+ 𝛿薄膜上进行了谐振X射线散射测量。与PR𝑀5共振在依赖能量，温度和局部对称性的pr𝑀5共振相比，Ni𝐿3吸收边缘在Ni𝐿3吸收边缘处的超晶格反射的显着差异。这些差异指出了两个不同的电荷顺序，尽管它们具有相同的平面内波vector。鉴于在不完全降低的prnio 2+膜中观察到谐振反射，这些差异可能与多余的氧气掺杂剂有关。此外，方位角分析表明，氧配体在Ni𝐿3共振下揭示的电荷调制中可能起关键作用。
基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
UCB，蒙特卡洛树搜索，alphazero
可以证明，UCB的遗憾在渐近上是最佳的，请参见Lai和Robbins（1985），渐近的适应性分配规则；或2018年Bandit算法书籍的第8章在线可在线提供，网址为https://banditalgs.com/。
树 - 养育育种 - 居民 - temperate-Forests- ...
地方发展中心（CEDEL）和文化和土著研究中心（CIRIR），Villarrica Campus，Pontifical catulica cat的Villarrica校园农业与森林科学学院生态系统与环境系野生动植物实验室，宗教大学cat cat g olima de Chile，Avda。vicu〜na Mackenna 4860，Macul，Macul，大都会地区，智利C角国际全球变化研究与生物文化保护和生物文化保护中心（CHIC），De Magallanes大学和应用生态与可持续性中心（CAPES）智利D国家奥杜邦学会，奥杜邦美洲，伯纳多或希金斯501，维拉里卡，阿劳卡尼亚地区，智利