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World File Search System树比人
土地所有者的危险树去除政策
推定树木的生态价值：司法管辖区的树木通过为野生动植物提供栖息地，稳定土壤，协助养分吸收来提高水质，从而改善水质，提供有助于健康植被的阴影，并为水上生物体调节水温，从而执行生态功能。即使是枯树也为腔巢和土壤的有机营养提供了栖息地。同样重要的是，树木提供碳固执，减轻加热和冷却成本，并提供洪水存储。政策：除非保护委员会或其代理商已授予许可，否则不得从管辖区砍伐树木。委员会将出于以下原因允许拆除树木（即树对房屋，私有财产，家庭聚会区等构成威胁。）• The tree(s) is diseased or dying and could become a threat • The tree(s) has been classified as invasive by the Massachusetts Invasive Plant Advisory Group (MIPAG) • Standard maintenance of Stormwater management systems like detention basins and swales The Commission may have the following conditions for removal: • Limitations on equipment use • Limitations on stump grinding • Removal of brush/logs
北方树的质量稀疏和价值发展
*应向谁解决的作者。摘要首次在树木生长模型中引入树木的质量分布。因此，可以研究质量变薄对架子开发的影响。质量稀疏都可以改善财务收益，但效果很小。旋转年龄，木材库存和成熟度直径不会受到质量变薄的影响。裸露的土地估值都不会改变质量稀疏的贡献。造成小效应的原因显然在于单个树木的价值发展。小纸浆树干的相对价值发展很大，因为每卷单位的收获费用随着尺寸增量而减小。，除非质量与增长率相关，否则这种树木不是可行的物体，用于质量稀疏。另一个增强的价值发展阶段是当纸浆树干转向锯布干线时。对于大纸浆树干，优质稀疏是可行的。树木中现有的Sawlog含量稀释了质量变薄对财务收益的影响。如果增长率与质量呈正相关，则结果会发生变化，质量稀疏在所有商业直径类别中都是可行的。关键字picea abies; Pinus sylvestris; betula bubescens;质量分布；增长速度引入是树木是个人的，其生产能力以及其质量特征的不同。2021，2023，Niemistö等。2018，Mäkinen等。 2006，Karlsson等。 2012，Segtowich等。 2023，Cameron 2002]。2018，Mäkinen等。2006，Karlsson等。 2012，Segtowich等。 2023，Cameron 2002]。2006，Karlsson等。2012，Segtowich等。 2023，Cameron 2002]。2012，Segtowich等。2023，Cameron 2002]。许多林业实践都包含了通过优质稀疏或“选择性变薄”改善剩余树木质量分布的想法[Phillips 2024，Nuutinen等。但是，没有确定这样的过程的定义，概念“质量”也不明确定义。有些作者将质量变薄称为没有优先考虑大型或小树的过程，而是在各种尺寸的类别中保留质量高的树[Niemistö等。2018]。已经指出，选择性稀释剂可以提高对雪和风损伤的弹性[Cameron 2002，Cremer等。1982，Persson 1972，Valinger等。 1993]。 显然不知道1982，Persson 1972，Valinger等。1993]。 显然不知道1993]。显然不知道
量子darwinism对扩展树的编码过渡
Quantum darwinism（QD）提出，经典的客观性是从信息自由度的广播中引起的，以成为多体环境的多个部分。这样的信息广播与在强烈互动下的争夺形成鲜明对比。最近显示，广播和争夺之间插值的量子动力学可能显示出信息传播的尖锐相变，称为QD编码过渡。在这里，我们在通用的非克利福德设置中启动了他们的系统研究。首先，在一般的主题设置中，将信息传播建模为等轴测图，其输入Qudit与参考纠缠在一起，我们提出了对过渡的探测 - 测量环境分数后参考的密度矩阵的分布。此探测器测量分数和注入信息之间的经典相关性。然后，我们将框架应用于张量网络在扩展的树上定义的两个类似模型，对试图播放旋转半旋转的Z组件的嘈杂设备进行建模。我们得出了密度矩阵分布的确切递归关系，我们通过分析和数值分析。因此，我们找到了三个阶段：QD，中间和编码，以及两个连续的过渡。编码中间过渡描述了参考和小环境部分之间非零相关性的建立，并且可以通过对馏分的总旋转的“粗粒度”度量进行探测，该测量是非高斯和对称性的中间空间中的非高斯和对称性破裂。QD-中间的过渡是关于相关性是否完美的。必须通过罚款粒度探测它，对应于复制空间中更微妙的对称性破裂。
不断预测的基因编程树模型...
先进的现代技术和工业可持续性主题已为各种工业应用实施复合材料。绿色复合材料是绿色产品所需的替代品之一。但是，要正确控制绿色复合材料的性能，预测其成分性质至关重要。这项工作提出了一种创新的遗传编程树模型，用于根据几种固有的化学和物理特性来预测天然纤维的机械性能。纤维素，半纤维素，木质素和水分含量以及各种天然纤维的微纤维角度被认为可以建立预测模型。将一种备用方法用于训练/测试阶段。可靠的模型，以预测自然纤维的断裂特性时的拉伸强度，Young的模量和伸长。揭示了微纤维角度是主导的，能够确定天然纤维的最终拉伸强度与其他所考虑的特性相当，而模型中纤维素含量的影响仅为35.6％。这将有助于利用人工智能预测天然纤维的总体机械性能，而无需实验性努力和成本，以增强为各种工业应用开发更好的绿色复合材料。
区块链中的默克尔树：碰撞概率和
摘要：在区块链技术的快速发展的景观中，确保数据的完整性和安全性至关重要。这项研究深入研究了默克尔树的安全方面，这是区块链体系结构（例如以太坊）中的基本组成部分。我们认真研究了默克尔树对哈希碰撞的敏感性，这是一个潜在的漏洞，对区块链系统内的数据安全构成了重大风险。尽管使用了广泛的应用，但尚未对默克尔树木的碰撞抵抗及其对预先攻击的稳健性进行彻底研究，从而在对区块链安全机制的全面了解方面存在明显的差距。我们的研究努力通过理论分析和经验验证的细致融合来弥合这一差距。我们考虑了诸如树木内的哈希长度和路径长度等各种因素，仔细检查了默克尔树中根碰撞的可能性。我们的发现揭示了路径长度的增加与根部碰撞的概率增加之间的直接相关性，从而强调了潜在的安全漏洞。相反，我们观察到哈希长度的增加大大降低了碰撞的可能性，突出了其在强化安全性中的关键作用。我们的研究中获得的见解为区块链开发人员和研究人员提供了宝贵的指导，旨在增强基于区块链的系统的安全性和运营功效。关键字：区块链安全，默克尔树，哈希碰撞，数据完整性，区块链数据验证，碰撞电阻。
机器人和人工智能中行为树的调查
行为树 (BT) 是作为一种在计算机游戏中实现模块化 AI 的工具而发明的，但在过去十年中，它在机器人社区中受到了越来越多的关注。随着对代理 AI 复杂性的需求不断增加，游戏程序员发现他们使用的有限状态机 (FSM) 扩展性很差，并且难以扩展、调整和重用。在 BT 中，状态转换逻辑并不分散在各个状态中，而是组织在分层树结构中，以状态为叶子。这对模块化有显著的影响，从而简化了人类和算法的综合和分析。从正在进行的研究中可以看出，这些优势不仅在游戏 AI 设计中是必需的，在机器人技术中也是必需的。在本文中，我们对人工智能和机器人应用中的 BT 主题进行了全面的调查。根据方法、应用领域和贡献对现有文献进行了描述和分类，并在论文的最后列出了一系列开放的研究挑战。
美国栗树恢复林地 - NPS 历史
自然资源报告是有关技术和资源管理方法的信息的指定媒介；“如何”资源管理论文；资源管理研讨会或会议记录；以及自然资源计划描述和资源行动计划。本报告中的观点和结论均为作者的观点和结论，并不一定反映国家公园管理局的政策。提及商品名称或商业产品并不构成国家公园管理局的认可或推荐。本报告是在合作协议 1443CA309701200、任务协议编号 T-3097-01-002 下在国家公园管理局的协助下完成的。本报告中的陈述、发现、结论、建议和数据仅代表作者本人，并不一定反映美国内政部、国家公园管理局的观点。本报告的印刷版数量有限，只要供应持续，即可通过向封底上的地址发送请求获得。原始数量用完后，可以从 NPS 技术信息中心 (TIC) 索取副本，地址为丹佛服务中心，邮政信箱 25287，丹佛，CO 80225-0287。可能需要支付复印费。要从 TIC 订购，请参阅文档 D-66。编辑们要感谢 William Lellis 博士在安排本次会议的资金以及协助其组织和执行方面提供的大力支持。我们还要感谢 Sara Fitzsimmons 女士对会议记录编辑和格式的专业帮助。2006 年。本报告也可从互联网上下载为可移植文档格式文件，网址为 http://chestnut.cas.psu.edu/nps.htm 致谢：本次会议的资金由美国内政部国家公园管理局通过位于马里兰州弗罗斯特堡的切萨皮克流域合作生态系统研究单位提供。引文：Steiner, K. C. 和 Carlson, J. E，编辑。恢复美洲栗树到森林土地 - 会议和研讨会论文集。2004 年 5 月 4-6 日，北卡罗来纳州植物园。自然资源报告 NPS/NCR/CUE/NRR - 2006/001，国家公园管理局。华盛顿特区。封面：封面上的图形描绘了美洲栗树自然分布区的核心（由 Elbert Little 绘制），并叠加在美国（http://nationalatlas.gov/mld/foresti.html）和加拿大（http://geogratis.cgdi.gc.ca/clf/en）的现有森林分布图上。未显示原始美洲栗树分布区中小而偏远的种群。
树艺师报告和树木保护计划...
除非采取了保护措施或得到了市树艺师的批准，否则，在受保护树木的树木保护区（DBH 的 10 倍）内，禁止进行以下活动。• 挖掘、平整、土壤沉积、排水和平整• 在 TPZ 内或排水渠、洼地或可能通向滴灌线的区域处理或存放油、汽油、化学品、油漆、溶剂或其他材料。• 重型机械和车辆压实土壤，储存材料、结构、铺路等。• 开沟或挖掘以提供灌溉、公用设施线路、服务、管道、排水或其他地下改进• 储存任何类型的材料或设备• 停放或驾驶车辆或自行式设备• 改变 TPZ 或滴灌线以增加建筑的侵占
tallo：全球树的异构和皇冠架构数据库
Tommaso Jucker 1 | FabianJörgFischer1 | JérômeChave2.3 | David A. Coomes 4 |约翰·卡斯珀森（John Caspersen）5 | Arshad Ali 6 | Grace Jopaul Loubota Panzou 7.8 | Ted R. Feldpousch 9 |丹尼尔·福特（Daniel Falster）10 | Vladimir A. Usoltsev 11,12 | Stephen Adu-Bredu 13 | Luciana F. Alves 14 | Mohammad Aminpour 15 | Ilondoa B. Angoboy 16 | Niels P. R.天线17 | CécileAntin 18 | Yousef Askari 19 | RodrigoMuñoz20,21 | Narayanan Ayyappan 22 | Patricia Balvanera 23 | Lindsay Banin 24 | Nicolas Barbier 18 | John J.
使用基于树的模型预测心脏病-UCF星星
摘要 - 本文介绍了一项关于使用机器学习算法预测心脏病的研究，这是全球死亡的主要原因。该研究的重点是决策树算法的使用，该算法具有考虑大量危险因素的优势。心脏病数据集是从UCI机器学习存储库中获得的，并使用决策树分类器进行了分析。数据集有6个丢失的数据点，这些数据点已被删除，留下了279个实例进行分析。对具有两个以上响应的分类变量进行了单次编码。使用5倍交叉验证来优化决策树分类器以选择最佳参数。结果表明，决策树分类器的准确性可以正确预测81％的患者患有心脏病，并且因没有心脏病而明智的82％，这比以前研究中使用的其他机器学习算法高。这项研究证明了决策树算法预测心脏病的潜力，并突出了早期鉴定出患心血管疾病风险的个体的重要性。索引术语 - 机器学习算法，心脏病预测，决策树算法，UCI机器学习存储库，5倍交叉验证