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树艺师报告
斯特里博斯巴伦金有限公司第 2 页 树艺师报告 Plazacorp，109 Garden Drive，Oakville 目录 简介 1 场地背景 1 所用计划 1 树木清单 1 树木清单清单 2 观察结果 3 树木移除 3 表 1 - 树木保护区 3 私人树木条例 4 表 2 树木类别 4 私人树木条例说明 4 表 3 私人树木移除清单 4 树木更换 5 表 4 树木更换率 5 树木保护和施工缓解建议 6 施工前 6 施工期间 6 施工后 6 城镇树木评估 7 结论 7 附录 A - 背景树木清单计划 (NTS) 8 附录 B - 场地照片 9 附录 C - 城市树木保护围栏细节 10 附录 D - 城镇树木的评估计算 11 报告附有完整尺寸的 V100 树木清单和保护计划
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
树艺师报告和树木保护计划 6546 Fallsview Blvd ...
1. 清查目标地点及周围 6 米范围内所有直径大于 10 厘米的树木。清单将包括标签编号、树种、直径、状况、评论和建议。 2. 确定任何受管制树木是否会受到拟议开发项目的负面影响。 3. 为所有建议保护的树木提供保护策略。假设和限制条件：1. 我们已尽力从可靠来源获取所有信息。Canopy Consulting 不能保证也不对其他人所提供信息的准确性负责。2. 本报告不得用于其预期目的以外的任何明示目的，对本报告任何部分的更改将导致报告无效。未经作者或其公司授权摘录或更改报告将导致其意图和/或暗示的结论无效。3. 除非另有说明：1) 本报告中包含的信息仅涵盖已检查的项目，并反映检查时这些项目的状况； 2) 检查采用公认的树木栽培方法进行，仅限于对可接触物品进行目视检查，无需攀爬、解剖、探测或取芯，也仅限于涉及挖掘的详细根部检查。尽管已尽合理努力评估本报告中概述的树木，但不保证或担保（明示或暗示）树木或其任何部分将来不会出现问题或缺陷。所有树木都应定期检查和重新评估。4. 确定任何相关树木的所有权是所有者的责任，业主之间就树木可能存在的任何民事或普通法问题都必须由所有者解决。移除或维护树木的建议并不授权以任何方式侵占相邻的私人财产。
学徒制进阶路线列表
农业和园艺 1 树艺 L 6 2 年 戈尔韦和罗斯康芒 ETB - 晋升路线 - 树艺职业道路 - 学徒 - 合格树艺师 - a) 继续教育晋升（树艺或园艺资格） - 专业培训师/教师 - b) 地方当局市/县议会（团队负责人）- 树艺师/树木官员 - c) 商业私营公司（团队负责人） - 公司所有者/顾问。 2 农场经理 L 7 2 年 Teagasc - Teagasc 建议他们将在未来几个月探索晋升选项，毕业生可能会提前进入 8 级课程。 3 农场技术员 L 6 2 年 Teagasc - 晋升至 - 农场经理学徒（专业可持续农场管理普通学士学位 - NFQ 7 级）。 4 园艺 L 6 2 年 Teagasc - 高级进入东南技术大学 7 级普通园艺学士学位。
片上集成人工微结构光场调控（特邀） - 陈树琪
[20] Liu W W，Chen S Q，Li Z C等。使用单层跨表面[J]在Terahertz区域中在Terahertz区域中传输模式下的极化转换实现。光学信，2015，40（13）：3185-3188。
2022 年捐赠影响快照
在我们地区和整个加利福尼亚州，需要大量的公用事业线路清理树艺师来检查和修剪树木，以防止它们在恶劣天气条件下造成停电和火灾。为了满足这一需求，SDG&E 与圣地亚哥继续教育学院基金会合作，在该学院位于圣地亚哥东南部的员工培训学院开设了公用事业线路清理树艺师课程。通过完成这个免学费的五周课程，服务不足的圣地亚哥人可以获得修剪公用事业设备周围树木的资格。他们踏上了一条需求量大、收入丰厚的职业道路，为我们地区的安全和经济增长做出了贡献。
“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。