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实地测量的树高是否如人们所想的那样可靠
由于有效采样困难，不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验，其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图，从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此，评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量，同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较，评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比，现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言，现场测量倾向于高估高大树木的高度，尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中，中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高，基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢，基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时，可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高，具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应，这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木，TLS 数据中高大树木的树冠不完整。
Lomami中树和liana物种的研讨会多样性...
在TL2项目的框架中，我们在刚果民主共和国的Lomami国家公园（LNP）中安装了一个庞大的情节网络，以前在以前采样的地区。该网络由89个图0.25公顷的地块组成，每个图都分布在四种不同的水状态（Terra Firme vs.季节性洪水森林）和土壤类型（粘土与沙质土壤）中，这些组合在公园的南部和北部都复制。树木和叶是在图中库存的，每个物种中的每个物种都收集了植物标本室样品。多样性指数（物种丰富度，香农和辛普森指数以及Fisher's Alpha）分别计算了树木和Lianas的情节水平，并通过一组方差分析检查了水状态，土壤类型和地区对树/liana多样性的影响。
用于传统药物的露兜树 (Ketaki)
成熟根的横切面可见一大片层状木栓，局部剥落，由矩形、薄壁、切向延长、放射状排列的细胞组成。上面几层充满红棕色内容物。其余细胞无色。皮层是一大片圆形细胞，纤维群朝向中央和中间区域，细胞在某些地方消失。内皮层呈桶状，壁稍厚。中柱鞘和韧皮部不明显。木质部形成由导管、纤维和薄壁组织组成的根部主体。髓射线不明显。导管呈环状或凹陷增厚。纤维壁厚，延长，具有几个简单的凹陷。
资源管理策略摘要 | 约书亚树……
本摘要文件旨在为读者提供约书亚树国家公园资源管理战略的快照。为了简化和缩写，国家公园系统的这个单位在本文件中也将被称为“公园”或 JOTR。该文件作为一种沟通工具，是对积极用于资源管理的动态和不断发展的 RSS 桌面应用程序的补充。本摘要并非旨在描述资源管理战略中的所有要素，而是重点介绍该战略中对于传达有关公园解决关键管理问题的计划以及抓住机会利用被确定为优先自然和文化资源的资源的信息至关重要的组成部分。
在肯尼亚的卢肯尼亚大学种植1000万棵树
卢肯尼亚大学（Lukenya University）最近开始实施一项一千万棵树生长计划，这是一部分更大的国家跨国乡村跨机构的树木种植计划。在本文中，我们描述了与树选择和种植本身有关的方法。请注意，大多数树木不是由机构直接植入农民在土地上种植的，并指示如何选择位置以及如何在技术上进行种植和维护，以确保对树木及其周围环境的成功取得更大的成功。，就种植的生物学和与小农社区的社会互动而言，这一知识源于多年的经验。我们跟踪许多不同树种的子样本的生存和生长。操作大约两年后，我们对初步数据进行了统计分析。我们观察到对本地树的生存和相对生长量具有统计学意义的优势，以及在绘制之前的上述综合教学，除其他观察结果外，我们还与所进行的假设检验相关。最后，我们对树木的碳固换和经济价值进行了估计。总而言之，该论文介绍了一项树木生长计划的全面透明展示，这是一种普遍的努力，旨在最大化社会福利和气候变化
红外：生物信息学的声明树分解供电框架
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treeReard：通过树结构的反馈学习改进扩散模型
最近，在利用人类反馈来增强图像产生方面取得了重大进展，导致迅速发展的研究领域的出现。但是，当前的工作面临着几个关键挑战：i）数据数量不足； ii）粗略的反馈学习；为了应对这些挑战，我们提出了Treereward，这是一种新型的多维，细粒度和自适应馈回学习框架，旨在改善扩散模型的语义和审美方面。具体来说，为了解决细粒反馈数据的限制，我们首先以“ AI + Exper”方式设计有效的反馈数据构建管道，产生约220万个高质量的反馈数据集，其中包含六个细粒度的尺寸。构建的，我们将构建一个树结构奖励模型，以有效利用细粒度的反馈数据，并在反馈学习过程中提供量身定制的优化。对稳定扩散V1.5（SD1.5）和稳定扩散XL（SDXL）的广泛实验证明了我们方法在增强一般且细粒度
重新审视树同构：算法bric-à-brac
AHO，Hopcroft和Ullman（Ahu）算法自1970年代以来一直是最先进的状态，以在线性时间确定是否是同构的，无论是两条无序的根树。但是，它已被坎贝尔和拉德福德（Campbell and Radford）（Radford）批评，其书面方式需要理解几个（RE）读数，并且不促进其分析。在本文中，我们提出了对算法的不同，更直观的锻炼，以及实施的三个命题，两种使用分类算法和一个使用Prime乘法。尽管这三种变体都没有承认线性复杂性，但我们表明，实际上有两个与原始算法具有竞争力，同时很容易实施。令人惊讶的是，尽管理论上的复杂性最差，但使用质数（在执行过程中也会生成）乘积（在执行过程中也生成）的算法与最快的变体具有竞争力。我们还适应了AHU的配方，以应对定向无环图（DAG）中树木的压缩。此算法也有三个版本，两个具有排序，一个带有质数乘法。我们的实验最多是10 6的树木，与我们知道的实际数据集一致，并在python中与图书馆Treex一起完成，并专用于树算法。
