upm新近採納了將公司芬蘭森林中的闊葉樹的數量增加一倍的目標。根據當前的研究資料，增加闊葉樹的比例可以改善森林的生長和產量，以及它的生物多樣性和抵禦氣候變化的能力。
sauli brander說。
我們將發布新的主伐和間伐工作指導書，以在適宜的生長區域增加闊葉樹的比例。新的指導書將於今年生效。新政策還將直接影響upm在芬蘭約羅伊寧(joroinen)的苗圃。upm苗圃經理anne immonen說：「我們將努力增加白樺樹苗的產量。」
upm在芬蘭有超過50萬公頃的森林。公司的自有森林在其木材採購、林業業務發展和人員培訓方面發揮著重要作用。在公司自有森林中開發的最佳實踐也會與私有森林的所有者共享。upm是全球首家正式採納此目標的林業公司：到2023年，upm在其芬蘭的自有森林中增強生物多樣性。增加闊葉樹種數量的新決定是保護生物多樣性的廣泛措施中的重要組成部分。upm認為，新政策是能同時促進公司所有2023年責任目標的有效途徑。而且，這也將在所有關鍵指標上增強芬蘭森林的國際競爭力。拓展閱讀
你知道upm的植樹速度嗎？
健康森林的搖籃
百萬物種瀕臨滅絕，保護生物多樣性勢在必行！
增強生物多樣性——負責任的森林管理
今年，我們不只是種樹，我們還會種植多孔菌！
7.5億歐元的迴圈信貸與生物多樣性和氣候變化有什麼關係？
隨機森林和gbdt結合 隨機森林和GBDT的學習
前言 提到森林，就不得不聯想到樹，因為正是一棵棵的樹構成了龐大的森林，而在本篇文章中的 樹 指的就是decision tree 決策樹。隨機森林就是一棵棵決策樹的組合，也就是說隨機森林 boosting 決策樹，這樣就好理解多了吧，再來說說gbdt，gbdt全稱是gradient boosting ...
Bagging和隨機森林
又稱袋裝 bagging 或者自助聚集 boot strap aggregating 是一種根據均勻概率分布從資料集中重複取樣 有放回 的技術。每個自助取樣的樣本集都和原資料集一樣大。在又放回的抽樣中，如果抽樣的個數和原資料集的大小一致，則自助樣本di d i中會有63 63 的原訓練資料，因為每乙...
隨機森林和Adaboos
隨機森林 隨機森林是利用隨即的方式將許多決策樹結合成乙個森林，每個決策樹在分類的時候決定測試樣本的最終類別。在bagging策略的基礎上進行修改後的一種演算法 從樣本集中用bootstrap取樣選出n個樣本 從所有屬性中隨機選擇k個屬性，選擇出最佳分割屬性作為節點建立決策樹 重複以上兩步m次，即建立...