世界木材项目是谷歌艺术与文化的倡议，展示树木的重要性。该项目汇集了来自36个国家的100多个合作伙伴，提供数字导览、互动植物图谱和400多个树木故事，旨在提升公众对树木保护的意识。

本文提出了一种新型深度卷积自编码器（Skip-CAE），用于木材产品工业中的声学异常检测，旨在解决因技能劳动力短缺导致的设备故障问题。研究表明，该方法优于传统检测手段，显著提升了木材平整机的故障诊断能力，可能降低企业运营成本。

谷歌在加州Sunnyvale的新办公楼1265 Borregas采用可持续木材结构，注重自然设计与员工福祉，减少96%碳排放，并配备太阳能板，目标是2030年实现净零排放。

本研究提出了一种新型物体检测算法WoodYOLO，旨在提升木材种类识别的自动化水平。该算法在高分辨率显微图像中优化了细胞定位，F2分数较YOLOv10和YOLOv7分别提高了12.9%和6.5%，有助于法规合规和可持续森林管理。

我们发布了'CongNaMul'数据集，专注于大豆芽图像分析，包括分类、分割、分解和测量。数据集包含四种质量类别的图像和标签，支持AI质量检测技术的发展。研究人员可在作者的存储库获取。

本文提出了一种基于基于高分辨率巨观木材图像的深度学习识别方法 (TDLI-PIV methodology)，旨在自动化木材物种识别，克服了传统卷积神经网络在木材识别中面临的挑战。此方法能够捕捉木材的细粒度纹理，并通过协同投票推理过程提高鲁棒性和预测准确性。

通过热解技术混合不同生物质获得更高产的生物炭、生物油和非冷凝气体。研究了两种不同生物质材料对生物炭产量的协同作用。

该文章介绍了一种基于木材环切片结构的自动化髓心检测技术，利用2D结构张量估计环的局部方向，通过优化设计的成本函数找到髓心位置。同时，通过改进基于深度学习的方法，训练了一个用于髓心检测的神经网络。方法在不同条件下的图像和树种上进行了测试，结果优于现有方法，并可用于实时应用。

计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）是医学成像领域的重要技术。提出了一种新颖的二次半的评分模型（TOSM），通过利用互补评分更新三维空间中的数据分布，解决了重建的三维体积图像中的不一致性问题。TOSM在大规模实验中展示了显著进展，实现了高质量的三维体积重建。

美国地理位置优越，拥有天然通航水道、优质农田、大湖、屏障岛、天然港口和庞大的海岸线等资源。此外，美国在木材和农业生长方面具有优势。

本研究提出了一种利用全局方式学习数据点之间的配对关系的模型，通过空间广义传播网络（SGPN）实现对任意结构数据的语义分割。实验证明，SGPN 提高了像素和点云分割的性能。这是模拟任意构造数据的全局配对关系的有效方法。