遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区(COP),以利用这些发展,以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试,以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始,COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策,重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1)他们使用野生动植物数量数据的管理决定; 2)在遥感/机器学习方法出现之前,如何收集这些计数数据; 3)过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力; 4)从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现,并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
2024年10月15日——(7)任何未根据竞标指南中规定的“关于排除有组织犯罪集团的承诺”作出承诺的人将不允许参加竞标。 (8)国防部卫生局局长、国防政策局局长、采购、技术和后勤局局长,或……
4 天前 — 零件编号:规格。按规格。所用设备的名称。尺寸。单位。品牌。手柄。到期日期等...... (8)来自国防部长保健局、国防政策局局长、国防采购、技术和后勤局局长或陆上自卫队参谋长......
4 天前 — 日本陆上自卫队鲭江驻地。收件人:鲭江特遣队第 336 会计中队指挥官 Naokuni Nakano。招标文件。主题。规格单位数量。单价。金额。水箱阀门更换。按照规格 ST。1。*详细信息清晰...
塞内加尔花盆盆地中的农业生态系统经历了长时间的高温和干旱,这破坏了土壤微生物群落的稳定性。这项研究评估了该稳定性如何受房屋和外场的农业实践以及热应激的持续时间的影响。,我们从有机耕种的田野中收集了土壤,这些土壤受到了粪便(Homefields)的段落,以及很少有(外场)的田地。土壤样品在60°C下以3、14和28天的形式提交人造热应激,然后在28°C时恢复28天。我们通过量化C矿物质来检查微生物群落的功能稳定性,并通过高通量DNA测序表征了社区分类学组成的稳定性。我们发现,微生物群落对两种田地的土壤中的热应激的抗性低。然而,粪便的做法确实会影响微生物群落的功能稳定性如何响应不同的热应激持续时间。al-尽管两种土壤中的功能稳定性均未完全回收,但在Homefield土壤中,微生物群落的弹性似乎更大。