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World File Search System捕食者
捕食者免费2050 5年进度报告
景观规模的掠食者根除项目已在全国各地启动。这些项目充当探路者 - 试验新的工具和方法，以帮助我们进一步了解有关大规模消除的更多信息。当我们寻找科学突破以解锁更有效的方法来消除掠食者时，人们一直非常重视科学创新和研究。，我们在该战略的临时里程碑方面取得了良好的进步，该里程碑在不使用围栏的情况下在大陆地区实现和维持根除，我们在全国范围内的害虫抑制水平已经超过2025年的目标。
CAE 捕食者任务训练器 (PMT)
CAE 为通用原子航空系统公司 MQ-1/9 级遥控飞机系统 (RPA) 设计并开发了 CAE Predator 任务训练器。高保真、“零飞行时间”PMT 是同类产品中的首创，并通过了 D 级等效认证，这是飞行模拟器的最高资格。CAE 的 PMT 提供“零飞行时间”培训，因为它对飞行模型和传感器系统进行了高保真模拟，使飞行员和传感器操作员无需在实际飞机上进行额外培训即可过渡到飞行操作。
捕食者免费2050临时实施计划2024-2030
总的来说，我们已经取得了重大进步，并有望实现在朝着捕食者免费的新西兰的雄心勃勃的2025个临时目标：捕食者免费的2050年战略。PF2050计划两年一度的进度报告详细列出了成就和学习。剩下的目标仍然超出我们当前的能力和能力。PF2050不能单独通过努力来实现。在研究，工具，方法和方法中的突破对于使捕食者免费的新西兰真实捕食者的愿景至关重要。资金以支持确保2024年至2030年实施阶段的主要要素，Wero（挑战）是要在实现目标所需的规模和复杂性中解锁阶梯变化所需的知识和创新。本实施计划描述了我们建议如何做到这一点。
可探测性和捕食者策略影响卵的掠夺率
1 希泽生物研究中心，UMR 7372，法国国家科学研究院和拉罗谢尔大学，F- 79360 Beauvoir-sur-Niort，法国 2 昂热大学，BiodivAG，2 Bd Lavoisier，49045 Angers Cedex 01，法国 3 BEOPS，1 Esplanade Compans Caffarelli，31000，图卢兹，法国 4 国家猎人联合会，92136 Issy-les-Moulineaux cedex，法国 5 LTSER“Zone Atelier Plaine & Val de Sèvre”，法国国家科学研究院，79360，Villiers-en-Bois，法国 6 REHABS 国际研究实验室，法国里昂第一大学 - 纳尔逊曼德拉大学，乔治校区，Madiba drive 6531 George，南非。
对物种识别的深度学习与捕食者 - 捕集的推断之间的权衡
深度学习用于在几个科学领域的重要应用中使用的计算机视觉问题。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。 但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。 首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。 第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。 在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。 我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。 尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。 此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。 我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。
机器人 - 库斯特社会信息转移发生在捕食者中...
其他人的行为表现，并避免与个人学习的努力和风险有关的成本。，理论模型表明，社会学习也可能是错误的，可以在非结构化的场景中收集个人不足/过时的信息[5-7]。为了平衡社会学习的益处和风险，动物必须就如何以及何时开发社会信息进行选择性过程[8]。这些问题已被多个学科所研究，包括动物学，心理学，社会科学和人文科学，人工智能，机器人ICS [9-15]。社会学习在脊椎动物中得到了广泛的研究[16-18]，尽管越来越多的研究报告了无脊椎动物的高阶学习能力[19-24]，它们相对简单的神经系统使它们更适合研究这种现象的演变和机械性。然而，许多研究重点是获得社会信息获得的心理过程[25]，而社会学习发生的环境仍然在很大程度上尚未探索。
与捕食者应力相关的大脑，行为和生理变化 - 成人和新生大鼠创伤的动物模型
Blanchard等人研究的活捕食者暴露。（1990）仍然是检查动物在数十年中检查压力诱导的改变的重要方法。基本的前提是，捕食者在猎物物种中遇到了捕食者的恐惧回路，从而导致一系列特定于物种的防御行为，这些行为进化出来，以确保面对掠夺性威胁的动物的生存。一种假设是，人类中各种形式的心理病理学可能代表对威胁刺激的恐惧反应，或者对客观上不威胁的情况的“常规”恐惧反应（Bakshi等，2000）。因此，捕食者的压力代表了研究临床前模型中对威胁的不良适应性和适应性反应的重要工具。在这里，我们总结了我们小组在大鼠中暴露的捕食者暴露的工作，描述了在各个发育阶段暴露的神经底物和行为后遗症。我们还确定可以贡献的机制
Yang Kuang，数学教授 - ASU搜索
•是M.SC或M.N.S.的主席（1）Nejib Smaoui先生（M.N.S. ）委员会 ）于1990年5月毕业； （2）Samir Hammadi先生（M.N.S. ）于1994年5月毕业； （3）Mattew Lyles先生（硕士（硕士）分析了一个比例依赖性的捕食者 - 捕食系统，该系统具有两个斑块，分别于1997年5月； （4）特拉维斯·斯蒂尔（Travis Steele）先生（硕士与论文）分析与比例依赖性的捕食者 - 捕食者系统具有竞争性猎物，并于1997年8月毕业。 （5）Jay Wopperer先生，论文标题：结核病特有，2002年12月。 （6）安德鲁牛仔裤，2006年8月（美国公民）的大师。 （7）罗恩·奥格伯恩（Ron Ogborne），2006年8月（美国公民）的大师。 （8）2008年7月（美国公民）。 （9）Mathew Wienke，2008年8月（美国公民）。 （10）贷款Nyugen，2008年11月。 共同顾问。 （美国公民）。 （11）Aaron Abromowitz（2010）。 （美国公民）。（1）Nejib Smaoui先生（M.N.S.）于1990年5月毕业； （2）Samir Hammadi先生（M.N.S.）于1994年5月毕业； （3）Mattew Lyles先生（硕士（硕士）分析了一个比例依赖性的捕食者 - 捕食系统，该系统具有两个斑块，分别于1997年5月； （4）特拉维斯·斯蒂尔（Travis Steele）先生（硕士与论文）分析与比例依赖性的捕食者 - 捕食者系统具有竞争性猎物，并于1997年8月毕业。 （5）Jay Wopperer先生，论文标题：结核病特有，2002年12月。（6）安德鲁牛仔裤，2006年8月（美国公民）的大师。（7）罗恩·奥格伯恩（Ron Ogborne），2006年8月（美国公民）的大师。（8）2008年7月（美国公民）。（9）Mathew Wienke，2008年8月（美国公民）。（10）贷款Nyugen，2008年11月。共同顾问。（美国公民）。（11）Aaron Abromowitz（2010）。 （美国公民）。（11）Aaron Abromowitz（2010）。（美国公民）。