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生物多样性记录：70多年来，新加坡岛上红树林惠斯勒的首次繁殖记录
1新加坡鸟类学会，https://birdsociety.sg/;电子邮件：keita_sin@outlook.com（ *通讯作者）推荐引用。 niessen Rah，Narayanswamy R＆Sin YCK（2024）生物多样性记录：新加坡岛上红树林惠斯勒的首次繁殖记录在70多年中。 新加坡的自然，17：e2024060。 doi：10.26107/nis-2024-0060受试者：红树林惠斯勒，pachycephala cinerea（Aves：Passeriformes：Pachycephalidae）。 主体确定：Rogier A. H. Niessen。 位置，日期和时间：新加坡岛，樟宜湾点，公园连接器网络； 2024年4月14日；大约1230小时。 栖息地：沿海森林和灌木（图） 1），在公园连接器旁边。 观察者：Rogier A. H. Niessen。 观察：观察到成年红树林惠斯勒狩猎昆虫（图 2）。 鸟从远处追踪了大约10分钟，而它从分支移到离地面几米的分支。 这只鸟没有发声，观察者的存在似乎并没有打扰。 一段时间后，这只鸟将其狩猎行为局限于倒下的树木倒流的树桩附近的一个特定地点。 这个树桩部分被灌木丛覆盖，主要由裸露的树枝和茎组成。 那只鸟开始轻轻地打电话，同时缓慢地围绕着长满的树桩航行。 然后，一个同种刚刚刚刚的刚果 3）观察到距离内部的地面约一米。 刚刚刚刚移动或打电话。 成年鸟接近刚起步并开始喂食它。1新加坡鸟类学会，https://birdsociety.sg/;电子邮件：keita_sin@outlook.com（ *通讯作者）推荐引用。niessen Rah，Narayanswamy R＆Sin YCK（2024）生物多样性记录：新加坡岛上红树林惠斯勒的首次繁殖记录在70多年中。新加坡的自然，17：e2024060。doi：10.26107/nis-2024-0060受试者：红树林惠斯勒，pachycephala cinerea（Aves：Passeriformes：Pachycephalidae）。主体确定：Rogier A. H. Niessen。位置，日期和时间：新加坡岛，樟宜湾点，公园连接器网络； 2024年4月14日；大约1230小时。栖息地：沿海森林和灌木（图1），在公园连接器旁边。观察者：Rogier A. H. Niessen。观察：观察到成年红树林惠斯勒狩猎昆虫（图2）。鸟从远处追踪了大约10分钟，而它从分支移到离地面几米的分支。这只鸟没有发声，观察者的存在似乎并没有打扰。一段时间后，这只鸟将其狩猎行为局限于倒下的树木倒流的树桩附近的一个特定地点。这个树桩部分被灌木丛覆盖，主要由裸露的树枝和茎组成。那只鸟开始轻轻地打电话，同时缓慢地围绕着长满的树桩航行。然后，一个同种刚刚刚刚的刚果3）观察到距离内部的地面约一米。刚刚刚刚移动或打电话。成年鸟接近刚起步并开始喂食它。在接下来的10分钟左右的时间内多次观察到这种行为。视觉景点丢失了，随着鸟类更深入植被。不久之后，第二个成年红树林惠斯勒（可能是第二个父母）被发现在距离观察到第一个成年和刚刚刚刚刚起步的地方约200米处的类似栖息地。
上皮尔斯水库的太平洋金色菜单
大自然在新加坡17：E 2024038出版日期：2024年4月24日，doi：10.26107/nis-2024-0038©新加坡国立大学生物多样性记录：Peirce Robin上层Peirce Robin的Pacific Golden Plovers W. J. ngam *＆ryututa teo电子邮件：yanrobin@hotmail.com（ *通讯作者），ryutateo@gmail.com推荐引用。ngam RWJ＆teo R（2024）生物多样性记录：上皮尔斯水库的太平洋金色菜单。新加坡的自然，17：e2024038。doi：10.26107/nis-2024-0038受试者：太平洋黄金普洛弗，富尔瓦（Aves：charadriiforms：charadridae）。主题确定为：Robin W. J. Ngam和Yta Teo。地点，日期和时间：上海盗水库新加坡岛； 2024年2月16日；大约1100小时。栖息地：大型开放淡水湖的岩石堤，被次要森林包围，旁边是高尔夫球场。观察者：Robin W. J. Ngam。观察：四个成年太平洋黄金植物群（图1）在非繁殖羽毛中（图2）在储备金的岩石银行上观察到。当新人岛乡村俱乐部高尔夫高尔夫球时，该位置也是Macritchie Public Access Trail的新开放的上层Peirce（图3）。鸟类是从人类徒步旅行者的视野中隐藏的，这是小径景观植物的。这可能为鸟类提供了安全保障，甚至认为它们距离小径只有六米。因此，观察者能够通过植被获得鸟类的特写照片。
公众意见 - 2023 年 12 月 6 日
虽然申请人想砍掉 3 棵 F 级树，但剩下的树怎么办呢？不管这家公司是否愿意承认，所有这些树都是活的，保护着我们的岛屿和家园。查尔斯顿一开始就存在严重的洪水问题，谢天谢地，丹尼尔岛没有，但如果我们继续让这些公司进来开发更多的树木，丹尼尔岛每次涨潮都会被淹没。无论树木的评级如何，它们都会吸收水分。即使树木“被评为 F 级”，它们也会为其他植物提供一个生物群落，无论你是否意识到这一点，它们都会保护我们的社区。这些树木通过调节太阳、雨水和风的影响来控制我们的气候。树叶吸收和过滤太阳的辐射能，在夏天保持凉爽，这就是为什么这里经常比市中心凉爽的原因。你砍掉树木会伤害我们更多。重新种植树木虽然是一种善意的举动，但并不能起到同样的作用。天然森林比花盆里的树更能保护社区。树木还可以降低气温，并通过保持低水平的二氧化碳来降低温室效应的热强度。无论是地上还是地下，树木对于其所处的生态系统都至关重要。深根的根系将土壤固定在原处并抵抗侵蚀。树木吸收和储存雨水，从而减少暴风雨后的径流和沉积物沉积。这有助于地下水补给，防止化学物质进入溪流，并防止洪水泛滥。倒下的忘川草是极好的堆肥，可以丰富土壤。我还希望，如果我们要对树木进行分级，社区可以请自己的分级员，不仅要评估树木的健康状况，还要指出移除树木将对社区造成哪些伤害。分级员是公司雇佣的，可能会有非常偏见的意见。建筑公司不会
映射和分析...
摘要：随着巴西农业综合企业的扩张和进步，巴西在出口和生产的世界情景中变得很突出。在民族方面，由大豆在农业部门的生产和在牲畜中切割鸡肉的屠杀所指挥的巴西国内生产总值（GDP）约四分之一。因此，由于家禽生产链的重要性，这项工作旨在对其供应链中的风险进行彻底的分析，以减轻问题和损失或消除行业和农村生产者整合系统的风险因素。微型企业正在研究中，由家庭农业综合企业组成，负责屠宰家禽的处理和仿生过程。工作中通过该部门的书目调查进行的，目的是获得足够的依据来了解和满足项目的目标。这样，它定义了组成项目的步骤，该步骤包括以下步骤：项目详细说明，数据收集，风险分析，风险诊断和缓解建议。从分析中确定了三种风险类别：与供应商有关的风险，与过程相关的风险以及劳动风险。此外，每个涉及的风险的关键程度都是大小的，其中指示提出缓解最关键风险的建议。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。