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鸟类响应于Qinghai-pibet高原隆起的亚洲季风而纵向迁移
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2025 I级鸟类保护挑战类别
斗篷的尖端由披风的其余部分被笼内水道（也称为斗篷梅运河）隔开。在当地被称为“开普敦岛”，在这里看到的400多种以上的400多种物种中都在这里看到。一个三角形楔形岛，开普敦岛约6平方英里，包含诸如Higbee Beach WMA，Hidden Valley，The Beanery，Nature Conservancy的South Cape May May迁徙鸟类避难所（又名“草地”）和开普人可能指出几个。团队可以在他们选择的情况下漫游该岛。
第45麦克莫尔·伯德（McLemore Birdsong）小儿会议
Birdsong小儿会议提供了各种基于病例的，临床实践的讲座和讲习班，涵盖了与医生，高级实践提供者，护士和其他儿科和家庭实践环境中的广泛主题。
对JEGA地方政府地区Sanagi村的游戏鸟分布和丰富的不人道住宅区的调查，
orcid ID：0000-0002-7490-1077 doi：10.56201/ijaes.v10.no10.2024.pg9.13摘要该项目是为了研究Jega Gocal Inducal村的Jega Gocal Indurophia village jega kebbi State，Kebbi State，Nigeria，Nigeria，Nigeria的Sanagi村庄的人类居住区中的游戏鸟类物种的分布和丰富性。评估不同的游戏鸟类，并确定研究区域（人类居民区）中的主要和稀有物种。早上观察是在06:00 AM至10:00 AM之间进行的，而晚上的访问是从04:30 pm到06:30 PM，当时温度相对凉爽，鸟类活动很高。一本野外指南被用来识别野外看到的鸟类，即双筒望远镜，用来从远处看鸟，一本录音书，以记录被视为的鸟类的特征。使用了所收集的数据，例如使用社会科学（SPSS）的频率，表格，表格和统计包。从结果中，在研究区域中确定了五（5）种游戏鸟类的数量，还可以观察到，早晨的鸽子具有主要数量的游戏鸟种（29.46％）），而最少的（13.95）是牛Egret，是较少的游戏鸟类的牛。应该进行更多的研究，以评论这项工作，并更清楚地了解研究区域中的野鸟的组成。关键字：物种；游戏鸟；主导者；稀有物种和鸟类
2024年12月落基山脉管理团队230 Cherry St，Ste 150 Collins，CO 80521
缓解活动的落基岩（Birt of the Rockies of the Rockies of the Rockies）（以下简称BCR）担心，限制了314（刷子管理）对每年降水量13.4英寸或更少的地区的限制将限制可用于在大平原广阔的草地地区实施关键管理活动的资金，同时又没有提供可观的碳soce骨sice仪。同样，对森林地区的338（规定大火）的限制也将通过进一步促进伍迪侵占挑战（1，2）来阻碍草地生态系统的管理。在全球范围内，草原占地约40％，共同存储了世界上34％的陆地碳库存（3，4），而该碳的90％存储在草地土壤和草原根生物量中（4、5）。至关重要的是，传统方法不仅经常低估了牧场土壤中的碳储存，而且这些草原土壤还代表了一种稳定的碳储备，可抵御诸如火灾（6、7）之类的干扰（相反，它们都会在林中储存大量的碳碳中，这些碳在地面生物群中存储了大量的碳（8）。在促进牧场侵占可能会允许木质生物质中不稳定的地上碳储存中的较小和临时收益，从长远来看，这种侵占可能会对土壤和草本植物根生物量中更稳定的碳储存产生负面影响（9） - 加上降级Randelands。伍迪侵占是大平原和东塔格拉斯大草原地区巨大的资源问题之一。现在，这些变化正在加速气候变化（12，13）。由于自然火灾和放牧的政权破坏，以及增加草原的破碎，木本植物和灌木进入草原已经发生了数十年（10，11）。在某些情况下，侵占可能变得如此严重，以至于生态系统状态迁移发生，使草地结构和功能几乎不可能恢复（14、15）。
鸟类眼睛视图语义分割
对环绕声的语义的空间理解是自动驾驶汽车需要安全驾驶决策所需的关键能力。最近，纯粹基于视觉的解决方案已增强了研究的兴趣。在特定的方法中，从多个摄像机中提取鸟类视图（BEV）的方法表现出了很好的空间理解性能。本文介绍了学习的位置编码的依赖性，以将基于变压器的甲基化的图像和BEV特征映射元素关联。我们提出利用外两极的几何约束，以模拟相机注意场与BEV之间的关系。它们被纳入注意机制中，作为一种新的归因术语，是学习位置编码的替代方案。实验表明，与隐式学习摄像机配置相比，我们的方法的大鹰队以2％MIOU的方式优于2％MIOU的BEV方法，并且具有出色的概括能力。
Restaux，Carolyn A.（2024）
摘要：唐纳德·格里芬（Donald Griffin）共同发现了蝙蝠声纳，并建立了回声定位领域。他研究了鸟类的迁移并建立了认知伦理学，研究动物意识和心理经验。在所有这些努力中，他面临敌对的反对。传记（Ristau 2024）研究了格里芬的生活以及在这些领域的他和其他人的科学探索。这个Précis强调了他的论点，并支持动物意识以及后来的研究证据。Griffin考虑了科学家的抑制假设，包括笛卡尔观点，对先天行为的误解，对较低动物的偏见，对违反parsimony的关注以及对哲学家托马斯·纳格尔对“不可接受”科学的主张。格里芬提出了收集支持动物意识的证据的方法：（1）意识的神经相关性，（2）动物行为在满足新颖挑战和（3）动物交流中的多功能性，格里芬认为是动物思想上潜在的“窗口”。他思考动物心理经历的真正中立假设是什么？成为特定动物是什么感觉？以及我们如何收集证据回答这个问题？
朝着自主驾驶的鸟眼观察空间中有效的3D对象检测：仅卷积的方法
摘要 - 鸟眼视图中的3D对象检测（BEV）空间最近已成为自主驾驶领域的一种普遍方法。与透视图方法相比，尽管准确性和速度估计的改善有所提高，但现实世界自动驾驶汽车中基于BEV的技术的部署仍然具有挑战性。这主要是由于它们依赖基于视觉转化器（VIT）的架构，该体系结构引入了相对于输入分辨率的二次复杂性。为了解决这个问题，我们提出了一个有效的基于BEV的3D检测框架，称为Bevenet，该框架利用了仅卷积的架构建筑设计来规避VIT模型的局限性，同时保持基于BEV的方法的有效性。我们的例子表明，在Nuscenes挑战中，Bevenet比现代的最新方法（SOTA）快速（SOTA）方法，达到0.456的平均平均精度（MAP）为0.456，NUSCENES检测分数（NDS）的平均精度（MAP）为0.555在Nuscenes验证验证数据上，均为0.555，并使用persenter firames perference Speets perspersy Specters perspersy perspersy perspersy prement perspersy prement per per per 47。据我们所知，这项研究是第一个实现基于BEV的方法的重大效率提高的研究，强调了它们对现实世界自动驾驶应用程序的可行性的增强。
用于融合成像的鸟类宽带神经形态视觉传感器阵列
随着人工智能的发展，可穿戴视觉仿生设备正在取得显著进步。然而，传统的硅视觉芯片往往面临着高能量损失和模拟复杂生物行为的挑战。在本研究中，我们通过精心引导有机分子的排列，构建了范德华 P3HT/GaAs 纳米线 PN 结。结合肖特基结，这实现了多方面的类似鸟类的视觉增强，包括宽带非易失性存储、低光感知和接近零功耗的工作模式，无论是在单个设备和任意基板上的 5×5 阵列中。具体来说，我们实现了超过 5 位的内存传感和计算，具有负和正光电导性。当与两种成像模式（可见光和紫外线）结合时，我们的储层计算系统对颜色识别的准确率高达 94%。它实现了运动和紫外线灰度信息提取（显示防晒霜），从而实现融合视觉成像。这项工作为宽带、高度仿生的光电神经形态系统提供了有前景的材料和器件的联合设计。
视觉变压器分割的视觉鸟声音denoising
音频denoising，尤其是在鸟类声音的背景下，由于持续的残留噪声，这仍然是一项具有挑战性的任务。传统和深度学习方法通常在人工或低频噪声中挣扎。在这项工作中，我们提出了VITV，这是一种新型的方法，利用了视觉变形（VIT）架构的力量。vitvs熟练地结合了分段技术，从而将清洁音频与复杂的信号混合物中解脱出来。我们的主要贡献涵盖了VITV的发展，引入了全面，远程和多规模的表示。这些贡献直接解决了常规方法固有的局限性。广泛的例子表明，VITV的表现要优于最先进的方法，将其定位为现实世界中鸟类声音降解应用的基准解决方案。源代码可用：https：//github.com/aiai-4/vivts。索引术语：音频denoising，变压器，分段