XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBird
基于角蛋白酶处理的可食用鸟巢的质量
可食用的鸟巢（EBN）是豪华食品之一，由于其营养价值和治疗益处，被广泛用作健康食品。传统的EBN洗涤过程会导致体重和养分含量的减少，并且由于使用过氧化氢而增加了污染物。使用基于角蛋白分解酶的洗涤溶液在洗涤前后，使用一种探索性观察方法来检查Fuciphaga Colocalia fuciphaga的EB质量。EB清洁有四个阶段，即通过自来水，乙醇溶液，室温下的酶溶液和50 o C进行清洁，在40 o C下干燥42小时。使用AOAC方法分析了总共60个EBN（不干净，n = 30）和清洁，n = 30）。使用原子吸收分光光度计（AAS）的Ca，Fe，K和Mg的矿物质含量，除了通过分光光度计测量P。使用碳水化合物估计试剂盒测量糖蛋白含量，并使用HPLC方法确定氨基酸含量。对清洁度的评估是使用半训练的小组成员进行的评分系统进行的。获得的结果表明，干净的EBN颜色略淡黄色，清洁前后EB的清洁度从2.35增加到3.84。清洁EBN蛋白质含量降低了7.2％，而总氨基酸从38.51％降至32.71％。清洁EBN包含八个必需氨基酸，为17.93％，亮氨酸，缬氨酸，精氨酸和苏氨酸含量高（2.42-2.96％）。EBN的干净灰分含量从3.7％增加到7.8％。清洁EBN中的碳水化合物含量和铁分别为39.19±0.76％和14.35 mg/100 g干物质。高水平的碳水化合物和铁似乎是糖蛋白支持健康的良好来源，并有潜力作为贫血患者的铁的替代来源。可以使用基于角蛋白水解酶的梯田，乙醇和洗涤溶液进行逐步洗涤方法，以减轻体重减轻并改善EBN的质量。
无人机在评估沿东大西洋飞行的鸟类数量
摘要：本报告源自欧盟委员会的结构改革支持计划资助的一个名为“沿东大西洋飞行的候鸟监测的创新”项目。传统的监测育种和分期水鸟的方法面临着挑战，例如与使用人类观察者相关的计数精确性的干扰风险和不确定性，这促使人们开发了基于无人机的远程远程方法来计数和绘制水鸟。本报告从尝试使用无人机在年周期中不同点监视一系列水鸟的尝试进行了汇编。现在很明显，在监测菌落中的物种繁殖时，无人机非常有用，例如spoonbills，海鸥和燕鸥。正在进行的研究仍在探索基于无人机的繁殖水鸟类和非殖民地物种的基于无人机的监测。通过无人机监测繁殖季节以外的水鸟，由于它们在景观中的分布更广泛。一些潮间带的饲料也对接近无人机高度敏感，尤其是在高潮时栖息时。在低潮时监测鸟类觅食的鸟类和泥浆上的经验有限。需要进一步的研究来确定无人机在繁殖季节和外部和外部监测水鸟的质量的确切情况。
新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病
“孕妇在流感和SARS-COV-2大流行病和埃博拉病毒流行期间经历了高死亡和危重疾病率。”全球努力需要在大流行病开始之前积极认识并减轻这种风险，而不是一旦开始健康危机，而不是作为反应性过程。
活禽销售系统中H5和H7禽流感的预防和控制
该禽流感预防和控制计划最初是由州兽医、行业代表和其他与家禽和家禽健康相关的各方共同合作制定的。VS 已批准该禽流感计划作为各州的自愿措施。该计划旨在加强和统一各州计划，并帮助各州预防和控制 LBMS 中的 H5/H7 禽流感。各州将颁布必要的法规，以确保其活禽市场、生产商和经销商遵守规定。（此处表达的要求反映了州法规的内容，其内容由州和 VS 双方商定。）VS 协调和管理该计划。APHIS 还提供人员和资源来协助各州实施和遵守计划要求。
风对雌雄异形翱翔鸟飞行决策的性别特异性影响
图 4 基于隐马尔可夫模型估计的白天克罗泽特和南乔治亚岛觅食的雌性和雄性漂泊信天翁 Diomedea exulans 与风速（a–b、e–f、i–j、m–n；海拔 10 米）和风向相对于鸟类轨迹（c–d、g–h、k–l、o–p）的转换概率。显示的主要行为转换如下：定向飞行到区域限制搜寻（a–d），搜寻到定向飞行（e–h），搜寻到休息（i–l）和休息到搜寻（m–p）。由于从定向飞行到休息和从休息到搜寻的转换概率为零，我们认为从休息到搜寻的转换代表起飞行为，从搜寻到休息的转换代表降落在海面上。模型估计的系数以雌性（实线）和雄性（虚线）的黑线表示，95% 置信区间以灰色阴影表示。请注意，y 轴范围不同
风对雌雄异形翱翔鸟飞行决策的性别特异性影响
图 4 基于隐马尔可夫模型估计的白天克罗泽特和南乔治亚岛觅食的雌性和雄性漂泊信天翁 Diomedea exulans 与风速（a–b、e–f、i–j、m–n；海拔 10 米）和风向相对于鸟类轨迹（c–d、g–h、k–l、o–p）的转换概率。显示的主要行为转换如下：定向飞行到区域限制搜寻（a–d），搜寻到定向飞行（e–h），搜寻到休息（i–l）和休息到搜寻（m–p）。由于从定向飞行到休息和从休息到搜寻的转换概率为零，我们认为从休息到搜寻的转换代表起飞行为，从搜寻到休息的转换代表降落在海面上。模型估计的系数以雌性（实线）和雄性（虚线）的黑线表示，95% 置信区间以灰色阴影表示。请注意，y 轴范围不同
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。
使用时间序列遥感来识别和跟踪大尺度的单个鸟巢
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
Ruhe, Wilhelm，“德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展”（1999 年）。1999 年美国/加拿大鸟击委员会，第一届联合年会，不列颠哥伦比亚省温哥华。27. https://digitalcommons.unl.edu/birdstrike1999/27
德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展 气象学硕士 Wilhelm Ruhe，理学硕士 德国军事地球物理局生物学 - 科室 (GU 4) D - 56841 Traben - Trarbach，德国 电话：06541/18734 传真：06541/18767 电子邮件：WilhelmRuhe@awg.dwd.d400.de 摘要 德国军事地球物理局 (GMGO) 在所有鸟击预防领域拥有 30 多年的经验。军事训练和飞行作业通常在低空进行，那里也有很多鸟类，尤其是在海岸附近和迁徙期间。大约三分之一的 GAF 鸟击发生在低空飞行作业期间。军事低空飞行中防止鸟击的最有效工具是经过充分验证的系统，该系统包括 • 持续的实际鸟类迁徙观察（视觉和雷达）， • 即时报告， • 集中风险评估， • 在线警告（BIRDTAM）， • 立即向空军人员和飞行员分发 BIRDTAM， • 严格的军事飞行规定和 • 定期的鸟击风险预报以供规划之用。本文概述了德国及其邻近地区自动鸟类迁徙信息系统（AVIS（拉丁语：Bird）：“Automatisiertes Vogelzug Informations -System”）的近期和近期发展。描述了该系统的重要模块。概述了项目的实际情况。鸟类迁徙观察实际的鸟类迁徙观察系统基于以下网络和技术：（i）综合气象观测网络，由大约 150 个站组成。观察员经过培训并被指派目视监测鸟类迁徙。只有较大的鸟类和鸟群规模才需要报告。 (ii) 6 个防空雷达站与防空控制和报告中心 (CRC) 一起分布在德国西部。目前的作战观察系统监控 60 海里圆形范围内的所有移动目标。个人电脑和摄像机自动记录每小时的观察结果，作为 PPI 显示器的 10 分钟延时录像（图 1）。视频图像显示鸟群的二维运动。二维杂波图像会自动处理和存储。如果超过某些参数值，系统会向雷达工作人员发出警报，并指派雷达工作人员进行解释和报告（如有必要）。此外，每台 PC 都由 GMGO（生物部门或地球物理预报中心）通过调制解调器完全远程控制。可以随时启动连接并查看实际、最近或存档的观察文件。 （三）德国东北部的一个由 5 个雷达站和远程传感器组成的系统正在使用鸟类雷达数据接口的原型，该接口连续收集预先选定的 3-D 雷达图数据（仅限初级雷达图，我们提取了与二次雷达图不相关的数据（这些图与二次雷达图不相关），并将其存储到 20 分钟的数据文件中。
降低威胁必须与有针对性的恢复计划相结合，以保护全球鸟类多样性
。cc-by-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月13日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.09.632120 doi：Biorxiv Preprint