XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembird
鸟类驱散技术 - 美国农业部动植物卫生检验局
但有些鸟喜欢在高大的植被中筑巢和觅食。例如，欧洲八哥 ( Sturnus vulgaris ) 在大群时经常光顾长满高草的区域，但单独或成小群时会避开这些区域。另一方面，褐头牛鹂 ( Molothrus ater ) 则喜欢短草，因为尽管那里的昆虫可能较少，但鸟儿却能轻松接触到它们。在改造草本植被之前，请尝试了解鸟儿为何会选择该区域。例如，如果鸟儿以昆虫为食，您可能需要使用杀虫剂来去除食物来源。如果东部草地鹨 ( Sturnella magna ) 等鸟类在较高的植被中筑巢，您可以修剪植被以去除筑巢栖息地，但要意识到这可能会使该区域对那些喜欢在较短的草丛中觅食的鸟类（例如美洲知更鸟 [ Turdus migratorius ]）具有吸引力。
bird aerosystems 的 asio 系列解决方案
MSIS 解决了任务的各个方面，并与 BIRD 的任务前分析工具（例如OSCAR）集成，从而实现高效的任务规划和兵力分配。该系统通过随时显示和操作任务的重要方面以及复杂的自动化流程，减轻了任务机组人员的工作量，使机组人员能够高效地完成对相关目标的检测和分类。最后，MSIS 提供地面、海上和空中操作员之间的实时、安全数据交换，以及与其他指挥和控制系统的互操作性，以支持实时和有效的决策。
鸟类迁徙的量子性质 - chem.ox.ac.uk
长期以来，人们一直对鸟类的季节性出现和消失感到困惑。亚里士多德认为，有些鸟类，如燕子，在寒冷的月份冬眠，而另一些鸟类则变成了不同的物种——他提出，红尾鸲在冬天变成了知更鸟。直到大约在过去的一个世纪里，随着鸟类环志、卫星跟踪和更广泛的实地研究的出现，研究人员才能够将在一个地区过冬、在另一个地区筑巢的鸟类种群联系起来，并表明有些鸟类每年都会在两个地方之间迁徙很远的距离。值得注意的是，即使是长途旅行的幼鸟也知道要去哪里，而且鸟类通常年复一年地走同样的路线。它们如何找到路呢？迁徙的鸟类利用天体线索来导航，就像古代的水手利用太阳和星星来指引它们一样。但与人类不同，鸟类还能探测到地球熔融核心产生的磁场，并用它来确定自己的位置和方向。尽管科学家对鸟类的磁感应进行了 50 多年的研究，但他们仍无法弄清楚鸟类究竟是如何利用这些信息保持飞行方向的。最近，我们和其他人对这个长期未解之谜有了新的认识。我们的实验证据表明，鸟类的指南针依赖于眼睛中光化学形成的短寿命分子碎片（称为自由基对）中微妙的、本质上是量子的效应。也就是说，鸟类似乎能够“看到”地球的磁场线，并利用这些信息绘制出它们在繁殖地和越冬地之间的飞行路线。
导入鸟的许可证和程序指南...
鸟类学委员会（OC）于1992年由美国鸟类学家联盟，现场鸟类学家协会，库珀鸟类学会，太平洋海鸟集团，猛禽研究基金会，水鸟学会和威尔逊鸟类学会成立。The Society for the Conservation and Study of Caribbean Birds (now BirdsCaribbean), Seccíon Mexicana del Consejo Internacional para la Preservacíon de las Aves (CIPAMEX), the Society of Canadian Ornithologists/Société des Ornithologistes du Canada, the Neotropical Ornithological Society, and the North American Crane Working Group have joined in recent years.美国鸟类学家联盟和库珀鸟类学会于2018年合并成立了美国鸟类学会，并从2020年7月1日起撤回了OC。加拿大鸟类学家/社会鸟类学家加拿大的鸟类学家从2021年7月1日起撤离。
利用鸟类识别的机器学习
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
是鸟的照片吗？理解机器视觉模型中各种人类观点和歧义的混合方法
抽象的人类经历是复杂而主观的。这种主观性以人们标记机器视觉模型标记图像的方式反映了。经常假定注释任务可以提供客观的结果，但该假设不允许人类经验的主观性。本文研究了主观人类判断在标记用于训练机器视觉模型的图像的行为任务中的含义。我们确定了歧义的三个主要来源：（1）图像中标签的描述可能简单地模棱两可，（2）评估者的背景和经验可以影响其判断力，以及（3）定义标签任务的方式也可能会影响评级者的判断。通过采取步骤解决这些歧义来源，我们可以创建更健壮和可靠的机器视觉模型。
探险实地技术 - 鸟类调查 - Bio-Nica.info
目录 致谢 1 前言 2 介绍 3 第一部分：为什么要统计鸟类？1.1 物种 5 1.2 地点 7 1.3 重要鸟类区域 8 1.4 栖息地 10 1.5 方法选择 11 第二部分：研究设计 2.1 简介 15 2.1.1 总计数 15 2.1.2 采样和偏差 15 2.1.3 采样、精度和准确度 16 2.1.4 相对和绝对估计 17 2.1.5 测量和提高精度 18 2.2 研究设计 19 2.2.1 选择正确的时间和条件 19 2.2.2 观察者偏差 21 2.2.3 样本量和重复 24 2.2.4 定位您的采样工作 26 2.3 试点调查和培训 29 2.4 安全、团队规模和后勤 31 2.4.1 健康与安全 31 2.4.2 后勤31 2.4.3 团队规模多大？31 2.5 使用哪些方法 32 2.5.1 简介 32 2.5.2 鸟类密度 33 2.5.3 点计数和线横断面 34
