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delair，数字化转型鸟瞰图
Delair 的解决方案使组织能够通过空中情报数字化和转变其活动。Delair 无人机通过超过 70 个合作伙伴的网络在 70 个国家/地区销售。在 2 年内，这个分销网络使该公司的国际销售额增长了 80%。Delair 还提供基于人工智能和机器学习技术的软件平台，用于处理和分析收集的数据。最后，Delair 与客户合作，将该技术整合到他们的业务活动中。由于 Delair 在整个无人机价值链中的价值，该公司在能源、交通、建筑、农业和民用安全等不同领域获得了独特的经验。凭借可靠性和远程自主操作的良好声誉，Delair 无人机成为世界上第一款获得视距外飞行（BVLOS - 超视距）必要认证的专业无人机。 2017 年，Delair 首次在法国使用 3G 技术进行了视距外飞行，飞行距离创纪录达到 RTE 高压线上空 50 公里
模块化铁鸟的建模与控制 - STM 存储库
摘要：本文介绍了模块化铁鸟新概念的控制架构和控制规律，旨在重现飞行载荷，以测试中小型飞机和无人机的移动式气动控制面执行器。铁鸟控制系统必须保证反作用力的驱动。一方面，液压执行器模拟飞行过程中由于气动和惯性效应而作用于移动表面的铰链力矩；另一方面，待测试的执行器施加主动铰链力矩来控制同一表面的角位置。参考气动和惯性载荷由飞行模拟模块生成，以重现操作过程中出现的更真实的情况。控制动作的设计基于用于产生载荷的液压装置的动态模型。该系统使用比例积分微分控制算法进行控制，该算法通过优化算法进行调整，同时考虑了被测执行器的闭环动力学、受控装置的不确定性和干扰。通过数值模拟证明了所提出的架构和控制规律的有效性。
野鸟高致病性禽流感监测
虽然并非所有受感染的物种都会表现出疾病的症状，但目前在亚洲、欧洲和非洲传播的 H5N1 禽流感毒株已被证明会导致多种物种发病和死亡。结合有针对性的主动监测（捕获和取样散养的“表面健康的鸟类”）、被动监测（包括对猎获的鸟类、康复中心、动物园和搁浅鸟类监测计划进行疾病检测）以及对野生鸟类发病率和死亡率的系统调查，将提供一个最有可能检测出 H5N1 禽流感病毒的监测计划。重要的是要认识到从死亡野生动物中正确采集样本至关重要，因为 H5N1 禽流感只是可能导致大量野生鸟类死亡的众多疾病或问题之一。本手册基于以下假设：1) 所有调查均由经过适当培训的人员进行；2) 将遵守适当的人类健康和生物安全预防措施；3) 在进行任何调查之前将获得负责的政府兽医机构的同意； 4) 所有疾病爆发调查活动都应与粮农组织和世界动物卫生组织的代表进行协调。
附录K草稿和蝙蝠保护策略
建设将在2023年第四季度或之前结束大约15到20个月。调试后，该项目将进入运营阶段。该网站上的太阳能模块每周365天，在白天7天。项目现场的操作活动将包括太阳能模块洗涤；植被，杂草和害虫管理；安全性，设施的维护，基于受监视的数据（包括系统输出和其他关键性能指标的实际公差与预期公差）响应自动化的电子警报，并与客户，传输系统运营商以及其他参与设施操作的实体进行通信。在开发计划中可以找到完整的项目描述，包括组件，建筑活动以及运营和维护。
北美繁殖鸟类调查战略计划...
John B. French 中心主任 美国地质调查局，PWRC Colleen M. Handel* 研究野生动物生物学家 美国地质调查局，阿拉斯加科学中心 Marie-Anne Hudson* 高级鸟类调查生物学家 ECCC，CWS William Link 研究统计学家 美国地质调查局，PWRC Michael Lutmerding* 野生动物生物学家，BBS 计划 美国地质调查局，PWRC Peter Marra 环境倡议主任 乔治城大学 Jim Nichols 名誉科学家 美国地质调查局，PWRC Neal Niemuth* 野生动物生物学家 美国鱼类和野生动物管理局，栖息地和种群评估小组 Daniel Niven 研究科学家，BBS 计划 美国地质调查局，PWRC Allan O'Connell 研究经理 美国地质调查局，PWRC Keith L. Pardieck* 美国 BBS 国家协调员 美国地质调查局，PWRC James Poindexter 生物学家 美国地质调查局，PWRC Ken Richkus 候鸟管理处处长 美国鱼类和野生动物管理局，候鸟管理司 Vicente Rodriguez* 墨西哥 BBS 国家协调员 墨西哥国家鸟类和野生动物知识与利用委员会
高分辨率图像纹理作为鸟类物种丰富度的预测指标
我们测试了图像纹理作为新墨西哥州半干旱景观中鸟类物种丰富度的预测指标。鸟类物种丰富度是通过 1996 年至 1998 年在 42 个地块（每个 108 公顷）内的 12 个点进行的 10 分钟点计数总结出来的。我们在 1996 年获取的一组数字正射影像上，在八种不同的窗口大小中计算了 14 个一阶和二阶纹理测量值。对于 42 个地块中的每一个，我们都总结了多个窗口大小内每个纹理值的平均值和标准差。使用线性回归模型评估了图像纹理和平均鸟类物种丰富度之间的关系。单一图像纹理测量（例如标准差）可以描述物种丰富度高达 57% 的变异性。结合多种纹理测量或将海拔与单一纹理测量相结合可以描述鸟类物种丰富度高达 63% 的变异性。结合两种纹理测量和粗糙栖息地类型的模型可以描述鸟类物种丰富度 76% 的变异性。这些结果表明，图像纹理分析是一种非常有前途的工具，可用于描述半干旱生态系统的栖息地结构和预测物种丰富度模式。与依赖分类图像的方法相比，该方法具有多项优势，包括成本效益、纳入栖息地内植被变异性以及消除与边界划分相关的错误。© 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。
萨利姆·阿里·伯德（Salim Ali Bird Sanctuary）博士的实地考察
萨利姆·阿里·伯德（Salim Ali Bird）博士作为教学大纲的一部分进行实地考察。这次旅行是由Sanquelim-Goa政府艺术，科学和商业学院植物学系助理教授Shaila T. Shetkar女士组织的。在部门的Nisha Kevat博士的指导下；起草了一封信，要求校长Gervasio Mendes博士许可。总共有17名学生参加了实地考察。实地考察的主要目标是向学生展示在红树林中发现的动植物的多样性，以及不同类型的红树林物种，根系和红树林所显示的改编。学生还观察并了解了在红树林中发现的独特的繁殖和发芽类型，称为Vivipary。学生还参观了红树林植物托儿所，在那里他们看到了许多植物幼苗。Shaila T. Shetkar女士对红树林的多样性，红树林识别，生殖，生态系统及其重要性提出了一种解释。学生获得了很多知识，经历了有关红树林分类法，形态学特征的新事物，适应环境，繁殖，生态重要性，生态系统及其生物多样性。
鸟类流感：减轻H5N1
H5N1鸟类流感，疾病控制与预防中心（CDC）将其描述为“广泛的”，自2022年1月以来一直在毁灭全球野生鸟类，并在家禽和美国奶牛爆发。高度致病的禽流感（HPAI）病毒在感染的家禽中引起严重疾病，死亡率高达90％至100％。在爆发期间，农民应该向美国农业部（USDA）官员报告该事件；作为回应，美国农业部官员访问了农场，以挑选整个羊群。自爆发开始以来，总共有159,307,978家家禽受到影响，这是几个导致鸡蛋价格上涨的因素之一。2025年1月的十二个大型A蛋的平均价格为4.95美元，高于去年1月的2.52美元。更高的消费者需求以及更高的饲料，燃料和人工成本是导致消费者成本更高的其他主要因素。
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
高分辨率图像纹理作为鸟类物种丰富度的预测指标
我们测试了图像纹理作为新墨西哥州半干旱景观中鸟类物种丰富度的预测指标。鸟类物种丰富度是通过 1996 年至 1998 年在 42 个地块（每个 108 公顷）内的 12 个点进行的 10 分钟点计数总结出来的。我们在 1996 年获取的一组数字正射影像上，在八种不同的窗口大小中计算了 14 个一阶和二阶纹理测量值。对于 42 个地块中的每一个，我们都总结了多个窗口大小内每个纹理值的平均值和标准差。使用线性回归模型评估了图像纹理和平均鸟类物种丰富度之间的关系。单一图像纹理测量（例如标准差）可以描述物种丰富度高达 57% 的变异性。结合多种纹理测量或将海拔与单一纹理测量相结合可以描述鸟类物种丰富度高达 63% 的变异性。结合两种纹理测量和粗糙栖息地类型的模型可以描述鸟类物种丰富度 76% 的变异性。这些结果表明，图像纹理分析是一种非常有前途的工具，可用于描述半干旱生态系统的栖息地结构和预测物种丰富度模式。与依赖分类图像的方法相比，该方法具有多项优势，包括成本效益、纳入栖息地内植被变异性以及消除与边界划分相关的错误。© 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。