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USDA在爆发恶化的情况下授予新鸟流感疫苗有条件批准
“我们一直在与政府和国会合作，今天我们很高兴获得（疫苗）在家禽中获得许可，我们认为这将是一种我们认为必要的政府的工具，” Zoetis的首席执行官克里斯汀·佩克（Kristin Peck）告诉CNBC。
许多赢家，很少的失败者：在气候变化中的非洲山地上的稳定鸟类种群
山区的生物经常暴露于极端气候，并且最容易受到气候变化的影响。对沿着海拔梯度的鸟类的长期研究，对于理解物种动态至关重要，在热带山脉中很少见，这限制了面对气候变化时了解其人口趋势的能力。我们在13年（2011 - 2023年）中建模了地下鸟类物种（n = 18）的局部丰度。Kasigau，肯尼亚，使用沿高度梯度收集的雾网数据。 我们的模型在研究期间显示出相对稳定的鸟类丰度。 但是，我们发现两次不同的人口崩溃影响了2015年和2022年大多数物种，这表明局部动态的变化可能导致山区鸟类种群的大量下降。 大多数物种在研究期间具有稳定的局部丰富性，但是参数引导显示一些趋势的下降趋势，包括一个流行的威胁物种。 我们强调了山区在面对全球环境转变（例如气候变化带来的）方面维持相对稳定的人群中的重要性，以及相对较小的空间变化的鸟类种群的活力。 面对温暖的气候，山区生态系统被视为潜在的生物多样性避难所，但需要进一步的研究来了解较高海拔高度的鸟类种群中短期和长期下降的驱动因素，尤其是在热带非洲。Kasigau，肯尼亚，使用沿高度梯度收集的雾网数据。我们的模型在研究期间显示出相对稳定的鸟类丰度。但是，我们发现两次不同的人口崩溃影响了2015年和2022年大多数物种，这表明局部动态的变化可能导致山区鸟类种群的大量下降。大多数物种在研究期间具有稳定的局部丰富性，但是参数引导显示一些趋势的下降趋势，包括一个流行的威胁物种。我们强调了山区在面对全球环境转变（例如气候变化带来的）方面维持相对稳定的人群中的重要性，以及相对较小的空间变化的鸟类种群的活力。面对温暖的气候，山区生态系统被视为潜在的生物多样性避难所，但需要进一步的研究来了解较高海拔高度的鸟类种群中短期和长期下降的驱动因素，尤其是在热带非洲。
使用机器学习K. Kavitha 1，SK。 Farhana 2
1 Audisankara工程技术学院MCA部门（自治），Gudur，Tirupati（DT），印度，印度美联社。1 Audisankara工程技术学院MCA部门（自治），Gudur，Tirupati（DT），印度，印度美联社。
fisheyebevseg：环境视图，基于鱼眼摄像机的鸟类视图分段用于自动驾驶
语义细分是执行场景理解的有效方法。最近，3D鸟视图（BEV）空间中的细分已被驱动策略直接使用。但是，在商用车中使用的环绕式鱼眼摄像机的BEV细分工作有限。由于此任务没有现实世界的公共数据集，并且现有的合成数据集由于遮挡而无法处理Amodal区域，因此我们使用Cognata Simulator创建一个合成数据集，其中包括各种道路类型，天气和照明条件。我们将BEV细分概括为使用任何凸轮模型；这对于混合不同的相机很有用。我们通过在Fisheye图像上应用圆柱整流并使用基于标准LSS的BEV分割模型来实现基线。我们证明，我们可以在没有不明显的情况下实现更好的性能，这具有增加的运行时效应，这是由于预处理，视野和重新采样的伪像而导致的。此外，我们引入了一种可学习的bev池层策略，对鱼眼摄像机更有效。我们以遮挡推理模块来探讨该模型，这对于估计BEV空间至关重要。fisheyebevseg的定性 - 在视频中展示了https://youtu.be/hftpwmabgs0。
来自拉贾斯坦邦Jhalawar地区几个城市绿色空间的鸟类生物多样性案例研究
doi：https：//doi.org/10.22271/j.ento.2024.v12.i4c.9363摘要城市环境中绿色地区的可用性对生物多样性以及快速增长的大都市地区商品和服务的提供产生了重大影响。它们对栖息地质量，污染或人类干扰的变化敏感，这使它们成为这些空间中环境健康的良好指标。本评论论文绘制了有关UGS中鸟类生物指标的当前知识及其在环境评估和城市管理中的用途。基于最近关于鸟类多样性，社区和世界各地UGS生态作用的实证研究，我们总结了以下结论。我们还描述了鸟类物种的案例研究，它们与印度拉贾斯坦邦Jhalawar地区五个绿色地区的栖息地特征和人类干扰有关。本文强调了结构，连通性和管理在确定城市环境中鸟类社区中的作用。从贾拉瓦尔（Jhalawar）的情况下，可以看出鸟类的数量取决于植被结构，面积和干扰程度，在较大，复杂且较少受干扰的绿色区域中发现了较高的鸟类。我们考虑了这些发现对城市环境中鸟类保护的影响，并概述了将鸟类监测纳入城市规划和管理中的建议。关键字：城市绿色空间，生物多样性，环境健康，保护1.因此，鸟类可以作为生物指导者有用，以评估和改善城市环境中绿色空间的生态状况，其保护应被视为城市环境管理的重要任务之一。引言城市化是一个正在世界各地发生的过程，并影响了生物多样性和生态系统服务（Aronson等，2017； Lepczyk等，2017）[1，8]。随着城市的生长和致密性，自然栖息地的损失，它们的破碎和降解是不可避免的，这导致物种的丰度和生物统一性减少（McKinney，2006年）[9]。尽管如此，世界城市还拥有大量的物种丰富度，许多物种都依赖于公园，花园，森林和湿地等城市绿色空间（Beninde等，2015）[2]。鸟类是城市物种多样性的最关键要素之一，在城市中具有重要功能。他们控制害虫，授粉花和水果，分散种子，从而影响营养循环和食物网。鸟类也有其他社会经济价值观，因为它们被许多人认为是美丽的，并且它们为观察它们的人提供了快乐和放松（Cox＆Gaston，2018）[4]。但是，城市鸟类受到许多威胁，例如栖息地，污染和捕食的损失和分裂，以及发生结构和车辆的事故（Chace＆Walsh，2006）[3]。鸟类对从单个鸟类到整个鸟类社区以及从短期行为到长期人口变化的环境变化的不同水平和尺度非常敏感。某些鸟类在全球的城市中的数量萎缩，尤其是那些依赖于本地栖息地的人，并且对城市化的影响很敏感（Sol等，2014； Aronson等，2017）[1，16]。鸟类被称为环境状态及其动态的有效生物学指标，因为它们几乎无处不在，有多种形式，并且对栖息地和人们对它们的影响敏感。
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。
bev-mae：在自动驾驶场景中进行点云预训练的鸟类视图蒙面的自动编码器
现有的基于LIDAR的3D对象检测方法主要采用从划线范式进行训练。不幸的是，这种范式在很大程度上重新确定了大规模标记的数据，其收集可以充分陈述且耗时。自我监管的预训练是一种减轻这种依赖对广泛注释数据的有效且理想的方法。在这项工作中，我们提出了一种有效的掩盖自动编码器预训练框架 - 基于LIDAR的3D对象检测的自动驾驶前训练框架。具体来说，我们提出了鸟类视图（BEV）指导性掩盖策略，以指导3D编码器学习功能表示BEV的角度，并避免在预训练期间使用综合解码器设计。此外，我们还可以学习一个可学习的点令牌，以维持3D编码器的一致的回收字段大小，并进行微调的遮罩云输入。基于自主驾驶场景中室外点云的属性，即，遥远对象的点云更为稀疏，我们提出了点的预测，使3D编码器能够学习位置信息，这对于对象检测至关重要。实验结果表明，BEV-MAE超过了先前的自我监管方法，并实现了有利的预训练效率。此外，基于输血-L，BEV-MAE在基于Nuscenes的基准上获得了73.6 NDS和69.6 MAP的新最先进的3D对象检测结果。源代码将在https://github.com/vdigpku/bev-mae上发布。
格拉斯哥植物园
种类种类最早的最新记录Acarine Cepheidae 2021 2021 1 Acarine Acaline acalitus bravitarsus 2023 2023 1 Acarine Acarine Acarine rocarhyncha 2024 2024 2024 1 acarine Eriophyes小f。 Leiosoma 1994 2023 2 Acarine eriophyes 2023 2023 2 Acarine eriophyes tiliae 1994 2011 2 Acarine Hydrachnidae 2015 2015 1 Acarine Ixodes ricinus Castor Bean Tick 2024 2024 1 Acarine Brevipalpus 2021 2019 1 Acarine Oribatida 2021 2021 1 Amphibian Rana temporary Frog 1963 2021 11两栖动物Lissotriton Helveticus Palmate Newt 2018 2024 6 Annelid Aporrectodea S.L. div>Gray Worm 2017 2017 1 Annelid Eisenia Fetida Brandling 1987 1987 2 Annelid Lumbricus Lumbersi Common Earthworm 2017 2017 1 Annelid Stylaria lacustris 1995 1995 1 Annelid Hirudinea Leech 2018 2018 1 Annelid Oligochaeta Earthworm 2015 2015 1 Bird Harry Nisus Sparrowhawk 1894 2024 17 Birdis Buteo 2021 2023 2 Bird Aegithalos tailed long-tailed tit 1966 2024 68 bird Alauda arvensis Skylark 1894 1901 1 Bird Alcedo Atthis Kingfisher 1883 2024 85 Bird Anas Platyrhynchos Mallard 1894 2024 88 Bird Greyag Goose 2021 2021 3 Birda anseta brachynchus粉红色鹅鹅2022 2022 1 Bird Aythya Pochard 1982 1982 1982 1 Bird Aythya 1966 2022 3 Bird Cygnus Swan Swan 2017 2017 2017 2017 2 Bird Swan Olor Mute Swan，1966 2024 2024 2024 2024 2024 2024 6 606 6 1996 1 Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Mergus Merganser Goosander 1994 2024 120 Bird Apus Apus Swift 1894 2024 10 Glasgow博物馆BRC div> div>Gray Worm 2017 2017 1 Annelid Eisenia Fetida Brandling 1987 1987 2 Annelid Lumbricus Lumbersi Common Earthworm 2017 2017 1 Annelid Stylaria lacustris 1995 1995 1 Annelid Hirudinea Leech 2018 2018 1 Annelid Oligochaeta Earthworm 2015 2015 1 Bird Harry Nisus Sparrowhawk 1894 2024 17 Birdis Buteo 2021 2023 2 Bird Aegithalos tailed long-tailed tit 1966 2024 68 bird Alauda arvensis Skylark 1894 1901 1 Bird Alcedo Atthis Kingfisher 1883 2024 85 Bird Anas Platyrhynchos Mallard 1894 2024 88 Bird Greyag Goose 2021 2021 3 Birda anseta brachynchus粉红色鹅鹅2022 2022 1 Bird Aythya Pochard 1982 1982 1982 1 Bird Aythya 1966 2022 3 Bird Cygnus Swan Swan 2017 2017 2017 2017 2 Bird Swan Olor Mute Swan，1966 2024 2024 2024 2024 2024 2024 6 606 6 1996 1 Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Mergus Merganser Goosander 1994 2024 120 Bird Apus Apus Swift 1894 2024 10 Glasgow博物馆BRC div> div>
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）。
灭菌温度和时间对鸟巢饮料的平均感觉评分，物理化学特性，微生物和抗氧化活性的影响
salanganes'nest是南部地区备受赞誉的食物之一（海参，鱼鳍，鲍鱼和鸟巢）。这项研究的重点是平均感觉评分，理化特性以及微生物学和抗氧化活性的变化。这项研究的重点是在不同的巴氏灭菌温度（105、110和115 O C）以及时间（15、20、25、30、30和35分钟）条件下，在不同的巴氏灭菌温度（105、110和115 O C）以及时间（105、110和115 O C）和时间（105、110和115 O C）下的平均感觉评分，物理化学特性以及微生物和抗氧化活性的变化。结果表明，巴氏灭菌温度和时间影响了评估的目标函数。例如，鸟巢水的测试指数在110 O C时在35分钟内是最好的（例如，自由基清除活性为73.32 B±0.34％，总抗氧化活性为1.22 B±0.02（MG AA/ML产品））。鸟巢将是抗衰老的潜在饮料，以增强人类健康。