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旅行者或“候鸟族”的注意事项：阿片类药物、苯二氮卓类药物/Z 类药物和虚拟医学实践标准
在患者旅行期间，曼尼托巴省的处方人员不能通过虚拟护理/电话为身在其他国家的曼尼托巴省患者提供医疗服务以更新或调整处方。CPSM 注册并不扩展到在该国提供医疗服务。同样，医疗责任保险可能不涵盖在另一个国家为患者提供护理的曼尼托巴省医师或 RN（执业护士）。同样，CPSM 注册也不扩展到在其他省提供医疗服务。想要在其他省提供医疗服务的曼尼托巴省执业医师需要了解并遵守该加拿大司法管辖区的许可和责任要求。RN（NP）应联系客户所在省/地区的监管机构，以确定他们是否需要在该司法管辖区注册，然后才能在该地为客户提供医疗保健服务。
鸟瞰（重新）审视抑酸药物、COVID-19 和
本文研究了近期有关抑酸药物在 COVID-19 大流行 1 背景下的潜在益处的大量信息的发展情况，特别关注了已报告结果中出现的巨大差异（以及由此产生的混淆），至少对于常用的抗酸药法莫替丁而言。不一致和不一致的程度反映了采用大致相似方法的独立临床研究得出的相互矛盾的结论，包括实验设计（回顾性、观察性、基于队列等）和统计分析工作流程（倾向评分匹配和分层为亚队列等）。这些矛盾和潜在的混淆对面临选择最佳治疗干预方案的临床医生产生了影响：例如，法莫替丁的潜在益处是否表明其可用于特定的 COVID-19 病例？ （如果是，哪种给药途径（口服、静脉注射）、剂量方案、持续时间等可能是最佳的？）正如 Freedberg 等人于 3 月 2 日简洁地指出的那样，“……几项回顾性研究表明法莫替丁与 COVID-19 结果之间存在关系，而几项则没有关系。” 除了潜在治疗适应症这一紧迫问题之外，还必须解决与法莫替丁相关的相互矛盾的数据和结论，然后才能将其纳入/整合到基于本体和知识图 (KG) 的框架中，这反过来又可用于药物发现和重新利用。作为一个更广泛的方法论问题，请注意，协调不一致之处将增强利用相关数据源的荟萃分析的有效性。而且，从更广泛的意义上讲，开发一种处理不一致问题的系统将有助于提高 (i) 现实世界证据研究（回顾性）和 (ii) 安慰剂对照、随机多中心临床试验（前瞻性）的质量。换句话说，通过某种系统方法使两种类型的研究保持一致将本质上提高每种类型研究的质量和效用。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
跟踪美国大西洋外陆架区域迁徙岸鸟的运动
2021年1月的作者：帕梅拉·H·洛林（Pamela H. Loring），美国鱼类和野生动物服务局（USFWS），迁徙鸟类部，哈德利（Hadley），马·阿里尔·K·伦斯克（Ma Ariel K.海洋环境的化学与生物学，大学。of Oldenburg, Germany Marley Aikens, Trent University, Peterborough, ON, Canada Alexandra M. Anderson, Trent University, Peterborough, ON, Canada Yves Aubry, Canadian Wildlife Service, Québec, QC, Canada Evan Dalton, Manomet Inc., Manomet, MA, USA Amanda Dey, New Jersey Division of Fish and Wildlife, Trenton, NJ, USA Christian弗里斯（Friis），加拿大野生动物服务局，多伦多，安大略省，加拿大戴安娜·汉密尔顿，艾里森山大学，萨克维尔，NB，加拿大，丽贝卡·霍尔伯顿，缅因州缅因州大学，奥罗诺大学，美国，美国，美国杜布拉·克里恩斯基，纽约市奥杜邦，纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州，美国戴维·米兹拉希（New dy david） Partnerships LLC，新泽西州格林威治，美国凯特琳·帕金斯，纽约市奥杜邦，纽约，纽约，美国，美国，朱莉·帕奎特，加拿大野生动物服务局，萨克维尔，NB，加拿大菲西西亚·桑德斯，南卡罗来纳州，南卡罗来纳州，南卡罗来纳州，麦克莱伦斯维尔，麦克莱伦维尔，美国南卡罗来纳州麦克莱伦·史密斯，美国，美国国家，美国国家 /地区。 CollègeDelaPocatière，LaPocatière，QC，加拿大加拿大Andrew Vitz，马萨诸塞州渔业与野生动物部，马萨诸塞州韦斯特伯勒，美国，美国，Paul A. Smith，环境与气候变化，加拿大科学与气候变化，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，在Boem Intra Intra Intra Intra Intra Intra Intra Intra Intra-Agency Inno No.M18PG00021由美国内政部美国鱼类和野生动物服务部迁徙鸟类300 Westgate Center Br. Hadley博士，马萨诸塞州01035M18PG00021由美国内政部美国鱼类和野生动物服务部迁徙鸟类300 Westgate Center Br. Hadley博士，马萨诸塞州01035
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。
用于调查海鸟和海洋哺乳动物的高清图像：近期试验和协议开发的回顾
© COWRIE Ltd，2009 年 11 月 由 COWRIE Ltd 出版。本出版物（不包括徽标）可以免费以任何格式或媒介重新使用。必须准确重复使用，不得用于误导性内容。必须注明材料版权归 COWRIE Ltd 所有，使用时必须注明来源出版物的标题。如果材料属于第三方版权所有，则进一步使用该材料需要获得相关版权持有人的许可。ISBN：978-0-9561404-5-6 引用本报告的首选方式：Thaxter，CB 和 Burton，NHK（2009 年）用于测量海鸟和海洋哺乳动物的高清图像：对近期试验和协议开发的回顾。由 Cowrie Ltd 委托的英国鸟类学信托报告。可从以下网址获取副本：www.offshorewind.co.uk 电子邮件：cowrie@offshorewind.co.uk
用于调查海鸟和海洋哺乳动物的高清图像：最近试验和协议开发的回顾
© COWRIE Ltd，2009 年 11 月 由 COWRIE Ltd 出版。本出版物（不包括徽标）可免费以任何格式或媒介重复使用。重复使用时必须准确无误，不得用于误导性内容。必须注明材料版权归 COWRIE Ltd 所有，使用时必须注明来源出版物的标题。如果材料属于第三方版权所有，则进一步使用该材料需要获得相关版权持有者的许可。ISBN：978-0-9561404-5-6 引用本报告的首选方式：Thaxter, C.B. & Burton, N.H.K. (2009) 用于测量海鸟和海洋哺乳动物的高清图像：近期试验和协议开发的回顾。由 Cowrie Ltd 委托撰写的英国鸟类学信托报告。可从以下网址获取副本：www.offshorewind.co.uk 电子邮件：cowrie@offshorewind.co.uk
鸟类能飞多高？方法和分析的发展......
前言 这项工作的目的是开发一种分析数字航空鸟类学调查数据的方法，以得出特定物种的飞行高度。这项工作的重点是开发一种分析方法，而不是分析综合数据集以得出通用的飞行高度值。尽管该项目已成功开发出这种分析方法，但 BTO 和这项工作的指导小组强调，本报告中提出的值并非旨在用于评估。任何进行鸟类碰撞风险评估的一方都应向相关监管机构和法定自然保护机构寻求有关适当的飞行高度值和避免率的建议。本报告不构成此类法定建议。
鸟类雷达发展概述 – 过去、现在和未来 Tim J. Nohara，工学学士、工学硕士、博士、PE，Accipiter 雷达技术公司 Peter Weber，工学学士、工学硕士，Accipiter 雷达技术公司 Andrew Ukrainec，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司 Al Premji，工学学士、工学硕士、博士，Accipiter 雷达技术公司 Graeme Jones，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司 关键词：鸟类、雷达、网络、鸟类、跟踪、检测、融合、自动化、打击、实时、咨询、BASH、经济实惠、飞机、3D、测高、目标提取、鸟类学、海洋、双波束 摘要 几十年来，鸟类学家和生物学家一直使用雷达来表征鸟类的存在以及鸟类和其他生物空中目标的运动。X 波段和 S 波段海洋雷达收发器已成功用于自然资源管理 (NRM)、环境影响评估 (EIA) 和鸟类飞机撞击危险 (BASH) 管理等应用。在过去几年中，市场上出现了许多进步，其他进步也正在酝酿之中，带来了许多潜在的好处。这些包括：• 性能改进，• 连续目标数据记录，• 分析和可视化自动化，• 远程和无人值守操作，• 自动警报，• 广域覆盖，• 集中目标数据收集，• 多传感器融合，• 实时目标数据分发给远程用户，以及• 实时集成到第三方
鸟类雷达发展概述 – 过去、现在和未来 Tim J. Nohara，工学学士、工学硕士、博士、PE，Accipiter 雷达技术公司。 Peter Weber，工学学士、工学硕士，Accipiter 雷达技术公司。 Andrew Ukrainec，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司。 Al Premji，工学学士、工学硕士、博士，Accipiter 雷达技术公司。 Graeme Jones，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司。 关键词：鸟类、雷达、网络、鸟类、跟踪、检测、融合、自动化、打击、实时、咨询、BASH、经济实惠、飞机、3D、测高、目标提取、鸟类学、海洋、双波束 摘要 几十年来，鸟类学家和生物学家一直使用雷达来表征鸟类和其他生物空中目标的存在和运动。X 波段和 S 波段海洋雷达收发器已成功应用于自然资源管理 (NRM)、环境影响评估 (EIA) 和鸟类飞机撞击危险 (BASH) 管理等应用。在过去的几年中，市场上出现了许多进步，其他进步也正在不断涌现，带来了许多潜在的好处。这些包括： • 性能改进， • 连续目标数据记录， • 分析和可视化自动化， • 远程和无人值守操作， • 自动警报， • 广域覆盖， • 集中目标数据收集， • 多传感器融合， • 向远程用户实时分发目标数据，以及 • 实时集成到第三方态势感知应用程序和基于互联网的应用程序中。本文的目的是回顾并有组织地审视鸟类雷达技术的这些发展，以期提高我们对这套复杂工具的理解。通过回顾过去，我们将提供一个背景，以便人们更好地了解目前所取得的成就，以及技术和产品在未来仍需发展的方向。希望更好的理解将有助于利益相关者在今天和明天充分利用这些工具。1.简介 BASH 管理问题需要在相对较大的监视范围内对小型机动鸟类目标和飞机进行经济高效、实时（仅受较小延迟影响）的 3D 跟踪。本文的主题是满足 BASH 管理要求的机场鸟类雷达系统，因为它们也能够解决 NRM 和 EIA 应用。
大脑和Birdsong -Dukespace
在1976年发现了唱歌和学习唱歌的特殊大脑结构。从那时起，随着势头的增长，关于鸟类大脑的结构，功能和演变，尤其是那些从事声音学习的人的大脑的结构，功能和进化，就有很多令人着迷的发现。不到一半的鸟类具有学习和复制新声音的能力。这些声乐学习者，鹦鹉，蜂鸟和鸣禽仅属于23个主要鸟类中的3个。他们具有产生学习的发声的必要前脑解剖结构。所有其他鸟类仅使用基础大脑结构来进行声带的产生，它们的发声是天生的，并且是从父母那里遗传的。是声乐学习者的鸟类，大多数人都知道鸣禽，尤其是金丝雀和斑马雀。这些是首选的主题，因为它们在圈养中很容易繁殖，并且表现出相反的声带学习行为。在斑马雀科中，只有男性唱歌，有声乐学习，并为此目的具有适当的前脑结构；他们是封闭的声乐学习者，将一首歌主题作为少年发展，并为终身唱歌。在金丝雀，男性和女性都唱歌，并且都具有声音学习的大脑结构；他们是开放式的学习者，就像人类一样，继续学习新歌。对这些的理解