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沃尔瑟姆森林地方规划场地分配规划栖息地...
为提供本报告的基础而开展的工作包括研究来自各种来源（包括客户）的可用记录信息，并与相关当局和其他相关方进行讨论。本报告中给出的意见取决于它们所基于的有限数据，并且仅与委托编写报告的目的相关。所审查的信息不应被视为详尽无遗，并被真诚地接受为提供有关现场条件的真实和代表性数据。如果有其他信息可能影响本报告中表达的意见，ClearLead Consulting Limited 保留审查此类信息的权利，并在必要时修改意见。应该注意，本报告中确定的任何建议均基于客户提供的信息以及在现场调查期间收集的信息。在某些情况下，无法授予对现场所有区域的访问权限，在这些情况下，如果没有相反的信息，ClearLead Consulting Limited 将使用提供的信息来完成报告。
模块化，自主栖息地的任务概念
空间体系结构的领域不仅必须与真空运行的环境挑战相抗衡，而且还必须在火箭有效载荷上市的物理尺寸限制，风险的宇航员太空步行和装配机器人的机器人移动性有限的情况下。为了应对这些挑战，我们提出了一个新的建筑范式，该范式超越了轨道上的铝制圆柱体，以朝着较大的批量，模块化的空间站建设，这些空间站仍然符合生命支持系统和安全性的任务。我们的Tesserae（用于探索可重新配置的自适应环境的镶嵌电磁空间结构）研究平台基于生物含量的原理：遵循某种“编码”增长模式的离散节点的自组装。我们还引入了可鲁棒性和适应性的冗余和可重构零件。我们的工作着重于自主自我组装和自我调节空间结构，而无需人类EVA或机器人剂。总体而言，Tesserae硬件平台包括一系列用于自我意识的自我组装和维护的功能，可允许轨道上的多模块空间体系结构的空间结构和可重新配置。我们的研究平台将磁对接，传感器技术和控制代码集成到将公共基本单元粘合到模块化结构中。该平台的早期，小型硬件测试台在2020年的30天内成功部署在ISS上，并计划进一步执行任务。我们的ICES 2021的论文提出了将这种结构，空间自组装与内部宜居性整合到内部宜居性的愿景，其中包括用于模块化结构的新的ECLSS集成计划。我们还指出了Tesserae的双重任务概念，a）合并a）微重力自组装和轨道操作与b）能够自我分配和重新使用结构瓷砖在行星表面上使用。
海藻林中海胆招募的生物学相关性......
作者：B Weitzman · 2021 · 被引用 5 次 — 海胆通常是导致海带森林交替稳定状态（高肉质大型藻类覆盖率和低肉质大型藻类覆盖率）之间转变的关键食草动物。
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。
栖息地法规评估：筛选报告
欧洲遗址占据了多塞特郡海岸线的很长一段。锡德茅斯至西湾 SAC 占据了多塞特郡海岸线的西端，其特点是植被不稳定的海崖、碎石和峡谷。这让位于 Chesil 海滩的卵石海滩和沿海泻湖以及东部的舰队 SAC、SPA 和拉姆萨尔。独立的波特兰半岛位于 Chesil 海滩的东端，标志着波特兰岛至斯塔德兰悬崖 SAC 的起点，该 SAC 与圣奥尔本斯角至德斯顿角 SAC 一起形成了一个约 40 公里长的悬崖海岸线，其特点是石灰岩和白垩悬崖以及草原栖息地。普尔港 SPA 和拉姆萨尔是一座大型天然港口，由大片潮汐泥滩、海草床和盐沼以及相关的芦苇床、淡水沼泽和湿草地组成，位于多塞特郡议会地方规划区东端，毗邻多塞特郡荒地（珀贝克和韦尔汉姆）和斯塔德兰沙丘 SAC。
威尔特郡地方规划审查栖息地法规评估
2007 年英格兰和威尔士发布的《栖息地条例》修正案确认了对开发计划进行 HRA 的要求 1 ；目前适用的版本是《栖息地条例 2017》（经修订） 2 。因此，在编制地方规划审查时，法律要求 WC 进行 HRA。WC 可以委托顾问代表其进行 HRA 工作，然后将这项工作（本报告中记录的工作）报告给 WC 作为“主管当局”并由其考虑。WC 将考虑这项工作，并且只有在认为该计划不会对任何欧洲场地的完整性 3 造成不利影响时，才可以推进地方规划审查。政府的在线规划实践指南 (PPG) 中也提到了当局在编制地方规划时必须遵守《栖息地条例》。
Geomstats：机器学习中黎曼几何的 Python 包
我们介绍了 Geomstats，这是一个开源 Python 包，用于对非线性流形（例如双曲空间、对称正定矩阵空间、变换李群等）进行计算和统计。我们提供面向对象且经过大量单元测试的实现。流形配备了黎曼度量系列以及相关的指数和对数映射、测地线和并行传输。统计和学习算法提供了对流形进行估计、聚类和降维的方法。所有相关操作都被矢量化以用于批量计算，并为不同的执行后端提供支持——即 NumPy、PyTorch 和 TensorFlow。本文介绍了该软件包，将其与相关库进行了比较，并提供了相关的代码示例。我们表明，Geomstats 提供了可靠的构建块，既可以促进微分几何和统计学的研究，又可以使黎曼几何在机器学习应用中的使用更加民主化。源代码可根据 MIT 许可证在 geomstats.ai 上免费获取。
2年级生物及其栖息地
民族课程目标： - 探索和比较生物，死亡和从未活着的事物之间的差异 - 确定大多数生物生活在它们适合的栖息地中，并描述不同的栖息地如何提供不同种类的动物和植物的基本需求，以及如何依赖彼此的动物，并在包括植物和动物中依赖各种动物，包括植物和动物，包括植物和动物，包括植物和动物，包括植物和动物，包括习惯性的动物 - 简单的食物链，并识别和命名不同的食物来源。学生应介绍这样的想法，即所有生物都有某些特征，这些特征对于保持他们的生命和健康至关重要。他们应该提出并回答问题，以帮助他们熟悉所有生物共有的生活过程。学生应介绍“栖息地”（一种自然环境或各种动物的自然环境或家乡）和“微生物”术语（例如，在石头，原木或叶子上的木板）。他们应该提出并回答有关当地环境的问题，以帮助他们识别和研究栖息地中的各种动植物，并观察生物如何相互依赖，例如，植物是动物食物和庇护所的来源。学生应将熟悉栖息地中的动物与在不熟悉的栖息地中发现的动物进行比较，例如，在海边，林地，海洋，雨林中的动物。他们应该描述如何决定放置东西，例如探索问题：‘火焰还活着吗？学生可能会通过以下方式进行科学工作：根据自己的生活，死亡还是从未活着，并使用图表记录他们的发现。一棵落叶树在冬天死了吗？并谈论回答他们的问题的方法。他们可以构建一个包括人类在内的简单食物链（例如草，牛，人）。他们可以描述不同栖息地和微型企业的条件（在日志下，在石质路径上，在灌木丛下），并找出条件如何影响居住在那里的动植物的数量和类型。