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World File Search System侵扰
传染病 - 在学校和托儿中心...
剂，孵化和症状感染剂：寄生虫； cimex lectulius孵育：咬伤症状后的一天距离最多2周：叮咬出现在头部，颈部，手臂，手或腿上可能会发炎或发炎的叮咬，刮擦会导致感染传播方法：不传播人，而不是在衣服上旅行，bockags等，bockbags等，等等。任何经常旅行并分享其他人以前睡觉的生活和睡眠区的人都有更高的咬伤风险和或散布臭虫侵扰的风险。交流时期：无控制排除：不需要排除儿童的消毒：学校的侵扰不太可能，但需要专业的害虫控制。发现的单个臭虫不是侵扰。其他信息CDC网站：https：//www.cdc.gov/parasites/bedbugs/
棉铃虫病之后的美国南部政治经济
强制性社会如何应对负面的经济冲击？我们在 20 世纪早期的美国南部探讨了这个问题。自美国建国之前，棉花种植就形成了南方的政治和制度，包括奴隶制的发展、民主制度的缺乏以及白人和黑人之间的群体关系。我们利用 1892 年至 1922 年棉铃虫侵扰产生的自然实验，该侵扰扰乱了该地区的棉花生产。面板差异差异结果提供了证据表明，南方社会在应对这一冲击时变得不那么暴力和压抑，私刑更少，邦联纪念碑的建造也更少。利用侵扰的空间变化和历史棉花专业化的横断面结果表明，受影响的县 KKK 活动较少，非白人选民登记率较高，并且在 1960 年代不太可能以抗议的形式经历有争议的政治。为了评估机制，我们表明强制的减少是对非裔美国人外迁的反应。即使在反民主的制度背景下，普通民众也可以通过“用脚投票”的能力保留政治权力。
奖学金MS/MSC 2024-2025（生物学和...
45 1717568577 Johora Morshada Johoramorsada9798 @gmail.com Jahangirnagar大学动物学系调查白蚁（Isoptera）的多样性（Isoptera），并评估各种本地和外来植物的侵扰
翡翠灰螟行动计划
执行摘要EAB（Agrilus Planipennis Fairmaire）是一种非本地昆虫，于2002年到达密歇根州。EAB攻击灰树（Fraxinus sp。）怀疑它是从亚洲到达实木堆积材料的。自EAB到达2002年以来，已经出现了35个州和加拿大省。根据官方EAB网站的说法，数亿美元的灰树损失了数亿美元。EAB于2018年春季在苏福尔斯（Sioux Falls）在南达科他州（South Dakota）确定。EAB到达Spearfish的到来即将到来，将在其抵达后十到十五年影响社区。本计划的目的是实现三个目标。首先，该计划使所有公民和访客保持安全。第二，该计划通过在更多年内传播成本来降低EAB对城市年度预算的影响。第三，该计划降低了EAB对城市森林的影响。 该计划通过实施先发制人的撤职策略，再加上降低对城市的年度影响来实现这些目标。 一旦EAB侵扰到达长矛鱼，将需要更紧急的管理技术来对抗侵扰。 自1970年代和1980年代荷兰榆树疾病以来，没有疾病或害虫对城市森林的影响更大。 强大的领导力和社区参与对于与EAB打交道至关重要。第三，该计划降低了EAB对城市森林的影响。该计划通过实施先发制人的撤职策略，再加上降低对城市的年度影响来实现这些目标。一旦EAB侵扰到达长矛鱼，将需要更紧急的管理技术来对抗侵扰。自1970年代和1980年代荷兰榆树疾病以来，没有疾病或害虫对城市森林的影响更大。强大的领导力和社区参与对于与EAB打交道至关重要。
使用RGB空中图像和机器学习检测咖啡叶矿工
摘要：咖啡生产的可持续性是全球生产者的关注点。为了保持可持续性，有必要达到令人满意的咖啡生产力和质量。害虫和疾病会降低生产率，并可能影响咖啡豆的质量。为了确保可持续性，生产商需要监测可能导致大量农作物损失的害虫，例如咖啡叶矿工Leucoptera Coffeella（Lepidoptera：Lyonetiidae），属于鳞翅目命令和Lyonetiidae家族。这项研究旨在使用机器学习技术和植被指数来远程识别咖啡叶矿工在咖啡种植地区的侵扰。咖啡叶矿工侵扰的现场评估是在2023年9月进行的。使用远程试验的飞机拍摄航空图像，以确定带有RGB（红色，绿色，蓝色）图像的13个营养指数。使用ArcGIS 10.8软件计算植被指数。一个综合数据库，其中包含咖啡叶矿工侵扰，植被指数和作物数据的详细信息。数据集分为培训和测试子集。使用了四种机器学习算法：随机森林（RF），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机梯度下降（SGD）。超参数调整后，采用了测试子集进行模型验证。值得注意的是，SVM和SGD模型在估计咖啡叶矿工侵扰方面均表现出卓越的性能，KAPPA指数分别为0.6和0.67。植被指数和作物数据的综合使用提高了咖啡叶矿工检测的准确性。RF模型的性能不佳，而SVM和SGD模型的性能更好。这种情况突出了追踪咖啡叶矿工在不同年龄，不同品种和其他环境变量不同的领域中的挑战。
对野生动物无线电追踪及其在国家公园中的应用的批评
由于国家公园的自然性以及公众对公园的浓厚兴趣，国家公园管理局 (NPS) 必须收集尽可能多的信息，以帮助了解和保护其生态系统的自然功能，尤其是野生动物。研究野生动物最有用的技术是无线电跟踪或野生动物遥测。无线电跟踪是通过使用来自或发送到动物携带的设备中的无线电信号来确定有关动物的信息的技术。传统无线电跟踪系统的基本组件是 (1) 由无线电发射器、电源和传播天线组成的发射子系统，以及 (2) 接收子系统，包括“拾音”天线、带有接收指示器（扬声器和/或显示器）的信号接收器和电源。大多数无线电跟踪系统涉及调谐到不同频率（类似于不同的 AM/FM 广播电台）的发射器，以便进行个人识别。目前使用三种不同类型的无线电跟踪：(1) 传统的甚高频 (VHF) 无线电跟踪，(2) 卫星跟踪，以及 (3) 全球定位系统 (GPS) 跟踪。VHF 无线电跟踪是自 1963 年以来一直使用的标准技术。但是，无线电跟踪可以被认为是侵入性的，因为它需要活体捕捉动物并在它们身上系上项圈或其他装置。然后必须有人监控来自该设备的信号，因此通常需要人们在车辆、飞机和步行中现场工作。尽管如此，大多数国家公园已经认识到无线电跟踪的好处，并多年来一直开展无线电跟踪研究；在一些公园，数百只动物已经或正在接受此类研究。因此，一些 NPS 员工担心无线电跟踪的实际或潜在侵扰性。理想情况下，野生动物研究仍将进行，但不会侵扰动物或与公园游客发生冲突。因此，NPS 决定仔细研究无线电跟踪的技术和使用情况，以确定 (1) 是否有任何侵扰性较小的方法可以提供相同的信息，(2) 无线电跟踪技术的全部范围是什么，以确定是否正在使用侵扰性最小的技术，以及 (3) 未来的技术改进是否可能导致侵扰性较小的技术。本评论是结果。我们首先简单概述无线电跟踪技术、其好处、种类、成本和可用性、优点和缺点，以及如果使用，可以减少研究侵扰性的最新改进。然后，我们考虑是否有任何侵入性较小的非无线电跟踪技术可以提供相同的信息。接下来，我们讨论未来可能的改进，并提出一些有助于减少国家公园野生动物研究期间侵入的建议。最后，我们为想要更全面了解的读者详细回顾了无线电跟踪技术。这次审查还应允许管理员和科学家确定当前是否正在使用侵入性最小的无线电跟踪技术。我们得出的结论是，似乎没有无线电跟踪的替代品，但最近该技术的一些改进可以减少其部分侵入性。此外，我们建议 NPS (1) 正式评估公园游客对野生动物无线电跟踪研究造成的任何侵入性的看法和担忧程度 (2) 帮助尽量减少
冠层间隙对Sal再生的影响（Shorea ...
摘要：本研究描述了森林中Shorea Robusta再生的状态，该状态在1996 - 2000年期间面临Sal-Borer流行的爆发。在隔间中进行了补救罪以去除感染的树木。隔室。发现所有隔间中的盐幼苗密度都高（> 11000幼苗/公顷），表明社区中足够数量的成年树木。岩石罗布斯塔的杆子作物仅记录在适度砍伐的隔间中。极杆作物的密度范围在每公顷33-333茎之间，研究群落中极点作物的低密度可能是由于生物因素和放牧所致。幼苗的建立取决于局部因素和冠层开口。由浓重和非常砍伐产生的冠层间隙占据了高密度的Lagerstroemia Parviflora，Diospyros Melanoxylon和latifolia anogeissus latifolia，在高密度上占据，这与SAL竞争了冠层的开放空间。Sal-Borer侵扰对Shorea Robusta Forest的再生具有持久的影响。中度侵扰可能会改变人口的增长率，但大量侵扰可能会导致社区结构和组成的变化。关键字：冠层间隙，撞击，杆作物，补救罪，Sal Heartwood Borer
非洲人工智能和机器学习的研究和应用
蝗虫群可以消耗大量植被，包括农作物，牧场和树木。这导致农业土地严重损害，导致农作物衰竭，粮食生产减少以及牲畜放牧地区的丧失。销毁农作物可能会对当地社区产生毁灭性的后果，尤其是在农业是生计主要来源的地区。许多小型农民和牧民在很大程度上依靠他们的农业活动和牲畜来获得收入和生计。当蝗虫摧毁其农作物或耗尽牧草时，这些社区遭受收入损失，减少就业机会和整体经济不稳定。人工智能（AI）可以通过提供实时监控，早期检测和决策支持来在管理蝗虫入侵的传播方面发挥关键作用。现有的蝗虫管理策略是无效，不可持续且昂贵的。因此，基于AI的非洲蝗虫入侵的预警系统在检测和管理这些侵扰方面起着至关重要的作用。因此，由于蝗虫侵扰的迟到，申请杀虫剂的申请要比必要的时间迟到。基于AI的预警系统，用于非洲蝗虫入侵，可以及时，准确地提供信息，有助于积极措施，减少蝗虫侵扰对农业的影响，并实现更有效的Locust Management策略。这项研究旨在探讨如何使用IoT，地理空间，云计算和机器学习技术来检测非洲迁徙蝗虫（AML）入侵。