XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System爬行动物
Chameleo：利用人工智能检测变色龙行走方式
[4] Linda Evans、Fred Hardtke、Emily Corbin 和 Wouter Claes。2020 年。伪装的变色龙：在埃及 el-Hosh 遗址的新发现。《考古学和人类学》12，8 (2020)，1–9。[5] 欧洲宠物食品工业联合会 (FEDIAF)。2020 年。事实与数据 2020。https://www.fediaf.org/images/FEDIAF_Facts_and_Figures_2020.pdf [6] Martin S Fischer、Cornelia Krause 和 Karin E Lilje。2010 年。变色龙运动能力的进化，或如何成为树栖爬行动物。《动物学》113，2 (2010)，67–74。[7] Olivier Friard 和 Marco Gamba。 2016. BORIS：一款免费、多功能的开源事件记录软件，可用于视频/音频编码和实时观察。《生态学与进化方法》7，11（2016），1325–1330。[8] Klaus Greff、Rupesh K Srivastava、Jan Koutník、Bas R Steunebrink 和 Jürgen Schmidhuber。2016. LSTM：搜索空间漫游。《IEEE 神经网络与学习系统汇刊》28，10（2016），2222–2232。[9] Anthony Herrel、Krystal A Tolley、G John Measey、Jessica M da Silva、Daniel F Potgieter、Elodie Boller、Renaud Boistel 和 Bieke Vanhooydonck。2013. 缓慢但坚韧：变色龙奔跑和抓握能力分析。 《实验生物学杂志》216，6（2013），1025–1030。[10] Timothy E Higham 和 Bruce C Jayne。2004。蜥蜴在斜坡和栖木上的运动：树栖专化者和陆栖通才者的后肢运动学。《实验生物学杂志》207，2（2004），233–248。[11] Mayank Kabra、Alice A Robie、Marta Rivera-Alba、Steven Branson 和 Kristin Branson。2013。JAABA：用于自动注释动物行为的交互式机器学习。《自然方法》10，1（2013），64–67。 [12] Mary P Klinck、Margaret E Gruen、Jérôme RE del Castillo、Martin Guillot、Andrea E Thomson、Mark Heit、B Duncan X Lascelles 和 Eric Troncy。2018 年。通过随机临床试验，开发了供看护人/主人 MI-CAT (C) 使用的蒙特利尔猫关节炎测试工具，并对其初步效度和信度进行了评估。《应用动物行为科学》200 期 (2018)，第 96-105 页。[13] JB Losos、BM Walton 和 AF Bennett。1993 年。《肯尼亚变色龙的冲刺能力与粘着能力之间的权衡》。《功能生态学》(1993)，第 281-286 页。[14] Tom Menaker、Anna Zamansky、Dirk van der Linden、Dmitry Kaplun、Aleksandr Sinitica、Sabrina Karl 和 Ludwig Huber。 2020 年。面向数据驱动的动物行为模式自动分析方法。第七届动物-计算机交互国际会议论文集。1-6。[15] Nikola Mijailovic、Marijana Gavrilovic、Stefan Rafajlovic、M Ðuric-Jovicic 和 D Popovic。2009 年。从加速度和地面反作用力识别步态阶段：神经网络的应用。Telfor 杂志 1, 1（2009 年），34-36。[16] Hung Nguyen、Sarah J Maclagan、Tu Dinh Nguyen、Thin Nguyen、Paul Flemons、Kylie Andrews、Euan G Ritchie 和 Dinh Phung。2017 年。使用深度卷积神经网络进行动物识别和鉴别，用于自动野生动物监测。2017 年 IEEE 数据科学与高级分析国际会议 (DSAA)。IEEE，40–49。[17] Matthias Ott。2001 年。变色龙有独立的眼球运动，但在扫视猎物追踪过程中双眼会同步。实验脑研究 139，2（2001 年），173–179。[18] Veronica Panadeiro、Alvaro Rodriguez、Jason Henry、Donald Wlodkowic 和 Magnus Andersson。2021 年。28 款免费动物追踪软件应用程序回顾：当前功能和局限性。实验室动物（2021 年），1–9。[19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020. 揭示未知：使用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇类。动物 10, 5 (2020), 806。[20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan Shuman 和 Denise J Cai。2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析流程。科学报告 9, 1 (2019), 1–11。[21] Talmo D Pereira、Diego E Aldarondo、Lindsay Willmore、Mikhail Kislin、Samuel SH Wang、Mala Murthy 和 Joshua W Shaevitz。2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。自然方法 16, 1 (2019), 117–125。[22] Jane A Peterson。 1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1-42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用智能与信息学会议上。Springer，216-231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016. 您只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779-788。 [25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。一种新型活动监测器在评估猫的身体活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。实验动物（2021），1-9。 [19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020。揭示未知：利用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇种。动物 10, 5 (2020), 806。 [20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan S human 和 Denise J Cai。 2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析管道。科学报告 9、1 (2019)、1-11。 [21] 塔尔莫·D·佩雷拉、迭戈·E·阿尔达隆多、林赛·威尔莫尔、米哈伊尔·吉斯林、塞缪尔·SH·王、马拉·穆尔蒂和约书亚·W·沙维茨。 2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。《自然方法》16，1（2019），117–125。[22] Jane A Peterson。1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1–42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。 2016. 只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957. 世界上的现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019. 行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。实验动物（2021），1-9。 [19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020。揭示未知：利用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇种。动物 10, 5 (2020), 806。 [20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan S human 和 Denise J Cai。 2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析管道。科学报告 9、1 (2019)、1-11。 [21] 塔尔莫·D·佩雷拉、迭戈·E·阿尔达隆多、林赛·威尔莫尔、米哈伊尔·吉斯林、塞缪尔·SH·王、马拉·穆尔蒂和约书亚·W·沙维茨。 2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。《自然方法》16，1（2019），117–125。[22] Jane A Peterson。1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1–42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。 2016. 只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957. 世界上的现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019. 行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。
模型
¹联邦Sergipe大学（UFS），生物科学系（DBCI），脊椎动物生物学与生态实验室（LABEV）。itabaiana，SE，巴西。²生物科学系（DCB）的圣克鲁斯州立大学（UESC），疱疹实验室。ilhéus，巴西，巴西。“联邦塞尔吉普大学（UFS），自然科学研究生课程（PPGCN）。itabaiana，SE，巴西。⁴paraense博物馆“EmílioGoeldi”（MPEG），研究校园，地球科学与生态协调（Cocte）。Belém，宾夕法尼亚州，巴西。 ⁵里约热内卢联邦大学（UFRJ），生物学研究所（IB），动物学系，两栖动物和爬行动物实验室。 Rio de Janeiro，RJ，巴西。 ⁶联邦Mato Grosso大学（UFMT），生物科学研究所（IB），生物多样性中心，动物学研究生课程（PPGZOO）。 Cuiaibá，巴西MT。 ⁷orcID：0000-0003-4951-6094。 电子邮件：higoandrade915@gmail.com（通讯作者）⁸orcid：0000-0001-9240-5774。 电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。 电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。Belém，宾夕法尼亚州，巴西。⁵里约热内卢联邦大学（UFRJ），生物学研究所（IB），动物学系，两栖动物和爬行动物实验室。Rio de Janeiro，RJ，巴西。 ⁶联邦Mato Grosso大学（UFMT），生物科学研究所（IB），生物多样性中心，动物学研究生课程（PPGZOO）。 Cuiaibá，巴西MT。 ⁷orcID：0000-0003-4951-6094。 电子邮件：higoandrade915@gmail.com（通讯作者）⁸orcid：0000-0001-9240-5774。 电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。 电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。Rio de Janeiro，RJ，巴西。⁶联邦Mato Grosso大学（UFMT），生物科学研究所（IB），生物多样性中心，动物学研究生课程（PPGZOO）。Cuiaibá，巴西MT。 ⁷orcID：0000-0003-4951-6094。 电子邮件：higoandrade915@gmail.com（通讯作者）⁸orcid：0000-0001-9240-5774。 电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。 电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。Cuiaibá，巴西MT。⁷orcID：0000-0003-4951-6094。电子邮件：higoandrade915@gmail.com（通讯作者）⁸orcid：0000-0001-9240-5774。电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。 电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。电子邮件：ejrdias@hotmail.com⁹orcid：0000-0003-0681-0357。电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。 电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。电子邮件：rony__peterson@hotmail.com€orcid：0000-0002-3957-7697。电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。 e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。电子邮件：brunobove7@gmail.com�KID：0000-0002-6848-2099。e -mail：nevesmo@yahoo.com.br†Memorian。
Biodivera+对生物多样性监测新技术和方法的路线图的调查
本报告的目的是了解五种用于生物多样性监测的新技术的部署状态，并评估它们在Biodivera+的合作伙伴之间的使用。为了实现这些目标，我们为五种预选的新技术设计了一项特定的调查，即，生物声学，相机陷阱，EDNA/基因组学，无人驾驶飞机/无人机和传感器网络，我们在其中向受访者询问了他们使用的技术的部署状态，其目标分类单元以及目标的基本生物多样性变量（EBV）。我们还咨询了Biodivera+网络中的参与者，涉及他们在部署这些技术时面临的挑战和限制。总体而言，我们的调查表明，五种选定的新技术和目标分类单元之间的部署状态非常不同。我们观察到技术准备就绪的较高变化，其中一些分类单元（即藻类，两栖动物/爬行动物，水生无脊椎动物，鸟类，鱼类，鱼类，哺乳动物，植物，植物或陆地无脊椎动物）以及仍处于部署的第一阶段，甚至只报告这些新颖技术的意图，但还没有雇用这些新颖的技术，但还没有做到这一点。此外，我们发现，目前，针对物种和社区层面的技术比旨在监视生态系统特征的技术更发达。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
Semiaquatic Life提供的生态系统服务，2016年 -
本报告介绍了生命项目中“半高速素生物 - 为半节水动物的栖息地复杂性”中所采取的行动提供的生态系统服务。该项目一直在2016年至2021年之间运行，目的是恢复和改善瑞典南部（11个地区），丹麦（15个地区）和德国北部（9个地区）的Natura 2000-Areas的两栖动物，爬行动物和水生昆虫的保护状况。该项目的目的是确保欧盟物种和栖息地指令附件II-V中列出的物种的可行种群，同时也提高公众对半季节昆虫，两性虫子和迁移的恢复措施的认识和理解。在该项目中，已经创建了243个新湿地，对应于24.40公顷和228个湿地的面积，对应于40.02公顷的面积。除此之外，通过创建109个冬眠和主要的侵入性灌木丛的清除，可以改善遗产的陆地栖息地，该灌木丛与376公顷的面积相对应。此外，有关该项目及其目标物种的几个信息标志已放在项目区域。其他信息动作是网页，Facebook页面，信息传单，游览和户外博物馆。
Lonar火山口的生态挂毯：生物多样性，保护挑战和生态系统的保存策略
洛纳尔火山口是位于印度马哈拉施特拉邦州布尔达纳地区的地质奇迹，是地球自然历史的独特证明，大约在30,000-50，000年前，由于陨石对德干高原玄武岩的影响而形成。Lonar Lake的花卉和动物动物研究是一项全面的研究努力，旨在了解这个独特的生态系统的生物多样性和生态动力学。该研究涵盖了湖周围的各个重要点，横跨总距离为3.2 km（空中），然后返回到Lonar Lake入口点。这项研究的主要目的是研究天然动植物的发生，并评估引入物种对该地区天然生物多样性的影响。这项研究涉及Lonar生态系统的各种动植物，揭示了85种植物物种，包括当地人，归化和引入的品种，以及一个丰富的Avian和爬行动物动物群。但是，目前，生态系统面临着挑战，包括入侵物种，森林砍伐和污染。这项研究强调了保护Lonar的生态平衡并保护其独特的生物多样性的紧迫性。
角蛋白废物：对生态系统及其可持续性的影响...
2植物学系，S.P.C。政府。学院，Ajmer摘要： - 角蛋白是一种耐用，不溶性，纤维状蛋白质，属于大型结构蛋白质，形成头发，指甲，羽毛，羽毛，羊毛和角。角蛋白存在于高脊椎动物（哺乳动物，鸟类和爬行动物）中。角蛋白在自然界中不会降解，因为它们的多肽链在字母内螺旋结构中的紧密堆积及其通过二硫键桥的联系。食品行业，尤其是家禽农场，肉类市场，屠宰场和羊毛工业，生产数百万吨角蛋白废物。根据文献综述，角蛋白废物有助于环境污染，从而破坏了宝贵的资源，物种多样性的减少以及对生态系统的负面影响的土壤酸化。在本质上，为了克服这些问题，角膜真菌在降解角蛋白残基中起重要的生态作用。角质酶酶是由角膜真菌产生的酶，可消化角蛋白。目前的发现表明，角膜真菌在环境中可能起关键作用，并且可以在饲料，化妆品和制药工业中使用角质素废物产生的角质酶。关键词 - 角蛋白废物，生态系统，环境污染，角化粒细胞真菌，可持续管理。1。简介
动物区系灭绝公报第 34 期。自 9 月 1 日起发生的事件...
3 给读者的注意事项和建议 5 在前线 9 p 安哥拉羚羊 18 p 安哥拉羚羊、猫科动物 / 大象 / 犀牛 20 大象 48 m 驴 49 大象、河马 / 犀牛 / 抹香鲸 50 犀牛 61 f 麋鹿 85 狼、豺、非洲野狗、狐狸和鬣狗 90 耳朵 99 g 阿泽尔斯、羚羊、野山羊、鬣羚、美洲羚羊、马克尔…… 107 g 伊朗鹿 110 z犀牛和驴 113 麝、鹿、麋鹿和驼鹿 117 鳄和小羊驼 118 灵长类动物 132 犀牛、犰狳和刺豚鼠 133 其他哺乳动物 138 鸟类 180 多种爬行动物 184 龟和淡水龟 194 蛇 199 虎、变色龙、巨蜥... 203 鳄鱼和短吻鳄 205 两栖动物 207 昆虫、蛛形纲动物和环节动物211 多种物种 232 多种海洋和淡水物种 234 珊瑚 236 多种蚂蚁 蛤蜊、枣贻贝... 237 鲍鱼 242 种黄瓜和海胆 247 种马 248 种海洋或淡水鱼 261 种海洋海龟 265 种海洋和淡水哺乳动物
国际生物多样性日：RWE在波兰的光伏农场探索了生物多样性的增强
华沙，2024年5月22日，为了提高其可持续性，RWE正在进行一个生物监测试点项目，以研究在太阳能农场如何创建生物多样性的有利条件。 因此，该公司已在波兰大波兰省的十个选定的光伏农场进行了亲环境治疗，为昆虫提供了有益的栖息地。 其中包括死木，用于生物质的木制容器和沙子。 也以沿栅栏的草地植物的形式创建了一种理想的饲养场。 在过去的12个月中，RWE在这些光伏农场进行了涉及环境治疗的定期现场研究。 为了确保结果可靠，在其他12个RWE太阳能农场中重复进行监测，而无需额外的生物多样性措施以及涉及农田和草地的未开发控制区。 监测覆盖的昆虫，鸟类，蝙蝠和其他哺乳动物以及爬行动物等物种以及植物群。 在该研究项目中，RWE与Poznan的Adam Mickiewicz大学的科学家紧密合作。 环境专家和项目经理RWE波兰Anna Januszewska：“通过不断的研究和观察，光伏农场与自然之间的运作是可能的。 高质量数据的使用对于我们的可持续性野心以及我们的业务至关重要。 光伏植物区域中的菌群与草地中的植物相似，尽管每个区域的实际物种略有不同。 昆虫物种的发生与周围的水平相似华沙，2024年5月22日，为了提高其可持续性，RWE正在进行一个生物监测试点项目，以研究在太阳能农场如何创建生物多样性的有利条件。因此，该公司已在波兰大波兰省的十个选定的光伏农场进行了亲环境治疗，为昆虫提供了有益的栖息地。其中包括死木，用于生物质的木制容器和沙子。也以沿栅栏的草地植物的形式创建了一种理想的饲养场。在过去的12个月中，RWE在这些光伏农场进行了涉及环境治疗的定期现场研究。为了确保结果可靠，在其他12个RWE太阳能农场中重复进行监测，而无需额外的生物多样性措施以及涉及农田和草地的未开发控制区。监测覆盖的昆虫，鸟类，蝙蝠和其他哺乳动物以及爬行动物等物种以及植物群。在该研究项目中，RWE与Poznan的Adam Mickiewicz大学的科学家紧密合作。环境专家和项目经理RWE波兰Anna Januszewska：“通过不断的研究和观察，光伏农场与自然之间的运作是可能的。高质量数据的使用对于我们的可持续性野心以及我们的业务至关重要。光伏植物区域中的菌群与草地中的植物相似，尽管每个区域的实际物种略有不同。昆虫物种的发生与周围的水平相似这些活动旨在使RWE成为波兰及其他地区可持续发展的领导者。”太阳能农场为动植物提供了有利的环境，最初的测量结果表明，太阳能农场为许多动植物的发展提供了宜人的环境
含有动物产品的耐贮存宠物食品
2023 年 11 月 13 日 以下信息与首席技术官指令 (CTO 2014 065 [B]) 有关。与本 IHS 第 2.3 条不同，龟粮可根据此标准进口。龟粮必须符合本 IHS 中的适用条款之一（例如，蒸煮龟粮必须符合第 7.1、7.2 或 7.3 条）才能获得生物安全许可。无法满足本 IHS 的爬行动物食品（包括龟粮）必须附有进口许可证。请联系 animal.imports@mpi.govt.nz。 ======================================================================================= 2022 年 3 月 15 日 以下信息与首席技术官指令有关：CTO 2022 008 [B]。对于从澳大利亚、加拿大、以色列、日本、瑞士和美国进口的罐装/蒸煮、脱水全价膳食、脱水宠物补充剂、宠物饼干和颗粒宠物食品，本 IHS 的适用条款为 7.1、7.2、7.4 或 7.5。这意味着第 7.3.1、7.3.2、7.6.1 和 7.6.2 条中规定的与猪相关的文件要求不适用于来自上述国家的这些宠物食品。 ================================================================================== 2020 年 9 月 1 日 进口商的重要信息 • 动物食品个人托运必须符合《进口卫生标准：动物产品个人托运》（PERSONAL.ALL）的要求，才有资格获得生物安全许可。