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World File Search System觅食
觅食作物改进的生物技术方法
全球动物生产趋势表明，牲畜产品的消费量迅速而大量增加。可以预测，在印度等发展中国家，肉类和牛奶的消费量分别为每年2.8％和3.3％。目前，该国面临61.1％绿色饲料的净赤字，干作物残留物为21.9％，饲料中的净赤字为64％。要达到当前的牲畜生产水平及其年度增量，必须通过提高生产率来满足饲料，干作物残基和饲料的所有部分的缺陷，利用未开发的饲料资源和/或增加土地面积。通过广阔的草原和牧场满足了大量的饲料需求。其位置的任何积极或负面变化都会影响几个环境问题。同样，牲畜人口的增加也会影响有机废物的可用性，这反过来又可以增强农业生产。因此，环保的饲料生产系统至关重要。通过加强草原/放牧土地/牧场的研究和发展活动，开发双重粮食作物品种，保持绿色QPM玉米品种，生物技术在遗传上改善了基因工程改善的对非生物和生物压力的改善品种，并通过Bierseem，Lucerne biot treest，Oaterage oat sorgeage sorgeage sorgeage sorgeage sorgege sorge tork and of torks conderge sorgege sorge tork and vorts of forderne fortern forderne fords sorge and ford sorgege sorge and ford fordern范围。许多饲料物种遭受了狭窄的遗传基础和使用公约繁殖技术的改进计划，已经达到了高原。然而，过去二十年来，巨大的技术发展为植物科学家提供了巨大的选择，可以根据需要调整植物。因此，IND世界作物科学大会的工作组强调了基因组映射和标记协助选择植物育种的选择，以认识到同步的重要性。在IGFRI，朝这个方向发展的努力始于八十年代后期，从那时起，IGFRI致力于解决广泛的杂交，了解Apomixis，生物多样性分析，链接图的发展以及对经济重要性特征的标记识别的问题。在本公告中已经编制了有关某些饲料物种的生物技术方法的作物约束，倡议，成就和前景。科学家/作者为展示该公告所做的良好努力得到了高度赞赏。
物理学，觅食流动性和Sahul的第一个人
Homo Sapiens进入Sahul的路线和速度仍然是考古学的主要研究问题。在这里，我们介绍了一种方法，该方法通过将随时间不断发展的景观与Lévy步行觅食模式结合起来，对人类流动性的影响进行建模，后者构成了短途步骤的结合以及偶尔的更长的移动，而猎人 - 总成员可能会用于新环境的效率探索。我们的结果表明，在河道走廊和海岸线之后，遍布萨哈尔的散布浪潮。基于考古遗址和预测的距离估计迁移速度属于先前报道的Sahul和其他地区的范围。从我们的机械移动模拟中，我们分析了考古遗址的可能性，并突出了澳大利亚具有考古潜力的地区。我们的方法补充了现有的方法，并提供了有关萨哈尔更新世考古学的有趣观点，这些观点可以应用于世界其他地区。
从毛毛虫收集的昆虫觅食者的生物多样性（...
[8] Chen，T.，P。Egan，F。Stoeckli和K. Shea。“研究将基于添加剂制造的设计练习纳入大型的第一年技术图和CAD课程的影响。” ASME IDETC工程教育会议。波士顿，马萨诸塞州，2015年。[7] Egan，P.，T。Ho，C。Schunn，J。Cagan和P. Leduc。“培训背景和设计工具对多层生物系统设计的影响。”国际工程设计会议。米兰，意大利，2015年。 [6] Egan，P.，J。Cagan，C。Schunn和P. Leduc。 “基于认知的搜索策略，用于通过共生的人类和基于代理的方法得出的复杂生物纳米技术设计。” ASME IDETC设计理论与方法论会议。 布法罗，纽约，2014年。 detc2014-34714。 [5] Egan，P.，C。Schunn，J。Cagan和P.Leduc。 “出人意料的随机性：使用纳米机械生物系统的交互式模拟对紧急行为的学习和设计应用。”认知科学学会年度会议。 魁北克市，加利福尼亚州，2014年。 [4] Egan，P.，J。Cagan，C。Schunn和P. Leduc。 “用于可视化复杂多尺度系统的模块化设计工具。”国际工程设计会议。 首尔，韩国，2013年。 [3] Egan，P.，J。Cagan，C。Schunn和P. Leduc。 “利用紧急水平促进复杂的系统设计：在合成生物学领域中证明。” ASME IDETC设计自动化会议。 波特兰或2013年。 detc2013-12072 [2] Egan，P.，J。Cagan，C。Schunn和P. Leduc。 芝加哥，伊利诺伊州，2012年。pp。 793-804。米兰，意大利，2015年。[6] Egan，P.，J。Cagan，C。Schunn和P. Leduc。“基于认知的搜索策略，用于通过共生的人类和基于代理的方法得出的复杂生物纳米技术设计。” ASME IDETC设计理论与方法论会议。布法罗，纽约，2014年。detc2014-34714。[5] Egan，P.，C。Schunn，J。Cagan和P.Leduc。“出人意料的随机性：使用纳米机械生物系统的交互式模拟对紧急行为的学习和设计应用。”认知科学学会年度会议。魁北克市，加利福尼亚州，2014年。[4] Egan，P.，J。Cagan，C。Schunn和P. Leduc。“用于可视化复杂多尺度系统的模块化设计工具。”国际工程设计会议。首尔，韩国，2013年。[3] Egan，P.，J。Cagan，C。Schunn和P. Leduc。“利用紧急水平促进复杂的系统设计：在合成生物学领域中证明。” ASME IDETC设计自动化会议。波特兰或2013年。detc2013-12072 [2] Egan，P.，J。Cagan，C。Schunn和P. Leduc。芝加哥，伊利诺伊州，2012年。pp。793-804。“使用多代理模拟和结构行为函数表示的复杂纳米级系统的设计。” ASME IDETC设计理论与方法论会议。[1] Egan，P。，P。Leduc，J。Cagan和C. Schunn。“对基因工程肌球蛋白电机的设计探索。” ASME IDETC设计自动化会议。华盛顿特区，2011年。pp。1017- 1025。
使用混合细菌觅食和蜂蜜蜜蜂优化方法
单位承诺（UC）编程是电力系统操作中的一项关键任务，该任务面临着诸如发电的不确定性以及通过可再生能源（RES）造成电能生成的显着增长（例如风和响应式负载程序）的问题。UC的问题或单位调试问题是一个主要的优化问题，其确切的解决方案可以显着降低成本。在本文中，考虑了智能电网，旨在减少成本和环境问题。因此，本文通过考虑发射单元的发射来解决智能电网中的UC问题，从而导致多目标函数以最小化。随着智能电网的引入，也已经在网格中考虑了储能系统（ESS）。本文提出了ESS的最佳充电和排放。本文模拟的另一个问题是智能电网中的需求响应（DR）。为了验证提出的模型的性能，它在具有ESS的4单位系统上进行了测试，结果显示其最佳性能。解决了UC编程的问题，混合蜜蜂交配和细菌觅食算法用于降低问题的复杂性并获得最佳结果。
对禽类肠道微生物组的共生觅食行为的影响
这项工作强调了使用生物质木质素将温室气体CO 2链接起来的转换方法，以开发新的可持续可回收聚合物，以大量和非食品为基础的可再生资源。在大气压力和室温下，使用成本效率，非恒温和更绿色的方法合成了一个环状碳酸盐单体。完全可以通过改变催化剂（DBU和TBD），催化剂加载（0.5-5.0％）和反应时间（2-40分钟）来实现完全可编程的开环聚合化。最好的聚合物是在1％TBD中获得30分钟反应的1％TBD。使用光谱分析（包括1小时，13 C和2D HSQC NMR，FT-IR和GPC）建立了合成环境单体和聚合物结构的精确表征。新的聚合物表现出高分子量（M N：120.34–154.58 kDa）和足够的热稳定性（T D5％：244–277°C，来自TGA和T G：33-52°C的DSC），从DSC中）对实用应用提供了优势。显着地，在DBU存在下，CO 2和木质素的聚合物成功地通过在90°C的90°C加热12小时，成功地回收到单体，从而获得圆形塑料经济体。此过程可为另一种聚合而产生原始的单体，而无需进行化学结构的不必要变化，从而提出了最终的可持续解决方案。
对禽类肠道微生物组的共生觅食行为的影响
1个未来工业研究所（FII），南澳大利亚大学，莫森湖校区，GPO盒2471 5095，阿德莱德，南澳大利亚州阿德莱德市，澳大利亚2 Unisa STEM，南澳大利亚大学，GPO盒2471，南澳大利亚州阿德莱德，南澳大利亚州5001，澳大利亚5001，澳大利亚3澳大利亚3澳大利亚澳大利亚澳大利亚小生物学和Intection of Sylete of Syletion of Sylete of Synity Walers of Codus of Box Newnney，Po ox box of Boxney，POO，POO，POO，POO。 Australian Centre for Genomic Epidemiological Microbiology, University of Technology Sydney, PO Box 123, Ultimo, New South Wales 2007, Australia 5 Cooperative Research Centre for Solving Antimicrobial Resistance in Agribusiness, Food, and Environments (CRC SAAFE), University of South Australia, GPO Box 2471 5095, Adelaide, South Australia, Australia 6 School of Earth, Atmospheric and Life Sciences, University of新南威尔士州卧龙岗的沃隆港2522，澳大利亚
沉浸式集体觅食中社会和社会学习的自适应机制
人类认知的区别是我们适应不同环境和环境的能力。然而，在单独的社会和社会环境中，主要研究了推动适应性行为的机制，其集成框架仍然难以捉摸。在这里，我们在虚拟的Minecraft环境中使用集体觅食任务来整合这两个领域，通过利用视觉范围数据的自动转录与高分辨率的空间轨迹相结合。我们的行为分析同时捕获了社交互动的结构和时间动力学，然后使用计算模型直接测试这些模型，从而依次预测每个觅食决策。这些结果表明，社会觅食和选择性社会学习的适应机制都是由个人觅食成功（而不是社会因素）驱动的。此外，这是适应性的程度（无论是社交学习还是社会学习），它可以最好地预测个人表现。这些发现不仅融合了跨社会和社会领域的理论，而且还为人类决策在复杂而动态的社会景观中的适应性提供了关键的见解。
地理藏宝任务中具有主动推理的合成空间觅食
人类非常善于学习他们所处的环境。它们形成了灵活的周围环境空间表征，可以在空间觅食和导航过程中轻松利用这些表征。为了捕捉这些能力，我们提出了一个目标导向行为的深度主动推理模型，以及随之而来的信念更新。主动推理依赖于优化贝叶斯信念以最大化模型证据或边际可能性。贝叶斯信念是可观察结果原因的概率分布。这些原因包括代理的行为，这使得人们能够将规划视为推理。我们使用地理藏宝任务的模拟来阐明信念更新（支持空间觅食）以及相关的行为和神经生理反应。在地理藏宝任务中，目标是使用空间坐标在环境中找到隐藏的物体。在这里，合成代理通过推理和学习（例如，了解给定潜在状态的结果可能性）了解环境以到达目标位置，然后在本地觅食以发现为下一个位置提供线索的隐藏物体。
一种行为体系结构，用于对果蝇幼虫运动和觅食的逼真模拟
摘要果蝇幼虫被广泛用作模型生物体7研究，其中精确的行为跟踪能够对个体和8个种群级行为指标进行统计分析，这些指标可以为幼虫行为的数学模型提供信息。9在这里，我们提出了一个分层模型架构，其中包括三层，以促进模块化10模型构建，闭环模拟以及经验和11个模拟数据之间的直接比较。在基本层，自主运动模型能够执行12个探索。基于新颖的运动学分析，我们的模型特征是间歇性向前爬行13，该爬行13与横向弯曲相结合。在第二层中，通过在模拟环境中进行主动14传感和自上而下的运动调制来实现导航。在顶层，15个行为适应需要关联学习。我们评估了16个基于代理的自主探索，趋化性和气味偏好17测试的虚拟幼虫行为。我们的行为体系结构非常适合18个神经力学，神经或单纯的统计模型组件的模块化组合，从而促进其评估，19比较，扩展和集成到多功能控制体系结构中。20