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项目简介 - 山羊健康农民野外学校
当FPC分数表明需要治疗时，农民将联系其MT，LF或VEO，该MT，LF或VEO将确认FPC分数。以少量费用，将使用称重胶带和转换量表来评估剂量要求。需要费用，以确保项目超出其到期的长期影响；一旦项目结束，MTS，LFS和VEO可以继续购买该药物并供应。费用将基于初步调查的反馈，以确保其负担得起。
机器人：一个大规模的野外机器人操纵数据集
Alexander Khazatsky ∗, 1, Karl Pertsch ∗, 1, 2, Suraj Nair 1, 3, Ashwin Balakrishna 3, Sudeep Dasari 1, Siddharth Karamcheti 1, Sorous Nasiranya 5, Mohan Kumar Srirama 4, LawprenCe Yunliang Chen 2, Kirsty Ellis 6, Peter David Fagan 7, Joey Hejna 1, Masha Itkina 3, Marion Lepert 1, Jason Ma 14, Patrick TREE Miller 3, Jimmy Wu 8, Suneel Belkhale 1, Shivin Dass 5, Huy Ha 1, Abraham Lee 2, Youngwoon Lee 2, 16, Arhan Jain 9, Marius Memmel 9, Sungjae Park 10, Ilija Radosavovic 2, Kaiyuan Wang 11，Albert Zhan 6，Kevin Black 2，Cheng Chi 1，Kyle Hatch 3，San Lin 11，Jingpei Lu 11，Abdul Rehman 7，Pannag r Sanketi 12，Archide Sharma 1，Cody Simpson 3，Cody Simpson 3，Quan Vuong 12，Quan Vuong 12，Quan Vuong 12，Homer Walke 2，Blake Wulfe 3，Blake Wulfe 3，Te Xiao 12 Z. Charlotte Le 2, Yunshuang Li 14, Kevin Lin 1, Roy Lin 2, Zehan Ma 2, Abhiram Maddukuri 5, Suvir Mirchandani 1, Daniel Morton 1, Tony Nguyen 3, Abby O'Neill 2, Rosario Scalise 9, Derick Seale 3, Victor Son 1, Stephen Tian 1, Andrew Wang 2, Yilin Wu 4, Annie XIIE 1，Jingyun Yang 1，Patrick Yin 9，Yunchu Zhang 9，Osbert Bastani 14，Glen Berseth 6，Jeannette Bohg 1，Ken Goldberg 2，Abhinav Gupta 4，Abhishek Gupta 9，Abhishek Gupta 9，Dinesh Jayaraman 14 Rammamoorthy 7，Dorsa Sadigh 1，Shuran Song 1，15，Jiajun Wu 1，Yuke Zhu 5，Thomas Kollar 3，Sergey Levine 2，Chelsea Finn 1
英格兰野外海狸重新引入Letter_jan 2025.Docx
詹姆斯·华莱士（James Wallace），河流行动首席执行官罗斯·奥尼尔（Rose O'Neill）博士，国家公园（Clare Dinnis）首席执行官，克莱尔·迪尼斯（Clare Dinnis）首席执行官，湿地保护主任，wwt马特·拉尔森·戴（WWT Matt Larsen daw） Wild Card Paul Whitfield, Director General, Wildwood Trust Dr Sean McCormack, Chair, Ealing Wildlife Group & Project Lead, Ealing Beaver Project Kendra Walsh, Network Director, Conservation Collective Amanda Keetley, Executive Director, Devon Environment Foundation Andy Lester, Head of Conservation, A Rocha Thomas Widrow, Head of Campaigns, John Muir Trust Dr Mark Jones, Head of Policy, Born Free Foundation
野外火灾术语表 - 美国农业部森林服务局
对于那些希望访问此词汇表的最新、可浏览版本的人，可以通过互联网在 NWCG 网站 ( http://www.nwcg.gov ) 上获取。电子版 (PDF 格式) 的词汇表文档可供下载或以 CD 形式提供。下载或索取 CD 的说明可以在网站上找到。
风对模拟野外燃料阴燃行为的影响
摘要 本研究介绍了一系列实验，研究在风的影响下不同孔隙度的木质燃料阵列的阴燃行为。使用在实验室规模的风洞内燃烧的木垛模拟野外燃料。通过测量质量损失和排放量来表征阴燃行为。结果表明，在所有情况下，平均燃烧率随风速增加而增加。在高孔隙度情况下，随着风速的增加，燃烧率增加了 18% 到 54%。对于低孔隙度情况，在 0.5 到 0.75 m/s 之间观察到燃烧率增加了约 170%。CO/CO 2 排放量之比随风速降低。因此，风可能有助于促进阴燃燃烧，CO/CO 2 的下降表明了这一点，而 CO/CO 2 是燃烧效率的标志。进行了理论分析以评估时间分辨质量损失数据中的指数衰减行为。质量和热传递模型被用来评估氧气供应或热量损失是否能够单独解释观察到的指数衰减。分析表明，质量传递或热传递本身都无法解释指数衰减，但可能需要两者结合。
野外密码学：密码库中脆弱性的经验分析
Internet的安全性和许多其他应用程序都取决于少数开源加密库：其中任何一个中的一种易用性都可能损害很大一部分的网络流量。尽管有可能产生安全影响，但尚不清楚加密软件中漏洞的特征和原因。在这项工作中，我们对加密文库及其产生的脆弱性进行了第一个系统的纵向分析。我们从国家漏洞数据库，单个项目存储库和邮件列表以及所有广泛使用的加密库中的其他相关资源中收集数据。在调查这些漏洞的原因时，我们发现了这些图书馆的复杂性及其安全性之间存在相关性的证据，从经验上证明了肿胀的加密代码库的潜在风险。我们最有趣的发现是，在C和C ++中编写的库中有48.4％的漏洞主要是由内存安全问题引起或加剧的，这表明系统级的错误是这些系统安全问题的主要协助者。加密设计和实施问题占所有图书馆漏洞的27.5％，侧通道攻击另外提供了19.4％。我们发现核心库组件之间的复杂性水平和脆弱性的实质性差异：例如，超过三分之一的漏洞位于SSL/TLS协议的实施中，为这些库中的Codebase质量和安全性改进提供了可行的证据。
学习平均野外游戏，具有折扣和平均成本
我们考虑在离散时间随机动态游戏中学习近似NASH的平衡，在均值相互作用中具有大量相同的代理。分析这些游戏模型的常用方法是研究问题的有限人口限制。在Huang等人的作品中使用了这个想法。（2006），Lasry and P. Lions（2007），引入了均值场比赛（MFG），以获得近似的NASH平衡，用于连续时间差异游戏，并通过大量的代理通过均值术语相互作用（即，在本地国家的经验分布）。有关具有各种模型和成本函数的连续时间均值游戏的研究，请参见Huang等。（2007）; Tembine等。（2014）;黄（2010）; Bensoussan等。（2013）; Cardaliaguet（2011）; Carmona and Delarue（2013）; Gomes and Sa´ude（2014）; Moon andBa≥Sar（2016a）。
野外自动空中操纵的开源软机器人平台
摘要：空中操纵将飞行平台的多功能性和速度与移动操作的功能能力相结合，由于需要精确的定位和控制，这引起了挑战。在传统上，研究人员依靠卸下感知系统，这些系统涉及昂贵且不切实际的室内环境。在这项工作中，我们引入了一个新颖的平台，用于自主空中操纵，该平台可易于利用板载感知系统。我们的平台可以在各种室内和室外环境中进行空中操纵，而无需依赖外部感知系统。我们的实验结果表明了平台在不同环境中自主掌握各种对象的能力。这一进步可以通过消除昂贵的跟踪解决方案的需求来显着提高空中操纵应用的可扩展性和实用性。为了加速未来的研究，我们开源3我们的ROS 2软件堆栈和自定义硬件设计，使我们的贡献可用于更广泛的研究社区。
终身自主对野外导航基础模型的自主微调
摘要：最近的作品提出了许多通用机器人装置模型，这些模型可以控制各种机器人平台以执行一系列不同的任务，包括在导航和操纵领域中。，这种模型通常是通过模仿学习来训练的，这排除了通过机器人聚集在工作中的经验自主适应的能力。在这项工作中，我们的目的是在机器人导航领域中训练通用机器人基础模型，目的是实现自主性自我改善。我们表明，将预训练与离线封根学习和连续自动操作的完整系统结合在一起，这将导致一个机器人学习框架，不仅始于广泛的二元能力，而且可以进一步专业化并适应这些能力，并在给定部署地点执行导航任务过程中。据我们所知，该结果展示了第一个通过开放世界设置中的自主互动不断学习的导航机器人基础模型。