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FOGS：用于打击野生动物贩运的 SNPSTR 标记数据库和用于迁地保护的细胞培养库
摘要 非法野生动物贸易是国际上日益严重的问题。偷猎动物不仅导致种群和物种灭绝，而且对生态系统和经济造成严重后果。本研究介绍了一种分子标记系统，当局可以使用它来检测和证实野生动物贩运。SNPSTR 标记将短串联重复序列与扩增子内的单核苷酸多态性相结合，以提高鉴别能力。在 FOGS（物种保护法医遗传学）项目中，我们为 74 种脊椎动物建立了 SNPSTR 标记集。平均而言，每组由 19 个 SNPSTR 标记组成，每组有 82 个 SNP。已识别出 1300 多个 SNPSTR 标记和 300 多个 STR 标记。此外，通过其生物库管道，FOGS 项目能够冷冻保存来自 91 种脊椎动物的体细胞以及来自另外 109 种物种的可行组织以供日后细胞起始，为未来的异地保护提供了策略。此外，还有更多濒危物种的固定组织和 DNA 样本被存入生物库。因此，FOGS 是一项跨学科研究，结合了分子野生动物法医和保护工具。SNPSTR 组和细胞培养信息可通过 FOGS 数据库 (https://fogs-portal.de/data) 访问，该数据库向全球科学家、研究人员、饲养员和当局开放，以保护野生动物免受非法贸易侵害。
新的 AI 方法可打击互联网上的非法野生动物贸易
“这是首次应用机器视觉模型来推断图像背景，以识别活体动物的销售。当卖家宣传出售动物时，广告中通常会附上动物被圈养的图像。这不同于非圈养图像，例如游客在国家公园拍摄的动物照片。使用一种称为特征可视化的技术，我们证明了我们的模型可以同时考虑图像中动物的存在以及图像中动物的周围环境。因此，可以标记可能非法出售动物的帖子，”这项研究的主要作者 Ritwik Kulkarni 博士说。
袋鼠收获维多利亚的配额，2025年 - 野生动物
在2024年9月进行的维多利亚州未森林地区的空中调查。这些调查补充了两种灰色袋鼠物种所占据的地区的同时地面调查，以估算每个收获区中东部和西灰色袋鼠的比例。组合，这两个数据集允许对五个收获区域中每个袋鼠中存在的袋鼠数量进行统计估计。随着新的KHMP的启动，收获区的数量和边界变化了，以改善KHP的给药，并从商业收获中排除了墨尔本城市边缘的另外十个城市（图S1）。总配额（ATCW和KHP合并）被指定为每个收获区域内估计丰度的10％，对东方和西灰色袋鼠进行了单独的配额。使用时间序列建模的历史ATCW许可证数据预测，在2025年在ATCW许可下将在每个区域中被淘汰的每个物种的数量，其余的总允许的10％将分配给KHP。
滋扰和疏忽 - 野生松网络
•损失生产性农田和宝贵的水资源（它们是非常口渴的树木）•当天然生物多样性的破坏时，它们会窒息本地植物，并减少本地动物的栖息地•增加野火危害和强度•对标志性景观和风景的巨大变化•对文化和历史上重要的重要景观和现场的负面影响。请记住，索赔人只需要证明它更有可能，即51％的差异来自被告的财产。这低于刑事标准。我们不应该推迟威胁法律诉讼，因为我们不能100％证明种子来源的起源。我们也许可以使用风型建模或其他证据。
人类监督是利用相机陷阱图像实现准确人工智能辅助野生动物识别的关键
利用公众支持从大量数据集中提取信息已成为准确标记相机陷阱 (CT) 图像中野生动物数据的一种流行方法。然而，对志愿者工作不断增长的需求延长了数据收集与我们得出生态推断或执行数据驱动的保护行动的能力之间的时间间隔。人工智能 (AI) 方法目前在物种检测（即图像中是否包含动物）和标记常见物种方面非常有效；然而，它对图像中很少捕捉到的物种和视觉上彼此高度相似的物种表现不佳。为了充分利用人类和人工智能分类方法的最佳优势，我们开发了一个集成的 CT 数据管道，其中人工智能提供标记图像的初始传递，但由人类监督和验证（即“人在环”方法）。为了评估分类准确度的提高，我们将人工智能和 HITL 协议生成的物种标签的精度与野生动物专家注释的“黄金标准”（GS）数据集进行比较。人工智能方法的准确性取决于物种，并与训练图像的数量呈正相关。 HITL 的共同努力使 73% 的数据集的错误率低于 10%，并降低了另外 23% 的错误率。对于两个外观相似的物种，人类输入的错误率高于人工智能。虽然与仅使用人工智能相比，将人类纳入循环会增加分类时间，但准确率的提高表明这种方法对于大批量 CT 调查非常有价值。
第5A部分国家公园与野生动物法案1974
关于方法的新想法或对现有方法的更改，该委员会是根据《碳信贷（碳农业倡议）法》（CTH）成立的独立法定委员会。在对ACCU计划进行独立审查后，委员会重新建立了，该计划是为了确保Accus和碳信贷框架的强大而可信的声誉，并得到了参与者，购买和社区的支持。审查发现该计划本质上是合理的，并提出了16项建议，以确保其完整性并与最佳实践保持一致。澳大利亚政府接受了每个建议，并发布了一项实施计划，阐明了改革的方法和时机。
推进野生动植物生物多样性的干细胞技术。
Ashlee M. Hutchinson 1, *, Ruth Appeltant 2, *, Tom Burdon 3, *, Qiuye Bao 4 , Rhishikesh Bargaje 5 , Andrea Bodnar 6 , Stuart Chambers 7 , Pierre Comizzoli 8 , Laura Cook 9 , Yoshinori Endo 10 , Bob Harman 11 , Katsuhiko Hayashi 12 , Thomas Hildebrandt 13 , Marisa L. Kordody 14，Uma Lakshmipathy 15，Jeanne F. Loring 16，Clara Munger 17，Alex H. M. Ng 18，Ben Novak 1，Manabu Onuma 19，Sara Ord 20，Sare Ord Paris 21，Paris 21，Andrew J. Pask 22，Andhand Andrew J. Pask 22，Andhanderco Pelegri 23 Sukparangsi 26 , Gareth Sullivan 27,28 , Nicole Liling Tay 4 , Nikki Traylor-Knowles 29 , Shawn Walker 30 , Antonia Weberling 31 , Deanne J. Whitworth 32 , Suzannah A. Williams 33 , Jessye Wojtusik 34 , Jun Wu 35 , Qi-Long Ying 36 , Thomas P. Zwaka 37 and Timo N. Kohler 17， *，‡
Wildlma：野生中的长范围内部操作
摘要 - “野外”移动操作旨在在不同的现实世界环境中部署机器人，这要求机器人具有（1）具有跨对象配置的技能； （2）能够在各种环境中进行长马任务执行； （3）在接地之外执行复杂的操作。用操纵器的四倍的机器人有望扩展工作空间并实现强大的运动，但是现有的结果并未调查这种能力。本文提出了Wildlma具有三个组成部分来解决以下问题的三个组合：（1）为支持VR的全身远程操作和遍历性，对学识渊博的低级控制器的适应； （2）Wildlma-Skill - 通过模仿学习或启发式方法获得的可推广的视觉运动技能的库以及（3）Wildlma-Planner，这是一种学习技能的界面，允许LLM Planners协调长途任务的技能。，我们通过仅使用数十种示范来实现与现有RL基准相比，实现高质量培训数据的重要性。Wildlma利用剪辑进行语言条件模仿学习，从经验上概括到在培训演示中看不见的对象。除了进行广泛的定量评估外，我们定性地展示了实用的机器人应用，例如清理大学走廊或室外地形的垃圾，操作清晰的物体以及在书架上重新安排物品。
RECCS 报告 - 野生欧洲
报告表明，只需花费很少的成本，森林生物能源就能被取代，从而带来更大的减排效益，改善空气质量和健康状况，促进更广泛的经济发展，提供更合理的投资机会，并广泛保护自然生态系统。
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根据2024年10月29日的知识产权购买协议，澳大利亚预期的澳大利亚和野生货币，该公司和澳大利亚预期的澳大利亚将某些知识产权资产（“资产”）出售给了沼气。资产的总购买价格为1,353,227美元，其中包括：500,000美元，将以现金支付（“现金付款”）；剩下的剩余分配和发行在野生企业的首都以16,000,000股普通股（每股为“考虑份额”）以每一考虑份额为0.0533美元。现金付款将在交易结束后的24个月内支付（“截止”），并在关闭时向公司发行了对价。公司打算在以后将一部分考虑股份分发给其股东（“分发”）。