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关于无人机潜在用途的最新消息...
ACCOBAMS 秘书处负责协调 ACCOBAMS 调查计划 (ASI)，以实现 ACCOBAMS 战略目标，即提高对地中海和黑海宏观区域鲸类保护状况的了解。开展海洋大型动物监测在实施方面仍然是一项昂贵且困难的工作，尤其是在大规模监测方面，因此探索使用新技术和新仪器来促进在非常不同的规模上监测鲸类变得至关重要，例如在海洋保护区 (MPA) 的层面。近几十年来，自主平台，如空中无人机 (UAV)、地面无人机 (ALV 自主实验室车辆) 和水下无人机 (滑翔机) 已经经历了重大发展，用于各种目的，特别是用于环境监测。它们代表了在不久的将来研究鲸类和海洋大型动物的一种有前途的方法，因为它们可能需要更少的现场人力，并且从长远来看是经济的。但是，仍然存在一些限制，特别是在当前的技术能力、数据处理以及与其使用相关的行政和法律方面。在 ASI 框架内，ACCOBAMS 秘书处支持了一项活动，以探索使用空中无人机实施鲸类监测的可能性。这项“在 ACCOBAMS 协议覆盖区域使用无人机监测鲸类的可行性和实验研究”由海法大学的 Morris Kahn 海洋研究站与默多克大学合作于 2019 年和 2020 年进行。这项活动编写了三份报告：
北大西洋右鲸和海上风策略
该策略是否可以预期对行业的任何新要求？该策略并不特别需要新的措施。相反，它提供了Boem和NOAA渔业同意的初步措施的一般描述，可能有可能避免并最大程度地减少离岸风活动中正确鲸鱼的影响。这些机构正在共享这些措施，以传达监管机构和项目支持者应考虑各个项目的要求类型。在特定于项目的计划审查中也将考虑这些措施。
GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
海上风能开发和北大西洋露脊鲸
短格式 长格式 AMAPPS 大西洋海洋受保护物种评估计划 ASRG 大西洋科学评审组 BAG 前后梯度 BMP 最佳管理实践 BOEM 海洋能源管理局 BWRI 蓝色世界研究所 COP 建设和运营计划 CSA 加拿大航天局 CSA CSA 海洋科学公司 DFO 加拿大渔业和海洋部 DMS 二甲基硫醚 DOI 美国内政部 DST 决策支持工具 ESA 濒危物种法案 IUCN 国际自然保护联盟 MMPA 海洋哺乳动物保护法 NARW 北大西洋露脊鲸 NARWSS 北大西洋露脊鲸观测调查 NMFS 国家海洋渔业局（也称为 NOAA 渔业局） NOAA 国家海洋和大气协会 NYB 纽约湾 OCS 外大陆架 OCSLA 外大陆架土地法 OSW 海上风电 PAM 被动声学监测 PCAD 声学干扰的种群后果 PCoD 种群 干扰的后果 种群PCoMS 多重压力对种群的影响 photo-ID 照片识别 PSO 受保护物种观察员 RWSAS 露脊鲸观测咨询系统 RWSC 海上风电区域野生动物科学合作组织 RWSE 区域野生动物科学实体 SERDP 战略环境研究与发展计划 TC 加拿大运输部 UAS 无人机系统 VHR 甚高分辨率 WEA 风能区
环境 DNA 作为生物多样性监测的补充工具：一种研究鲸类分布和摄食生态的多技术和多营养方法
1 CIIMAR – 葡萄牙马托西纽什波尔图大学海洋与环境研究跨学科中心，2 葡萄牙阿威罗大学 UA 生物系，圣地亚哥大学里约分校，阿威罗，3 葡萄牙波尔图大学科学学院 FCUP 生物系，4 葡萄牙维拉雷亚尔特拉奥斯蒙特斯和上杜罗大学 (UTAD) 农业环境与生物科学研究与技术中心 CITAB 生物与环境系，5 西班牙国家研究委员会维哥蓬特韦德拉海洋研究所 IIM-CSIC，6 葡萄牙阿威罗大学 CESAM 环境与海洋研究中心，7 西班牙尼格拉海洋哺乳动物研究协调员 CEMMA，8 西班牙国家研究委员会海洋学系，西班牙维哥蓬特韦德拉
环境DNA作为生物多样性监测的互补工具：一种多技术和多营养学方法，用于研究鲸类分布和进食生态学
基础模型在几个领域取得了巨大的成功，例如自然语言处理，计算机视觉和最近的生物学。DNA粉底模型尤其是作为基因组学有前途的方法而出现的。然而，到目前为止，尚无模型在广泛的基因组和调节元素上提供了核苷酸级预测，从而限制了它们的实际实用性。在本文中，我们基于以前在核苷酸跨前（NT）上的工作，以开发分割模型分割，该模型将处理至30kb-long的输入DNA序列，以预测单核苷酸分辨率下的14种基因组元素类别类别。通过利用NT的预训练权重，分段超过了几种消融模型的性能，包括具有单热编码的核苷酸序列和从SCRATCH训练的模型的卷积网络。分段可以使用零射线通用的多个序列长度来处理高达50kb的序列。我们在整个基因组的剪接位点检测中显示出改善的性能，并表现出强核苷酸水平的精度。因为它同时评估所有基因元件，因此分段可以预测序列变体对剪接位点变化的影响，而且还可以预测转录本相工相的外显子和内含子重排的影响。最后，我们表明，对人类基因组元素进行训练的分段模型可以推广到不同的人和植物物种的元素，并且训练有素的多种阶段分段模型可以实现对不见物物种的所有基因元素的更强的概括。总而言之，分段表明DNA粉底模型可以在单核苷酸分辨率下处理基因组学中复杂的颗粒状任务。分段可以很容易地扩展到其他基因组元素和物种，从而代表了我们分析和解释DNA的新范式。我们使我们的jax的github存储库中可在pytorch的jax和huggingface空间上提供分段-30kb的人类和多物种模型。
布氏鲸的提示速率和运动学 - navfac exwc
该团队将把他们的 PAM 工具应用于跨越十年的 PMRF 数据集，以研究布氏鲸的发声和提示率，并比较随时间和运动行为状态的提示率。工作将包括手动验证先前在数据集中识别的布氏鲸叫声。分析结果还将与已发布的提示率进行比较，以评估随时间、位置或种群的稳定性。将根据环境变量（例如一年中的时间、季节、风和波浪数据）以及其他情境数据（例如与最近的呼叫布氏鲸的距离）检查轨迹运动学。
第 5 类 — 信息处理系统 (...
5 级信息处理系统机柜经 GSA 批准，用于保护机密系统在线运行的计算和通信设备，包括保护电子媒体和通信设备。可防止 30 人分钟的隐蔽入侵，防止 20 人小时的偷偷入侵，防止 10 人分钟的强行入侵