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World File Search System鸟类
鸟类
30 Nobilis EDS 产蛋减少综合征 禽类 Intervet，荷兰 INTERVET (M) SDN. BHD. 灭活菌株 BC-14 TACB 03/90 2023 年 12 月 2 日 - 2028 年 12 月 1 日 31 Poulvac EDS 产蛋减少综合征 禽类 Zoetis 巴西/荷兰 ZOETIS MALAYSIA SDN. BHD. 灭活 EDS '76 病毒株 TACB 1/88 2023 年 11 月 1 日 - 2026 年 10 月 30 日 32 Poulvac EDS 疫苗 产蛋减少综合征 禽类 Zoetis 美国/巴西 ZOETIS MALAYSIA SDN. BHD.灭活 EDS '76 病毒株 TACB 02/88 2020 年 12 月 3 日 – 2025 年 12 月 2 日 33 AviPro 107 EDS 产蛋量下降综合症 禽类 Lohmann 动物，德国 ELI LILLY (MALAYSIA) SDN. BHD. 灭活 Mc Farren 127 TACB 47/08 不活跃
预测世界鸟类对...
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审证明）可用，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月15日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637664 doi：Biorxiv Preprint
嵌套鸟类管理计划
项目地点位于CA 95377 Tracy的Patterson Pass Road 17257。该物业位于阿拉米达县评估员的一部分，位于580号州际公路和205号州际公路的西南部，编号为99B-7890-002-04。项目区域约为70英亩。Gen-tie线将从项目变电站，穿越Patterson Pass Rd，然后向东前进到特斯拉变电站。该项目的Gen-Tie线将位于APNS 99B-7890-2-4、99B-7890-2-6和99B-7885-12上。项目现场具有土地使用和农业的分区名称。特斯拉变电站周围的面积是稀疏开发的，供住宅用途，最近的住所也由同一土地所有者拥有该项目的土地租赁土地，位于项目现场东南约1,500英尺，在拟议的Tie系列线以南560英尺处。
鸟类表演 - kickoff
• Raymundo Arróyave , TAMU, (Alloy Design, Bayesian Materials Discovery) • George Pharr (NAE) , TAMU (High Strain Rate Deformation, HSR, HTP Nano-Indentation) • Ned Thomas (NAE) , TAMU (High Strain Rate Deformation, HSR, HTP LIPIT) • Surya Kalidindi , GTech, (Data-Driven Materials Design, ML+Physics Models for Materials Behavior) • Ken Vecchio , UCSD, (High-throughput Materials Synthesis) • Ibrahim Karaman , TAMU (Microstructure-Sensitive Materials Design, HTP Materials Synthesis) • Dimitris Lagoudas , TAMU, (Mechanics of Materials) • Ankit Srivastava , TAMU (Microstructure Mechanics, HSR Deformation Simulations,贝叶斯材料发现）•其他：道格拉斯·阿莱尔（Douglas Allaire），塔姆（多学科系统设计和优化）
鸟类流感：减轻H5N1
H5N1鸟类流感，疾病控制与预防中心（CDC）将其描述为“广泛的”，自2022年1月以来一直在毁灭全球野生鸟类，并在家禽和美国奶牛爆发。高度致病的禽流感（HPAI）病毒在感染的家禽中引起严重疾病，死亡率高达90％至100％。在爆发期间，农民应该向美国农业部（USDA）官员报告该事件；作为回应，美国农业部官员访问了农场，以挑选整个羊群。自爆发开始以来，总共有159,307,978家家禽受到影响，这是几个导致鸡蛋价格上涨的因素之一。2025年1月的十二个大型A蛋的平均价格为4.95美元，高于去年1月的2.52美元。更高的消费者需求以及更高的饲料，燃料和人工成本是导致消费者成本更高的其他主要因素。
利用鸟类识别的机器学习
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
鸟类撞击挑战 - DAVVL
摘要：鸟类与飞机相撞对航空和鸟类的安全构成了极大的风险。为了了解和防止这些鸟击事件，了解导致鸟击的因素至关重要。然而，尽管这是一个全球性问题，但数据的可用性差异很大，很难将其整合成一幅全球图景。本文的目的是通过深入的研究和统计数据来填补这一空白，以便在国际层面上简明概述商业航空中的鸟撞问题。论文重点介绍了导致该事件的因素以及航班撞击和损坏方面的潜在后果。接下来介绍当前现有的降低风险的措施和限制。本文最后对当前防止鸟击的新颖调查和研究方法进行了深入分析。