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World File Search System鸟类
深入学习鸟类识别
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。
气候变化和鸟类种群：评论
摘要：作为种子分散剂，传粉媒介和捕食者，鸟类在各自的生态系统中扮演着许多重要的作用。目前，禽类人口以前已经存在，可能会受到气候变化的影响。气候变化会导致分布范围转移，迁移模式改变以及繁殖成功以减少。气候变化也可能影响植物和无脊椎动物猎物，从而调节食物的可用性和可及性以及可能的生殖潜力。鉴于鸟类自然历史的复杂性以及生态变量对生存的重要性，气候变化对鸟类物种的影响很难预测。 鉴于鸟类物种的全球生物学重要性，保护主义者需要认识到基于最准确的可用数据的禽类种群的这些潜在变化及其影响和设计适当的行动计划。鉴于鸟类自然历史的复杂性以及生态变量对生存的重要性，气候变化对鸟类物种的影响很难预测。鉴于鸟类物种的全球生物学重要性，保护主义者需要认识到基于最准确的可用数据的禽类种群的这些潜在变化及其影响和设计适当的行动计划。
蝙蝠和鸟类监测指南
在过去的十年中，在全球范围内，针对鸟类和蝙蝠碰撞风险的自动监测技术的创新和应用方面的巨大发展是响应于海上风电场（OWFS）的构建。这一开发项目背后的主要驱动力是全球监管机构提出的要求的上升。此外，开发是由于需要解决与人类观察员在船只，飞机或离岸结构上部署相关的实际和安全问题的动机。尽管已开发并应用了鸟类监测技术的评估标准，例如美国可再生能源野生动物研究所（REWI）2在美国，但通常缺乏鸟类和蝙蝠监测设备的认证。因此，从其技术利益和缺点来判断的可用技术质量非常需要独立评估。与OWF的监管机构的要求和技术准备水平（TRL）有关的情况并不是最不重要的情况。事实是，很少开发用于检测飞鸟和蝙蝠的监测技术。大多数可用的技术只是通常在岸上应用的技术的近海改编，而无需考虑海上环境中的特定操作和技术挑战。因此，许多创新仅达到了TRL 6或7，只有少数监视技术在TRL 8和9中。因此，该指南可以看作是根据供应商3的发布材料将信息添加到技术评论中的信息。因此，本指南试图填补根据鸟类和蝙蝠检测，安装解决方案，操作监测，改造潜力和成本的仔细评估监测技术现状的差距。此外，需要评估监测技术与监管机构和其他利益相关者群体的区域要求有关的遵守情况。尽管整个地区的监视要求似乎相似，但监管机构的重点取决于国家保护的重点和立法，例如严格保护的物种被欧盟鸟类和栖息地指令覆盖4和濒危物种涵盖的物种在美国5。此外，由于对敏感/保护物种的强调或飞行鸟类和蝙蝠的密度的强调差异，监测要求可能会有所不同。
澳大利亚野生鸟类的禽流感
•鸟类流感（AI），也称为鸟流感，是由流感菌株A病毒引起的鸟类传染病。•基于其对家禽的临床作用，将禽流感病毒（AIV）菌株归类为“低致病性”（LPAI）和“高致病性”（HPAI）。•HPAI在澳大利亚的爆发影响了家禽，但没有影响野生鸟类。•自2021年以来，新的HPAI菌株（称为HPAI H5进化枝2.3.4.4b或H5鸟流感）在全球禽类，野生鸟类，养殖哺乳动物和全球野生哺乳动物中导致了严重而广泛的HPAI爆发。这种菌株尚未到达大洋洲（澳大利亚和新西兰）。•LPAI病毒被认为是澳大利亚野生鸟类天然病毒群落的一部分。•鸟类中流感A病毒感染是一种全国性的疾病（请参阅监视和管理）；如果您怀疑将鸟类感染了流感病毒，则必须通知动物卫生当局。
蓝色和橙色插图鸟类通讯
必须致电环境管理部门危险废物 (EMDHW) 项目经理提出通用废物收集区 (UWCA) 申请。如果他们确定您收集的灯足以需要 UWCA，他们会为您设置一个。UWCA 经理应接受环境官员 (EO) 培训，以了解和理解管理 UWCA 的规则。UWCA 的位置应位于安全区域，以避免发生事故或损坏容器，并且必须保持清洁。提供的容器将由 EMDHW 正确标记，您将在将第一盏灯放入容器时添加开始日期。容器应在开始日期后的一 (1) 年内交给 EMDHW 人员。不使用时，此容器必须关闭，无损坏，完好无损，并且必须始终放在指定区域。必须小心确保容器外部除列出的 UW 灯外没有其他 UW 灯，即：4' 灯管中不得混入紧凑型荧光灯 (CFL) 灯泡。标签必须朝外，使用日期必须清晰书写且可见。EMDHW 将通过亲自或虚拟检查每月至少检查一次以验证合规性。请记住，容器由您保管。虽然 EMDHW 将每月至少检查一次您的 UWCA，但在 UWCA 交由 EMDHW 保管之前，您应对 UWCA 的内容、保管和处理负责。BLUF：您的 UWCA。您的责任。
通过点计数监测鸟类种群
本卷部分包含 1991 年 11 月 6 日至 7 日在马里兰州贝尔茨维尔举行的“通过点计数监测鸟类种群趋势”研讨会上发表的论文，旨在满足通过点计数监测鸟类种群的方法标准化的需求。介绍了在各种条件下工作的各种调查人员的数据，并研究了点计数方法的各个方面。鸟类点计数是最广泛使用的定量方法，涉及观察员在标准时间段内从单个点记录鸟类。讨论了采样和分析的统计方面，并将其应用于点计数的目标。研讨会参与者同意点计数标准，该标准应广泛适用于各种栖息地和地形。
使用深度学习的鸟类鉴定
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。
鸟类迁徙的量子性质 - chem.ox.ac.uk
长期以来，人们一直对鸟类的季节性出现和消失感到困惑。亚里士多德认为，有些鸟类，如燕子，在寒冷的月份冬眠，而另一些鸟类则变成了不同的物种——他提出，红尾鸲在冬天变成了知更鸟。直到大约在过去的一个世纪里，随着鸟类环志、卫星跟踪和更广泛的实地研究的出现，研究人员才能够将在一个地区过冬、在另一个地区筑巢的鸟类种群联系起来，并表明有些鸟类每年都会在两个地方之间迁徙很远的距离。值得注意的是，即使是长途旅行的幼鸟也知道要去哪里，而且鸟类通常年复一年地走同样的路线。它们如何找到路呢？迁徙的鸟类利用天体线索来导航，就像古代的水手利用太阳和星星来指引它们一样。但与人类不同，鸟类还能探测到地球熔融核心产生的磁场，并用它来确定自己的位置和方向。尽管科学家对鸟类的磁感应进行了 50 多年的研究，但他们仍无法弄清楚鸟类究竟是如何利用这些信息保持飞行方向的。最近，我们和其他人对这个长期未解之谜有了新的认识。我们的实验证据表明，鸟类的指南针依赖于眼睛中光化学形成的短寿命分子碎片（称为自由基对）中微妙的、本质上是量子的效应。也就是说，鸟类似乎能够“看到”地球的磁场线，并利用这些信息绘制出它们在繁殖地和越冬地之间的飞行路线。
裂谷/红海飞行中的鸟类和电源线
大的身体，额外的视力差，并且偏爱夜间活动；在幼鸟中缺乏飞行经验，可能会增加碰撞的脆弱性；偏爱栖息，栖息或筑巢的高架位置；偏爱无树的开放式栖息地，并吸引升高的杆子；植入和群体行为可能会损害大浓度的可见性；对干扰的敏感性；偏爱低空栖息地，那里的电源线密度很高；低物种密度（替代潜力较低）；低生殖潜力，这意味着成人死亡率的增加会导致人口恢复的时间增加；低繁殖力，低自然死亡率和长寿的预期；长途洲际移民，可能通过一个区域，可能会受到新线和其他线路的影响。
