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World File Search System鸟类
禽流感和野生鸟类科学工作组
1. H5N1 高致病性禽流感 (HPAI) 目前正导致全球野生鸟类和哺乳动物的死亡率空前高涨，对一些已经承受多重人为压力的物种的种群数量构成威胁。在 2005 年之前，HPAI 病毒大量从家禽传播到野生鸟类，而野生野生动物感染 HPAI 的情况则极为罕见。现在，野生鸟类 HPAI 流行病学已进入新阶段，这种适应性更强的病毒预计将继续传播，并对保护造成进一步的负面影响。值得注意的是，海洋岛屿上的重要繁殖群落正面临危险。2. 随着生物多样性压力的增加，有效预防和管理 HPAI 疫情需要采取“同一个健康”方法，以确保跨部门适当关注人类、动物和环境健康，并协调各机构。3. 鼓励各国政府将 HPAI 视为保护问题，因此政府的环境部门需要积极承担起该疾病的野生动物方面的责任，制定相应的计划，并遵守 HPAI 义务，包括多边环境协定中的义务。 4. 从野生鸟类疫情严重的国家吸取的经验教训包括，需要提前制定跨部门多利益相关方应急计划，包括更广泛的风险缓解计划和应急响应计划。这将有助于确保“同一个健康”的方法。5. 野生鸟类高致病性禽流感监测工作仍然存在重大差距，因此没有报告并不代表没有病例。此外，到目前为止，监测通常旨在评估家禽行业的风险。生物多样性保护需要成为监测工作的目标。这
鸟类能飞多高？方法和分析的发展......
前言 这项工作的目的是开发一种分析数字航空鸟类学调查数据的方法，以得出特定物种的飞行高度。这项工作的重点是开发一种分析方法，而不是分析综合数据集以得出通用的飞行高度值。尽管该项目已成功开发出这种分析方法，但 BTO 和这项工作的指导小组强调，本报告中提出的值并非旨在用于评估。任何进行鸟类碰撞风险评估的一方都应向相关监管机构和法定自然保护机构寻求有关适当的飞行高度值和避免率的建议。本报告不构成此类法定建议。
深度学习准确的鸟类鉴定
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。
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。
LFBI - 普瓦捷鸟类
46°44'42"N , 000°19'55"E - 以 46°35'15"N , 000°18'24"E 为中心的 9.5 NM 半径时弧 (ARP) - 46°38'54"N , 000°31'10"E - 46°26'19"N , 000°20'17"E - 46°25'23"N , 000°17'22"E - 以 46°34'53"N , 000°17'53"E 为中心的 9.5 NM 半径时弧 - 46°30'01"N , 000°06'02"E - 46°32'27"N , 000°06'20"E - 46°34'30"N , 000°13'30"E - 46°35'40"N , 000°15'30"E - 46°39'30"N , 000°17'00"E - 46°41'44"N , 000°15'20"E - 46°44'42"N , 000°19'55"E CTR POITIERS BIARD 第 2 部分 H24 从 MON 0500 或 HOL 0700 到 SAT 1900 或 HOL 2100 前一天。周日：0700至2100。滑行活动期间降级为 G。由于滑翔活动，ATIS POITIERS 实际宣布降级，将 CTR 2 降级至 G。不包括区域 LF-R 105 A 和 LF-R 105 B 的干扰部分。滑翔活动期间降级为 G 级。宣布 POITIERS ATIS 实际降级，CTR 2 因滑翔活动降级为 G 级。LF-R 105 A 和 LF-R 105 B 区域的干扰部分除外。
制定鸟类环境改善计划
根据《动物福利条例》第 3.154 条，所有鸟类饲养机构都必须制定、记录并遵循适合物种的环境改善计划，以促进您所饲养的鸟类的心理健康。如果您经营或管理的鸟类饲养机构已获得美国农业部动物保护局的许可或注册，请确保您有一份计划并知道它在哪里。您的主治兽医必须批准该计划。您必须根据要求向美国农业部 (USDA) 动物和植物卫生检验局提供一份该计划的副本。本技术说明描述了您必须在计划中解决的每个主题。下一页是帮助您编写完整计划的指南。
鸟类，人和纸莎草沼泽
•纸莎草黄莺大概可能三个物种：•三个高度分离的种群•羽毛，生物识别技术，大小，裸露的零件和人声都不同•肯尼亚的物种 /种群严重濒危•限制在非常少量的地点•所有地点•所有地点都受到高度威胁< / div < / div < / div> < / div> < / div>
鸟类眼睛视图语义分割
对环绕声的语义的空间理解是自动驾驶汽车需要安全驾驶决策所需的关键能力。最近，纯粹基于视觉的解决方案已增强了研究的兴趣。在特定的方法中，从多个摄像机中提取鸟类视图（BEV）的方法表现出了很好的空间理解性能。本文介绍了学习的位置编码的依赖性，以将基于变压器的甲基化的图像和BEV特征映射元素关联。我们提出利用外两极的几何约束，以模拟相机注意场与BEV之间的关系。它们被纳入注意机制中，作为一种新的归因术语，是学习位置编码的替代方案。实验表明，与隐式学习摄像机配置相比，我们的方法的大鹰队以2％MIOU的方式优于2％MIOU的BEV方法，并且具有出色的概括能力。
农田鸟类种群和农业土地覆盖
1.1。经济和环境中的主要农业，经合组织国家，2008-10。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.1。主要农业在经济和环境中的作用，经合组织国家，2008-10。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 3.1。转基因作物，经合组织和其他主要生产国，1996 - 2011年。。。。。65 6.1。生物乙醇生产，经合组织国家，1990 - 2011年。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 6.2。生物柴油生产，经合组织国家，1990 - 2011年。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 10.1。酸化污染物的总排放量，经合组织国家，1990 - 2010年。。。。。。。。。。136 10.2。氨发射2010年的天花板根据《远程跨跨空气污染公约》，经合组织国家，1990 - 2010年。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。138 11.1。总温室气体排放，经合组织国家，1990 - 2010年。。。。。。。。。。。。。。。。147 12.1。 甲基溴化物的使用，世界和经合组织国家，1991 - 2010年。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 153 A.1。 用于评估和监视欧盟农村发展政策的农业环境指标。 。 。 。 。 。 175 A.2。 在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 176147 12.1。甲基溴化物的使用，世界和经合组织国家，1991 - 2010年。 。。。。。。。。。。。。。。。。。153 A.1。 用于评估和监视欧盟农村发展政策的农业环境指标。 。 。 。 。 。 175 A.2。 在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 176153 A.1。用于评估和监视欧盟农村发展政策的农业环境指标。。。。。。175 A.2。 在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 176175 A.2。在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。176
传播了分枝杆菌鸟类复杂疾病
鸟分枝杆菌复合物（MAC）的生物在环境中无处不在。1-6在当前的时代中，鸟杆菌是> 95％的HIV患者的病因学剂，患有先进的免疫抑制，他们获得了传播的MAC疾病。4,7-12较新的细菌打字技术表明，艾滋病毒患者引起菌血症的生物是多种物种，包括M. avium subspecies hominissuis和M. colombiense和其他非MAC物种，包括GENAVENSE，M. gENAVENSE，M。KANSASASII，M。KANSASII，M。SIMIAE，M。SIMIAE，M。MYCEGENICUM和MYCEGENICUM等。13-16这些包括历史上所谓的传播Mac。估计有7％至12％的艾滋病毒成年人先前已感染了MAC，尽管疾病率在不同的地理位置有所不同。尤其是2,4,8,11,12，在美国和欧洲，与资源有限的环境相比，艾滋病毒患者的传播MAC在美国和欧洲的描述频率更高。17