معلومة

تحديد الحيوانات المائية الملونة

تحديد الحيوانات المائية الملونة



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

ما نوع المخلوق التالي؟

أتوقع أنه سيكون من رأسيات الأرجل تعيش في مياه ليست عميقة جدًا مع مناخ استوائي (البرازيل؟). ومع ذلك ، لا يمكنني العثور على أي معلومات حول ماهية الأنواع في الواقع.


هذه هي سمكة الرأس المتهالكة (نيوكلينوس بلانشاردي). [المصدر 2]


في حين أن إجابة إيلان قد غطت بالفعل تحديد الهوية ، فإليك بعض الأساليب الأخرى التي يمكن استخدامها لتحديد مثل هذه الحيوانات في المستقبل (أو على الأقل تضييق نطاق الاحتمالات):

1: الزاوية اليسرى العلوية من الصورة تصور الزعنفة التي لها نتوءات عظمية متعددة. هذه سمة مميزة لأكتينوبتريجي ، والتي تمتلك جميعها هياكل زعنفة.

2: لم يتم التقاط الصورة بواسطتك ، ولكن تم العثور عليها على الإنترنت. في هذه الحالات ، يمكن أن تكون عمليات البحث العكسي عن الصور مفيدة في التعرف على الحيوان ، نظرًا لأن عمليات إعادة النشر هذه غالبًا ما تكون مصحوبة بمعلومات تحديد الهوية.


لوكاس لاب - علم البيئة الحيوانية المائية

ال مجموعة أبحاث بيئة الحيوانات المائية يعمل في دورهام منذ عام 1992 بقيادة مارتين لوكاس. لقد طورنا سمعة دولية للبحث في البيئة المكانية للحيوانات في الموائل المائية ، بما في ذلك هجرة الأسماك والمرور وتأثيرات الحواجز وتحويلات المياه وملاءمة الموائل في المياه العذبة. كما نتابع بنشاط البحث في بيئة مصايد الأسماك ، والبيئة السلوكية ، وعلم البيئة التطوري ، وبيولوجيا الحفظ ، وبيئة الغزو. نحن نتعاون على نطاق واسع مع مجموعة متنوعة من معاهد البحوث الوطنية والدولية والصناعة.

نرحب بالطلبات المقدمة من الباحثين المتحمسين للغاية.

مشروع صيانة الجلكى

هانزن سي ، لوكاس إم سي ، O’Brien G، Calverley P، Downs CT (2021) البيئة المكانية لثعابين المياه العذبة في جنوب إفريقيا: الآثار المترتبة على الحفظ. علم الأحياء المائية. DOI 10.1007 / s10750-021-04581-2

جونز بي ، تومرز شبيبة , Galib SM ، Woodford DJ ، Hume JB ، Silva LG ، Braga RR ، de Leaniz CG ، Vitule JR ، Herder JE ، لوكاس إم سي (2021) استخدام الحواجز للحد من انتشار أنواع الحيوانات المائية الغازية: مراجعة عالمية. الحدود في علم البيئة والتطور 9: 611631. DOI 10.3389 / fevo.2021.611631

بيليتي ب ، دي لينيز سي جي ،. لوكاس إم سي , . تومرز شبيبة و. Zalewski M (2020) أكثر من مليون حاجز يكسر أنهار أوروبا. طبيعة سجية 588 : 436-441. DOI 10.1038 / s41586-020-3005-2

Galib SM , فيندلاي شبيبة و لوكاس إم سي (2020) التأثيرات القوية لغزو جراد البحر الإشارة على مجتمعات الأسماك واللافقاريات في المرتفعات. بيولوجيا المياه العذبة DOI 10.1111 / FWB.13631

لوثيان AJ , تومرز شبيبة , أولبرايت إيه و O & # 39Brien P و لوكاس إم سي (2020) استعادة اتصال النهر من أجل لامبري النهر الأوروبي المهاجر من المنبع: فعالية تصميمين من البلاط المرصع أفقيًا. أبحاث النهر والتطبيقات DOI 10.1002 / rra.3734

هانزن سي ، لوكاس إم سي ، O & # 39Brien G، Downs CT and Willows-Munro S (2020) أنواع ثعابين المياه العذبة الأفريقية ( أنغيلا spp.) تحديد من خلال تشفير الحمض النووي الشريطي. بحوث المياه العذبة والبحرية . DOI 10.1071 / MF19390

صن ج , Galib SM و لوكاس إم سي (2020) هل قوائم الجرد الوطنية مناسبة لاحتياجات استعادة توصيلية التيار؟ اختبار مستجمعين. مجلة المياه والبيئة. DOI 10.1111 / wej.12578


محرر العدد الخاص

تمثل النظم البيئية للمياه العذبة أقل من 0.01٪ من إجمالي مساحة سطح الكوكب ، لكنها تدعم عددًا لا يحصى من الأنواع. ومع ذلك ، فإن هذه النظم الإيكولوجية تعاني من خسارة كبيرة في التنوع البيولوجي. يؤدي تغيير الموائل ، والتعرية ، وإزالة الغابات في حوض مستجمعات المياه ، والأنواع الغازية ، وبناء السدود وقنوات الأنهار ، والتلوث ، والأمراض ، وتغير المناخ إلى فقدان التنوع البيولوجي في هذه النظم البيئية.

الهدف من هذا العدد الخاص هو تقديم المراجعات والملاحظات والأبحاث الأصلية التي (ليست شاملة) تتناول الموضوعات التالية: تنوع الحيوانات المائية ، وشبكات الغذاء ، والتنوع الوراثي للحيوانات المائية ، وطرق مراقبة معززة للحيوانات المائية ، وتقييم جودة الموائل باستخدام مؤشر أنواع الحيوانات المائية. تعد الدراسات التي تعمل على تحسين فهمنا للتأثيرات البشرية المنشأ والتغيرات التي تطرأ على الحيوانات المائية في النظم البيئية للمياه العذبة مناسبة أيضًا.

الأستاذ الدكتور يونو دو
المحرر الضيف

معلومات تقديم المخطوطات

يجب تقديم المخطوطات عبر الإنترنت على www.mdpi.com من خلال التسجيل وتسجيل الدخول إلى هذا الموقع. بمجرد التسجيل ، انقر هنا للذهاب إلى نموذج التقديم. يمكن تقديم المخطوطات حتى الموعد النهائي. سيتم مراجعة جميع الأوراق من قبل الأقران. سيتم نشر الأوراق المقبولة بشكل مستمر في المجلة (بمجرد قبولها) وسيتم إدراجها معًا على موقع الإصدار الخاص. المقالات البحثية ، مقالات المراجعة بالإضافة إلى الاتصالات القصيرة مدعوة. بالنسبة للأوراق المخططة ، يمكن إرسال عنوان وملخص قصير (حوالي 100 كلمة) إلى مكتب التحرير للإعلان على هذا الموقع.

يجب ألا تكون المخطوطات المقدمة قد نُشرت سابقًا ، أو أن تكون قيد الدراسة للنشر في مكان آخر (باستثناء أوراق وقائع المؤتمرات). يتم تحكيم جميع المخطوطات بدقة من خلال عملية مراجعة أقران أعمى واحدة. يتوفر دليل للمؤلفين ومعلومات أخرى ذات صلة لتقديم المخطوطات في صفحة إرشادات المؤلفين. الحيوانات هي مجلة شهرية دولية مفتوحة الوصول تخضع لمراجعة الأقران تنشرها MDPI.

يرجى زيارة صفحة تعليمات المؤلفين قبل إرسال المخطوطة. رسوم معالجة المقالة (APC) للنشر في مجلة الوصول المفتوح هذه هي 1800 فرنك سويسري (فرنك سويسري). يجب أن تكون الأوراق المقدمة منسقة بشكل جيد وأن تستخدم اللغة الإنجليزية بشكل جيد. يمكن للمؤلفين استخدام خدمة تحرير اللغة الإنجليزية الخاصة بـ MDPI قبل النشر أو أثناء مراجعات المؤلف.


قائمة قائمة المجلة

ADAS UK Ltd ، كلية الطب البيطري والعلوم ، جامعة نوتنغهام ، حرم ساتون بونينجتون الجامعي ، لوبورو ، 12 جنيهًا مصريًا 5RD ليسيسترشاير ، المملكة المتحدة

ADAS UK Ltd ، كلية الطب البيطري والعلوم ، جامعة نوتنغهام ، حرم ساتون بونينجتون الجامعي ، لوبورو ، 12 جنيهًا مصريًا 5RD ليسيسترشاير ، المملكة المتحدة

ADAS Boxworth، ADAS UK Ltd، Boxworth، CB23 4NN Cambridgeshire، UK

ADAS Wolverhampton، ADAS UK Ltd، Pendeford House، Pendeford Business Park، Wobaston Road، Wolverhampton، WV9 5AP UK

كلية الطب البيطري والعلوم ، جامعة نوتنغهام ، حرم ساتون بونينغتون الجامعي ، لوبورو ، 12 جنيهًا مصريًا 5RD ليسيسترشاير ، المملكة المتحدة

ADAS UK Ltd ، كلية الطب البيطري والعلوم ، جامعة نوتنغهام ، حرم ساتون بونينغتون الجامعي ، لوبورو ، 12 جنيهًا مصريًا 5RD ليسيسترشاير ، المملكة المتحدة

ADAS UK Ltd ، كلية الطب البيطري والعلوم ، جامعة نوتنغهام ، حرم ساتون بونينجتون الجامعي ، لوبورو ، 12 جنيهًا مصريًا 5RD ليسيسترشاير ، المملكة المتحدة

ADAS Boxworth، ADAS UK Ltd، Boxworth، CB23 4NN Cambridgeshire، UK

ADAS Wolverhampton، ADAS UK Ltd، Pendeford House، Pendeford Business Park، Wobaston Road، Wolverhampton، WV9 5AP UK

كلية الطب البيطري والعلوم ، جامعة نوتنغهام ، حرم ساتون بونينغتون الجامعي ، لوبورو ، 12 جنيهًا مصريًا 5RD ليسيسترشاير ، المملكة المتحدة


التجارب والنتائج

وجدنا أن خط الأنابيب المكون من مرحلتين تفوق في الأداء على خط أنابيب من خطوة واحدة (الملحق SI, تحديد المرحلة الواحدة): في المرحلة الأولى ، قامت الشبكة بحل المهمة الفارغة مقابل المهمة الحيوانية (المهمة الأولى) (أي اكتشاف ما إذا كانت الصورة تحتوي على حيوان) في المرحلة الثانية لاستخراج المعلومات ، ثم قامت الشبكة بالإبلاغ عن معلومات حول الصور التي تحتوي على حيوانات . وجدنا أن 75٪ من الصور وصفها البشر بأنها فارغة ، وبالتالي فإن أتمتة المرحلة الأولى وحدها توفر 75٪ من العمالة البشرية.

تحتوي مرحلة استخراج المعلومات على ثلاث مهام إضافية: المهمة الثانية ، تحديد الأنواع الموجودة ، المهمة الثالثة ، حساب عدد الحيوانات والمهمة الرابعة ، وصف سمات الحيوانات الإضافية (سلوكهم وما إذا كان الشباب موجودًا). لقد اخترنا تدريب نموذج واحد لأداء جميع هذه المهام في وقت واحد - وهي تقنية تسمى التعلم متعدد المهام (47) - لأن (أنا) هذه المهام مرتبطة ببعضها البعض ، وبالتالي يمكنهم مشاركة الأوزان التي تشفر الميزات المشتركة لجميع المهام (على سبيل المثال ، الميزات التي تساعد في التعرف على الحيوانات) ، غالبًا ما يؤدي تعلم مهام متعددة ذات صلة بالتوازي إلى تحسين الأداء في كل مهمة فردية (48) و (ثانيا) يتطلب القيام بذلك عددًا أقل من معلمات النموذج مقابل نموذج منفصل لكل مهمة ، مما يعني أنه يمكننا حل جميع المهام بشكل أسرع وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة ، كما أن النموذج أسهل في النقل والتخزين. ستصبح هذه المزايا مهمة بشكل خاص إذا تم تشغيل نماذج الشبكة العصبية هذه على اعتراضات الكاميرا البعيدة لتحديد الصور المراد تخزينها أو إرسالها.

مجموعات البيانات.

في هذا العمل ، عالجنا فقط تحديد نوع واحد بدلاً من أنواع متعددة في صورة [أي التصنيف أحادي التسمية (16)]. لذلك ، أزلنا الصور التي صنفها البشر على أنها تحتوي على أكثر من نوع واحد من مجموعات التدريب والاختبار لدينا (1.2٪ من مجموعة البيانات). تم تشكيل مجموعات التدريب والاختبار لمرحلة استخلاص المعلومات من 25٪ من الصور التي وصفها البشر بأنها غير فارغة.

إذا كانت هناك صور متشابهة بشكل مفرط في مجموعات التدريب والاختبار ، فيمكن للنماذج فقط حفظ الأمثلة ثم عدم التعميم جيدًا على الصور غير المتشابهة. لتجنب هذه المشكلة ، نضع أحداث الالتقاط بأكملها (التي تحتوي على صور مماثلة) في مجموعة التدريب أو الاختبار. من إجمالي 301،400 حدث أسر احتوت على حيوان ، أنشأنا مجموعة تدريب تحتوي على 284000 حدث أسر ومجموعتين اختبار. تحتوي مجموعة الاختبار المصنفة من قبل الخبراء على 3800 حدث أسر مع تسميات الأنواع والتعداد. تحتوي مجموعة الاختبار التي تم تصنيفها بواسطة المتطوعين على 17400 حدث أسر تم تصنيفها من قبل المتطوعين ، ولديها ملصقات للأنواع والتعدادات والسلوكيات ووجود الشباب. تحتوي مجموعة البيانات على صور تم التقاطها ليلًا ونهارًا ، لكننا وجدنا أن هذا كان له تأثير ضئيل على الأداء (الملحق SI, دقة النهار مقابل الليل).

معماريات.

DNNs المختلفة لها بنى مختلفة ، مما يعني نوع الطبقات التي تحتوي عليها (على سبيل المثال ، الطبقات التلافيفية ، والطبقات المتصلة بالكامل ، وطبقات التجميع ، وما إلى ذلك) وعدد هذه الطبقات وترتيبها وحجمها (13). في هذا العمل ، اختبرنا تسعة هياكل حديثة مختلفة في أو بالقرب من أحدث التقنيات (الجدول 1) للعثور على الشبكات الأفضل أداءً ومقارنة نتائجنا بتلك من Gomez et al. (45). لقد قمنا بتدريب كل نموذج مرة واحدة فقط لأن القيام بذلك مكلف من الناحية الحسابية ولأن كل من الأدلة النظرية والتجريبية تشير إلى أن DNNs مختلفة مدربة بنفس البنية ، ولكن تمت تهيئتها بشكل مختلف ، غالبًا ما تتقارب مع مستويات أداء مماثلة (13 ، 17 ، 51).

أداء بنيات التعلم العميق المختلفة

تتمثل إحدى الطرق المعروفة لتحسين دقة التصنيف في استخدام مجموعة من النماذج في نفس الوقت ومتوسط ​​تنبؤاتها. بعد تدريب جميع النماذج التسعة لكل مرحلة ، شكلنا مجموعة من النماذج المدربة من خلال حساب متوسط ​​تنبؤاتها (الملحق SI, متوسط ​​التنبؤ). مزيد من التفاصيل حول البنى وطرق التدريب وخطوات المعالجة المسبقة والمعلمات الفائقة موجودة الملحق SI, المعالجة المسبقة والتدريب. لتمكين المجموعات الأخرى من تكرار النتائج التي توصلنا إليها وتسخير هذه التكنولوجيا لمشاريعهم الخاصة ، نقوم بنشر البرنامج المطلوب لإجراء تجاربنا على أنه كود متاح مجانًا ومفتوح المصدر. نقوم أيضًا بنشر DNNs النهائية المدربة على SS بحيث يمكن للآخرين استخدامها كما هي أو لنقل التعلم. يمكن الوصول إلى كل من الكود والنماذج على https://github.com/Evolving-AI-Lab/deep_learning_for_camera_trap_images.

المهمة الأولى: الكشف عن الصور التي تحتوي على حيوانات.

لهذه المهمة ، أخذت نماذجنا صورة كمدخلات وإخراج اثنين من الاحتمالات التي تصف ما إذا كانت الصورة تحتوي على حيوان أم لا (أي التصنيف الثنائي). قمنا بتدريب تسعة نماذج للشبكات العصبية (الجدول 1). نظرًا لأن 75٪ من مجموعة بيانات SS مصنفة على أنها فارغة ، لتجنب عدم التوازن بين الفئتين الفارغة وغير الفارغة ، أخذنا جميع الصور غير الفارغة 25٪ (757000) واخترنا عشوائيًا 757000 صورة فارغة. ثم تم تقسيم مجموعة البيانات هذه إلى مجموعات تدريب واختبار.

احتوت مجموعة التدريب على 1.4 مليون صورة ، واحتوت مجموعة الاختبار على 105000 صورة. نظرًا لأن مجموعة بيانات SS تحتوي على تسميات لأحداث الالتقاط فقط (وليس الصور الفردية) ، فقد قمنا بتعيين تسمية كل حدث التقاط لجميع الصور في هذا الحدث. حققت جميع الأبنية دقة تصنيف تصل إلى 95.8٪ في هذه المهمة. حقق نموذج VGG أفضل دقة بنسبة 96.8٪ (الجدول 2). لإظهار صعوبة المهمة وحيث تفشل النماذج حاليًا ، يتم عرض العديد من الأمثلة لأفضل نموذج (VGG) في الملحق SI, النتائج على مجموعة الاختبار ذات العلامات التطوعية، و الملحق SI، يوضح الشكل S10 مصفوفة الارتباك الأفضل للنموذج.

دقة النماذج المختلفة في المهمة الأولى: الكشف عن الصور التي تحتوي على حيوانات

المهمة الثانية: تحديد الأنواع.

بالنسبة لهذه المهمة ، أنتجت طبقة المخرجات المقابلة احتمالات أن تكون الصورة المدخلة واحدة من 48 نوعًا ممكنًا. كما هو معتاد في مجال رؤية الكمبيوتر ، أبلغنا عن دقة أعلى رقم 1 (هل الإجابة صحيحة؟) ودقة أعلى 5 (هل الإجابة الصحيحة في أفضل 5 تخمينات بواسطة الشبكة؟). هذا الأخير مفيد في الحالات التي تظهر فيها أشياء متعددة في صورة ، حتى إذا كانت تسمية الحقيقة الأساسية في مجموعة البيانات هي واحدة منها فقط. تعتبر أعلى 5 درجات أيضًا ذات أهمية خاصة في هذا العمل لأنه يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة البشر على تصنيف البيانات بشكل أسرع (بدلاً من أتمتة المهمة بالكامل). في هذا السياق ، يمكن عرض صورة للإنسان مع أفضل 5 تخمينات للذكاء الاصطناعي. كما ذكرنا أدناه ، حددت أفضل تقنياتنا الحيوان الصحيح في قائمة الخمسة الأوائل بنسبة 99.1٪ من الوقت. وبالتالي ، فإن تقديم مثل هذه القائمة يمكن أن يوفر على البشر جهود العثور على اسم النوع الصحيح في قائمة من 48 نوعًا و gt99 ٪ من الوقت ، على الرغم من أن دراسات المستخدم البشري ستكون مطلوبة لاختبار هذه الفرضية.

تم القياس على مجموعة الاختبار المسمى الخبراء ، حيث حصلت مجموعة الطراز على 94.9٪ أعلى 1 و 99.1٪ أعلى 5 دقة (الملحق SI، يوضح الشكل S11 مصفوفة الارتباك الخاصة به) ، بينما حصل أفضل نموذج فردي (ResNet-152) على 93.8٪ أعلى 1 و 98.8٪ أعلى 5 دقة (الشكل 5 ، العلوي). تم الإبلاغ عن النتائج على مجموعة الاختبار المسمى المتطوع جنبًا إلى جنب مع العديد من الأمثلة (مثل الشكل 1) في الملحق SI, النتائج على مجموعة الاختبار ذات العلامات التطوعية.

(العلوي) Top-1 و top-5 دقة النماذج المختلفة في مهمة تحديد أنواع الحيوانات الموجودة في الصورة. على الرغم من أن دقة جميع النماذج متشابهة ، إلا أن مجموعة النماذج هي الأفضل بنسبة 94.9٪ أعلى 1 و 99.1٪ أعلى 5. (أدنى) أعلى 1 دقة والنسبة المئوية للتنبؤات داخل حاوية ± 1 لعد الحيوانات في الصور. مرة أخرى ، مجموعة النماذج هي الأفضل مع 63.1٪ top-1 و 84.7٪ من التنبؤ ضمن ± 1 bin.

المهمة الثالثة: عد الحيوانات.

هناك العديد من الطرق المختلفة لعد الكائنات في الصور عن طريق التعلم العميق (52 –54) ، لكن جميعها تقريبًا تتطلب ملصقات لإحاطة الصناديق حول كائنات مختلفة في الصورة. نظرًا لأن هذا النوع من المعلومات غير متاح بسهولة في مجموعة بيانات SS ، فقد تعاملنا مع عد الحيوانات كمشكلة تصنيف وتركنا طرقًا أكثر تقدمًا للعمل في المستقبل. بعبارة أخرى ، بدلاً من عد الحيوانات في الصورة فعليًا ، قمنا بتعيين الصورة إلى واحدة من 12 صندوقًا ممكنًا يمثل كل منها 1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5 ، 6 ، 7 ، 8 ، 9 ، 10 ، 11-50 ، أو +51 فردًا على التوالي. بالنسبة لهذه المهمة ، بالإضافة إلى الإبلاغ عن أعلى مستوى من الدقة ، قمنا أيضًا بالإبلاغ عن النسبة المئوية للصور التي تم تصنيفها بشكل صحيح ضمن حاوية ± 1 (1).

بالنسبة لهذه المهمة ، حصلت مجموعة النماذج في مجموعة الاختبار المسمى الخبراء على دقة تبلغ 63.1٪ من الدرجة الأولى ، وكانت 84.7٪ من التنبؤات ضمن حاوية ± 1. الملحق SI، يوضح الشكل S10 مصفوفة ارتباك المجموعة. كانت نفس المقاييس لأفضل نموذج فردي (ResNet-152) 62.8٪ و 83.6٪ على التوالي (الشكل 5 ، أدنى). تم الإبلاغ عن النتائج على مجموعة الاختبار المسمى المتطوع جنبًا إلى جنب مع العديد من الأمثلة في الملحق SI, النتائج على مجموعة الاختبار ذات العلامات التطوعية.

المهمة الرابعة: السمات الإضافية.

تحتوي مجموعة بيانات SS على تسميات لست سمات إضافية: الوقوف ، والراحة ، والحركة ، والأكل ، والتفاعل ، وما إذا كان الشباب موجودون (الشكل 1). نظرًا لأن هذه السمات ليست متعارضة (خاصة بالنسبة للصور التي تحتوي على أفراد متعددين) ، فإن هذه المهمة عبارة عن مشكلة تصنيف متعدد التسميات (55 ، 56). النهج التقليدي لتصنيف متعدد العلامات هو تحويل المهمة إلى مجموعة من مهام التصنيف الثنائي (55 ، 57). لقد فعلنا ذلك من خلال امتلاك ، لكل سمة إضافية ، طبقة إخراج softmax مكونة من اثنين من الخلايا العصبية والتي تنبأت باحتمالية وجود هذا السلوك (أو عدم وجوده) في الصورة.

لا تحتوي مجموعة الاختبار المصنفة من قبل الخبراء على تسميات لهذه السمات الإضافية ، لذلك استخدمنا تصويت الأغلبية بين تسميات المتطوعين باعتباره تسمية الحقيقة الأساسية لكل سمة. قمنا بحساب المخرجات بشكل صحيح إذا كان توقع النموذج لتلك السمة هو & gt50٪ ومطابقًا لتسمية الحقيقة الأرضية.

نقوم بالإبلاغ عن مقاييس التصنيف التقليدية متعددة العلامات ، على وجه التحديد ، دقة التسمية المتعددة والدقة والاستدعاء (56). تم تجميع مجموعة النماذج عبر جميع السمات ، وأنتجت دقة 76.2٪ ، ودقة 86.1٪ ، واسترجاع 81.1٪. كانت نفس المقاييس لأفضل طراز منفرد (ResNet-152) 75.6٪ و 84.5٪ و 80.9٪ على التوالي. تم الإبلاغ عن المزيد من النتائج للتنبؤ بالسمات الإضافية في الملحق SI, النتائج على مجموعة الاختبار ذات العلامات التطوعية. بالنسبة لهذه المهمة وجميع المهام السابقة ، نقدم أمثلة على التنبؤات الصحيحة في الشكل 6 وتنبؤات الشبكة غير الصحيحة في الشكل 7.

معروضة تسع صور تم تصنيف نموذج ResNet-152 بشكل صحيح. يوجد فوق كل صورة مجموعة من الملصقات التي يوفرها الخبراء (لنوع الأنواع وعددها) والتسميات المقدمة من المتطوعين (للسمات الإضافية) ، بالإضافة إلى توقع النموذج لتلك الصورة. يوجد أسفل كل صورة أهم التخمينات للنموذج لمهام مختلفة ، حيث يشير عرض أشرطة الألوان إلى إخراج النموذج لكل تخمين ، والذي يمكن تفسيره على أنه ثقته في هذا التخمين.

(أ- أنا) معروضة تسع صور تم تصنيف نموذج ResNet-152 عليها بشكل غير صحيح. يوجد فوق كل صورة مجموعة من الملصقات التي يوفرها الخبراء (لنوع الأنواع وعددها) والتسميات المقدمة من المتطوعين (للسمات الإضافية) ، بالإضافة إلى توقع النموذج لتلك الصورة. يوجد أسفل كل صورة أهم التخمينات للنموذج لمهام مختلفة ، حيث يشير عرض أشرطة الألوان إلى إخراج النموذج لكل تخمين ، والذي يمكن تفسيره على أنه ثقته في هذا التخمين. يمكن للمرء أن يرى سبب صعوبة الحصول على الصور بشكل صحيح. جي و أنا تحتوي على أمثلة للضوضاء الناتجة عن تعيين تسمية لحدث الالتقاط لجميع الصور في الحدث. أ ، ب, د، و ح أظهر كيف أن كون الحيوانات بعيدًا جدًا عن الكاميرا يجعل التصنيف صعبًا.


تأسست لجنة مصايد البحيرات العظمى في عام 1955 من قبل الكنديين / الأمريكيين. اتفاقية مصايد البحيرات الكبرى. تنسق اللجنة أبحاث مصايد الأسماك ، وتسيطر على لامبري البحر الغازي ، وتسهل إدارة مصايد الأسماك التعاونية بين وكالات الإدارة الحكومية ، والإقليمية ، والقبلية ، والفيدرالية.

يحتوي موقع حفظ الأسماك والأحياء المائية على موارد لمربي الأحياء المائية الذين يعيشون في الولايات المتحدة. كما يوفر معلومات للمهتمين برياضة الصيد ، بما في ذلك روابط لمواقع إلكترونية عن القوارب الترفيهية والصيد الرياضي.


فوائد التطوع

مقابل مواهبهم وحماسهم وطاقتهم ، يتمتع متطوعو أكواريوم بما يلي:

  • تدريب احترافي لدورك
  • امتيازات العضوية السنوية بما في ذلك الدخول اليومي المجاني
  • مرآب مجاني للسيارات للمتطوعين المنتظمين خلال نوبات العمل التطوعي
  • خصومات متجر الهدايا والمقاهي
  • الفرص الاجتماعية وفعاليات تقدير المتطوعين الرسمية
  • ابتسامات ومشاركة وتقدير غير محدود من 1.3 مليون ضيف سنويًا

الملف الشخصي

يدير الدكتور هارمز برنامج الصحة البحرية في CMAST ، ويجري أبحاثًا تطبيقية سريرية حول صحة وأمراض الأنواع المائية وغير المحلية في سياق تقديم الخدمات البيطرية والدعم في أحواض الأسماك NC ، ومركز كارين بيزلي لإنقاذ وإعادة تأهيل السلاحف البحرية ، البحرية شبكات الجنوح للثدييات والسلاحف البحرية ، ومرافق الاستزراع المائي للبحوث في المنطقة ، ومختبراتنا البحرية في مدينة مورهيد / منطقة بوفورت.

تضمنت الأعمال الحديثة تحديد مسببات الأمراض الحيوانية المائية الجديدة والناشئة ، ومواجهة تحديات التخدير الفريدة لبحوث البيولوجيا الحسية في الماء ، وتقييم وتخفيف التأثير الفسيولوجي لتقنيات الصيد لبحوث الحياة البرية ، ومخاوف الرفاهية للحيتان الكبيرة التي تقطعت بها السبل ، والحرائك الدوائية في الأنواع غير المحلية.

حصل الدكتور هارمز على درجة الدكتوراه في الطب من جامعة ولاية أيوا في عام 1989 ، وعلى درجة الدكتوراه في علم المناعة من جامعة ولاية نورث كارولاينا في عام 1999.

الانتماءات
الشهادات

التركيز على البحث

نماذج أمراض الحيوان العفوية

يجري الدكتور هارمز أبحاثًا تطبيقية إكلينيكية حول صحة وأمراض الأنواع المائية وغير المحلية في سياق تقديم الخدمات البيطرية والدعم في أحواض الأسماك في نورث كارولاينا ومركز كارين بيزلي لإنقاذ وإعادة تأهيل السلاحف البحرية والثدييات البحرية والسلاحف البحرية ، وأبحاث المنطقة مرافق الاستزراع المائي ، ومختبراتنا البحرية في مدينة مورهيد / منطقة بوفورت.

تضمنت الأعمال الحديثة تحديد مسببات الأمراض الحيوانية المائية الجديدة والناشئة ، ومواجهة تحديات التخدير الفريدة لبحوث البيولوجيا الحسية في الماء ، وتقييم وتخفيف التأثير الفسيولوجي لتقنيات الصيد لبحوث الحياة البرية ، ومخاوف الرفاهية للحيتان الكبيرة التي تقطعت بها السبل ، والحرائك الدوائية في الأنواع غير المحلية.

صوت الخريجين: ما يعنيه طب الحيوان في CVM بالنسبة لي

بصفته طبيبًا بيطريًا رئيسيًا في ساوث كارولينا أكواريوم في تشارلستون ، كارولينا الجنوبية ، يعالج شين بويلان (DVM ، & # 821705) بعضًا من أكثر الحيوانات البحرية المدهشة في العالم ، بما في ذلك السلاحف البحرية التي تأثرت بانسكابات النفط في خليج المكسيك والأشخاص ذوي الرؤوس الضخمة المحتاجين إعادة التأهيل في الأكواريوم ومركز رعاية السلاحف البحرية # 8217s. كطالب في NC

الأشياء البرية: 30 عامًا من طب الحيوان في CVM

قبل 30 عامًا ، غيرت CVM الطريقة التي كان يتم بها ممارسة الطب الحيواني وتعليمه. اليوم ، لا تزال قوة لا مثيل لها في الميدان.

دراسة جديدة تعود بالسلاحف البحرية التي تم إعادة تأهيلها وإطلاقها

ساعد Craig Harms في تمييز السلاحف الجلدية ذات الظهر الهائل في المياه المفتوحة لتتبع صحتها. لقد حدد مسببات الأمراض الحيوانية المائية الجديدة ، ودرس سمع السلاحف الخضراء اليافعة وساعد في تحسين بروتوكولات التخدير لعدد كبير من الأنواع البحرية. لقد سار في شواطئ نورث كارولينا عدة مرات لإعادة السلاحف البحرية المعاد تأهيلها

علامات صغيرة ، مساعدة كبيرة للسلاحف الجلدية المهددة بالانقراض

كان Craig Harms جزءًا من فريق بحث كبير قام مؤخرًا بوضع علامة على السلاحف الجلدية الظهر قبالة ساحل ولاية كارولينا الشمالية لأول مرة.

حوت تقطعت بهم السبل؟ يوجد تطبيق لهذا

شهد Craig Harms حصته من الحيتان والدلافين التي تقطعت بهم السبل كطبيب بيطري للحياة البرية المائية في ولاية نورث كارولاينا على أساس ساحل ولاية كارولينا الشمالية. الآن ، بفضل التعاون مع كلية تشارلستون ، تمكن Harms المستجيبين الأوائل من تقديم المساعدة لهذه الحيوانات عبر iPhone. "يتم استشارتي بشأن الحيتانيات الشاطئية - الدلافين

مرور 20 عامًا على شراكة إنقاذ السلاحف

إنها أيضًا السنة الحادية عشرة التي تتاح لطلاب السنة الرابعة من CVM الفرصة لتجربة التناوب السريري في إعادة تأهيل السلاحف البحرية وإنقاذها.

رد أعضاء هيئة التدريس في ولاية نورث كارولاينا على الرقم القياسي للسلاحف البحرية الصاعقة الباردة

شهد شهر ديسمبر / كانون الأول الدافئ بشكل غير معتاد ، متبوعًا بانخفاض حاد في درجات الحرارة بعد العام الجديد ، عددًا قياسيًا من السلاحف البحرية الخضراء الشابة على الساحل حيث تكون عرضة للإصابة بمتلازمة الصاعقة الباردة.

دراسة بحثية تعزز علاج الألم في Ferrets

أجرى فريق أبحاث NC State CVM دراسة عن الميلوكسيكام في تسعة ذكور وتسع إناث قوارض. من بين اكتشافات الفريق ، قد تكون جرعة الميلوكسيكام الصحيحة مماثلة لتلك المطلوبة للقطط والكلاب ، و.

تطلب NOAA من خبراء CVM المشاركة في الاستجابة للانسكاب النفطي

طلب الانسكاب النفطي: تلقت كلية الطب البيطري بجامعة ولاية كارولينا الشمالية طلبًا طارئًا من الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي لخبراء الحيوانات البحرية للمساعدة في الاستجابة للانسكاب النفطي في ساحل الخليج. الدكتور جريج ليوبارت ، أستاذ طب الحيوانات المائية الدكتور كريج هارمز ، أستاذ مشارك في الأحياء المائية والحياة البرية وعلم الحيوان


مصايد الأسماك والعلوم المائية

توفر مصايد الأسماك والعلوم المائية علمًا موضوعيًا لدعم حماية وإدارة مصايد الأسماك والموارد المائية ، مع الابتكار والتميز في البحث والتعليم والإرشاد. الكلية لديها برامج في أربعة مجالات: تربية الأحياء المائية ، صحة الحيوانات المائية ، الحفاظ على البيئات الطبيعية وإدارتها ، ومصايد الأسماك المستدامة. تمتد العديد من المشاريع في هذه المجالات وتتضمن التعاون مع علماء آخرين في UF ، وجامعات ومعاهد أخرى ، ووكالات إدارة الموارد الفيدرالية بالولاية وأمبير.

تعليم

ابحاث

تمديد

مصايد الأسماك والعلوم المائية
7922 NW 71st St
صندوق بريد 110600
جينسفيل ، فلوريدا 32611-0610

(352) 273.3642
(352) 392.3672 فاكس

أخبار برنامج فاس

حرائق المياه العذبة

Newsbites: يونيو eNews

باحث UF يدرس طرق تقليل المد الأحمر

الأعاصير وظاهرة النينيو وتكاثر الطحالب الضارة

عينت الدكتورة شيرلي بيكر مديرة برنامج مساعدة جديدة للموارد الطبيعية

الجمال الداخلي: تم الكشف عن الهياكل العظمية من مجموعة أسماك المتحف و # 8217s

يكتشف علماء UF كيف تمنع الأسماك المحلية تكوّن الأنواع الغازية عالميًا

أيام الصيد العائلي تستأنف في 21 أغسطس

يتعرف علماء UF على الضفدع الاستوائي المخالب الغازي المحتمل

فوجئ الباحثون بالعثور على جزيئات بلاستيكية دقيقة في بحيرات فلوريدا كيز

أماكن الدراسة

مصايد الأسماك المستدامة

يخدم برنامج مصايد الأسماك المستدامة مصايد الأسماك الترفيهية والتجارية في فلوريدا ، والتي تتمتع بأعلى قيمة اقتصادية لأي ولاية في الولايات المتحدة الأمريكية. يركز البرنامج على 1) آثار جودة الموائل على تجمعات الأسماك ، 2) نمذجة السكان وتقييم المخزون ، 3) تحديد موائل الأسماك الأساسية ، 4) الانتشار العام لمصايد الأسماك المستدامة. تشمل مجالات البحث في هذا البرنامج كلاً من مصايد الأسماك البحرية والمياه العذبة وتشمل بيولوجيا ونمذجة السكان ، والبيئة السلوكية ، وتاريخ الحياة ، والعوامل التي تؤثر على هيكل مجتمع الأسماك. قدّرت دراسات محددة نمو وموت الأنواع المهمة التجارية والترفيهية ، وتوقعت استجابات السكان للتغيرات في حدود الحجم ، والتأثيرات المحددة للبطولة على مصايد الأسماك الترفيهية ، وتأثيرات الموائل المختبرة على التباين في النمو ومعايير تاريخ الحياة ، وتقييم بيولوجيا السكان والمجتمع ديناميات الشعاب ذات درجات الحرارة المرتفعة.

صحة الحيوانات المائية

صحة الحيوانات المائية هو برنامج متعدد التخصصات حقًا راسخ في جامعة فلوريدا يشتمل على أعضاء هيئة تدريس وموظفين وطلاب من مصايد الأسماك والعلوم المائية وكلية الطب البيطري ومختبر ويتني. يركز هذا البرنامج على ، 1) تشخيص الأمراض وإدارة صحة الأمبير ، 2) تقييم آثار تكاثر الطحالب السامة وملوثات البيئة ، و 3) برنامج تعليمي مكثف في صحة الحيوانات المائية من خلال كلية الدراسات العليا وبرامج الإرشاد. لمزيد من المعلومات حول هذا المجال الأساسي: صحة الحيوانات المائية.

تربية الأحياء المائية

تربية الأحياء المائية هي استزراع المياه العذبة أو الكائنات البحرية ، بما في ذلك الأسماك والمحار والنباتات. على نطاق عالمي ، وكذلك في ساحاتنا الخلفية ، تلعب تربية الأحياء المائية العديد من الأدوار المهمة في الزراعة وإدارة الموارد الطبيعية. تُستخدم تربية الأحياء المائية من أجل 1) إنتاج حيوانات ونباتات مهمة اقتصاديًا للأغذية والترفيه والمنتجات التجارية وإدارة النظام البيئي ، 2) حماية وتعزيز التجمعات البرية من خلال التربية الأسيرة والتربية الاصطناعية ، و 3) الحفاظ على الكائنات الحية في ظل ظروف خاضعة للرقابة من أجل الدراسة الأساسية العمليات البيولوجية. من أجل تربية الأحياء المائية بنجاح في النظم المدارة ، يجب على مربي الأحياء المائية الاستفادة من مجموعة متنوعة من التخصصات البيولوجية بما في ذلك التغذية والنمو والتكاثر والطب والتربية والهندسة. يركز قسمنا على علم الوراثة ، وعلم وظائف الأعضاء الإنجابية والبيئية ، والإدارة الصحية ، والتغذية. معمل الاستزراع المائي الاستوائي

الحفاظ على البيئة المائية وإدارتها

يعد الحفاظ على البيئات المائية وإدارتها بمثابة استجابة للتحديات الخطيرة التي تواجه فلوريدا بسبب النمو الهائل للتنمية البشرية. يركز هذا البرنامج على 1) تحقيق فهم موضوعي وشامل لهيكل ووظيفة النظم البيئية ، 2) توفير المعلومات الهامة اللازمة لتطوير نهج الإدارة التي تضمن سلامة واستدامة الموارد الطبيعية الهامة و 3) توليد الموارد البشرية اللازمة لمواجهة تحديات الإدارة في المستقبل من خلال برامج التعليم والإرشاد.

القضايا الرئيسية

الحد الأدنى للتدفقات والمستويات (MFLs) - تم إنشاؤه من قبل مناطق إدارة المياه (WMD) لحماية الموارد المائية من الضرر الناجم عن التغيرات البشرية في التدفق. يشعر المواطنون بالقلق لأن كل MFL يؤثر على توافر المياه للزراعة والمناطق الحضرية ، والوصول إلى الترفيه. نحن نعمل مع العديد من الوكالات الحكومية والفيدرالية لتوفير علم موضوعي فيما يتعلق بتأثيرات MFLs على الموارد المائية الحية ، بما في ذلك الأسماك وموائلها الأساسية.

تقييم المخزون السمكي - يتضمن تقدير الوفرة والنمو والعمر والحجم بدقة من أجل الحفاظ على مصايد الأسماك المستدامة. يشعر المواطنون بالقلق لأن هذه التقييمات تستخدم لوضع قيود على الحصاد التجاري والترفيهي. نحن نقدم علمًا موضوعيًا للوكالات التي تقيم المخزونات. النمذجة التنبؤية هي مجال النمو الرئيسي لهذا البرنامج.

تحسين موائل مصايد الأسماك - يتعلق بتأثيرات التغيير الميكانيكي للموئل في البحيرات والاستعادة الهيدرولوجية في الأنهار. يشعر المواطنون بالقلق إزاء فقدان موائل الأسماك المرتبطة بمستويات البحيرة المستقرة وتنمية السواحل. نحن نقدم العلم للوكالات لدعم معالجة الموائل في المياه العذبة.

الشعاب الاصطناعية - تتعلق بالبحوث التي أجرتها هذه الإدارة على مدى السنوات العشر الماضية لتحسين حجم وتكوين الشعاب المرجانية الاصطناعية كموائل سمكية قيّمة في خليج المكسيك. يشعر المواطنون بالقلق إزاء ضغوط الصيد المكثفة على الشعاب الطبيعية ويدركون فوائد الشعاب الاصطناعية لمصايد الأسماك المستدامة والغوص الترفيهي والأنشطة الأخرى. نحن نقدم العلم والتوعية لدعم تطوير هذا البرنامج على مستوى الولاية.

أزهار الطحالب السامة - تتعلق بتأثيرات الإزهار في أنظمة المياه العذبة والبحرية. يشعر المواطنون بالقلق إزاء إغلاق الشواطئ ونفوق الأسماك بسبب المد الأحمر على طول ساحل الخليج والتحذيرات بشأن السباحة وصيد الأسماك والاستجمام في البحيرات والأنهار. نحن نعمل مع كلية الطب البيطري (CVM) لتطوير برنامج شامل لتحديد ضوابط تكاثر الطحالب ، ومستويات إنتاج السموم ، والتأثيرات على الأسماك وغيرها من الكائنات الحية المائية.

التخثث - يتعلق بتأثير المدخلات الغذائية المتزايدة للبحيرات والينابيع والأنهار والمياه الساحلية ، والمعايير التي وضعتها وكالة حماية البيئة في الولايات المتحدة ووزارة حماية البيئة في فلوريدا (FDEP) للحد من مدخلات المغذيات إلى الموارد المائية. يشعر المواطنون بالقلق إزاء التكاليف المرتفعة والنتائج السلبية المحتملة إذا لم يتم التحكم في العناصر الغذائية بشكل فعال. وتشعر الزراعة بالقلق من أن عمليات التصريف ستخضع لقيود مفرطة في التقييد. نحن نقدم علمًا موضوعيًا يستخدم لوضع معايير مناسبة لبعض المسطحات المائية ، مع مراعاة ظروفها التاريخية واستخداماتها المحددة.

الأنواع الغريبة - يصل عددها إلى المئات في النظم البيئية المائية في فلوريدا ، وتشمل الأسماك واللافقاريات والنباتات. يهتم العديد من المواطنين بالآثار المحتملة على الأسماك المحلية والمحار والكائنات الحية الأخرى ، وهذا مجال تركيز للأبحاث المستقبلية في إدارتنا. كما نعمل عن كثب مع مركز النباتات المائية والغازية لفحص تأثيرات نبات الهيدريلا والنباتات الغريبة / المزعجة الأخرى على وظيفة النظام الإيكولوجي وإنتاج مصايد الأسماك.

تربية الأحياء المائية - تركز على تحسين إنتاجية البطلينوس الصلب وسمك الحفش وتربية أسماك الزينة. المواطنون الذين يحتفظون بالأحياء المائية أو يزرعون أو يبيعون أو يأكلون المأكولات البحرية التي تربى في المزارع يجنيون فوائد أبحاثنا ، التي ساعدت المزارعين على إنتاج منتجات عالية الجودة ومجدية اقتصاديًا. Two growth areas are: developing new products that interface with traditional agricultural operations to increase revenue and address non-point source runoff issues related to nutrient standards.

Fish Kills and Aquatic Animal Health – focuses on effects of natural and anthropogenic pathogens and toxins on wild and cultured fish. Citizens who live near water or recreate on water are keenly aware that something is wrong when they see dead fish and/or fish with lesions. This Department, in concert with the CVM, examines how toxins and pathogens affect fish in natural systems and in the aquaculture industry, and identifies solutions to reduce risk of those impacts.

Ecosystem Restoration – relates to large-scale restoration projects occurring across the state. Citizens are concerned about impacts of altered water flow and other stresses are they are aware that billions of taxpayer dollars are funding these projects. We provide objective science to WMDs and other agencies conducting ecosystem restoration, and they use this information to design effective restoration project.


Identification, characterization of selenoprotein W and its mRNA expression patterns in response to somatostatin 14, cysteamine hydrochloride, 17β-estradiol and a binary mixture of 17β-estradiol and cysteamine hydrochloride in topmouth culter (Erythroculter ilishaeformis)

In this study, a selenoprotein W cDNA was cloned from topmouth culter (Erythroculter ilishaeformis), and it was designated as EISelW. The EISelW open reading frame was composed of 261 base pairs (bp), encoding 86-amino-acid protein. The 5' untranslated region (UTR) consisted of 104 bp, and the 3'-UTR was composed of 365 bp. A selenocysteine insertion sequence (SECIS) element was found in the 3'-UTR of EISelW mRNA. The SECIS element was classified as form II because of a small additional apical loop presented in SECIS element of EISelW mRNA. Bioinformatic approaches showed that the secondary structure of EISelW was a β1-α1-β2-β3-β4-α2 pattern from amino-terminal to carboxy-terminal. Real-time PCR analysis of EISelW mRNAs expression in 17 tissues showed that the EISelW mRNA was predominantly expressed in liver, ovary, pituitary, various regions of the brain, spinal cord and head kidney. Study of intraperitoneal injection showed that the levels of EISelW mRNA in brain, liver, ovary and spleen were regulated by somatostatin 14 (SS14), 17β-estradiol (E2), cysteamine hydrochloride (CSH) and a binary mixture of E2 and CSH, dependent on the dosage. These results suggest that E2, SS14 and CSH status may affect tissues of selenium metabolism by regulating the expression of SelW mRNA, as SelW plays a central role in selenium metabolism.

الكلمات الدالة: 17β-Estradiol Cysteamine hydrochloride Injection Selenoprotein W Somatostatin 14.


شاهد الفيديو: وثائقي l رحلة إلى اعماق المحيطات الحلقة 01 HD (أغسطس 2022).