19、动物福利监测技术:现状与未来展望

动物福利监测技术:现状与未来展望

1. 调查问卷设计与实施

为了解关注动物福利的动物园正在使用的监测技术以及它们对未来改进的期望,研究人员设计了五个简单明了的问题:
1. 你们使用哪些技术进行动物监测?
2. 进行监测的目的是什么?
3. 这些技术应用于哪些动物?
4. 你们的技术解决方案是什么品牌?
5. 在理想情况下,你们希望这些技术还能具备什么功能?

研究人员通过谷歌和谷歌学术进行关键词搜索(如“zoo monitoring behaviour remote”),利用PICO流程找到了一系列相关出版物和资源,确定了一批在动物福利方面采取积极措施的动物园,具体如下表所示:
| 动物园名称 |
| — |
| 伯明翰动物园 |
| 布莱恩保护区 |
| 考德威尔动物园 - 怀尔德研究所/卡尔加里动物园 |
| 卡利动物园 |
| 卡梅伦公园动物园 |
| 芝加哥动物学会(动物园和水族馆协会) |
| 哥伦布动物园和水族馆 |
| 海公园基里亚特莫茨金 |
| 加里宁格勒动物园 |
| 基辅动物园 |
| 洛杉矶动物园 |
| 莫斯科动物园 |
| 尼古拉耶夫动物园 |
| 印第安纳波利斯动物园西蒙·斯科约特国际猩猩中心 |
| 维多利亚动物园 |
| 奥克兰动物园 |
| 林肯公园动物园 |
| 北卡罗来纳动物园 |
| 点防御动物园和水族馆 |
| 圣路易斯动物园 |
| 塔龙加悉尼动物园 |
| 世界动物园和

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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