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

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值