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畜牧水产论文
畜牧水产
类增量学习
音频视觉融合
水产养殖
鱼类摄食强度评估
文章提出了HAIL-FFIA，一种用于水产养殖中鱼类摄食强度评估（FFIA）的层次化音频-视觉类增量学习框架。该框架采用基于原型的无样本方法，通过分离通用强度知识和物种特定特征，有效缓解了灾难性遗忘问题。同时，文章还发布了AV-CIL-FFIA数据集，包含81,932个标记的音频-视觉片段，涵盖六种鱼类在真实水产养殖环境中的摄食行为。实验结果表明，HAIL-FFIA在存储效率和准确性上均优于现有的基于样本和无样本方法，平均准确率达到75.92%，平均遗忘率仅为9.36%。
小型水产养殖
动态系统
贫困陷阱
可持续集约化
文章开发了一个基于社会生态系统的动态模型，分析小型水产养殖系统的长期行为。模型通过资产、鱼类生物量和营养物的相互作用，揭示了单稳态贫困陷阱、双稳态和多稳态配置。研究发现，集约化的可持续性取决于当地生态和社会经济背景，生产力参数和营养输入的增加可能导致系统崩溃或次优状态。文章强调考虑生产者异质性和环境因素对政策设计的重要性。
海鲜政策
水产养殖
监管框架
文章分析了2025年美国行政命令《恢复美国海鲜竞争力》对海鲜产业的潜在影响。该命令以促进国内产业为名，大幅削弱了联邦监管框架，并忽视了水产养殖的发展潜力。研究指出四个主要问题：监管体系的瓦解而非改革、水产养殖在国家海鲜战略中被边缘化、数据与研究基础设施的持续缺失，以及海鲜采购与贸易现实的误读。这些变化可能威胁美国海鲜系统的生态、经济和食品安全效益，导致长期不可持续的后果。
食品安全
全球灾难
弹性食品解决方案
文章探讨了在极端全球灾难情景下维持食品生产的干预措施，包括核冬天和基础设施崩溃等场景。当前的全球农业系统高度依赖稳定的环境条件和复杂的供应链，而这些在灾难中可能严重受损。文章提出了一系列弹性食品解决方案，包括食品节约干预、陆基解决方案、水基解决方案以及高科技工业食品生产方法。这些方案旨在快速扩大生产规模，确保在灾难期间为全球人口提供足够的营养和热量。此外，文章还强调了国际合作和政策制定在应对全球食品系统风险中的重要性。