В учебнике приведены сведение об инфекционных, инвазионных болезнях, а также вредитедях медоносных пчел. Основное внимание обращено на диагностику и лечебно-оздоровительные мероприятия. Темы занятий сопровождаются рекомендациями по проведению лабораторных занятий и контрольными вопросами для самопроверки.
Для учащихся техникумов по специальности «Пчеловодство».
В справочном издании, написанном немецкими специалистами, в наглядной форме изложены общие вопросы фармакологии, описаны основные группы лекарственных препаратов, а также общие подходы лечения некоторых наиболее распространенных заболеваний. В книге охвачено около 600 лекарственных веществ, причем большое внимание уделено их терапевтической значимости. Книга построена как атлас, где на каждом развороте помещены иллюстрация и текст с необходимыми определениями понятий и разъяснениями. Несмотря на краткость изложения, трудные вопросы поданы по возможности детально и четко. Имеется предметный указатель.
Для студентов фармацевтических и медицинских вузов, практикующих специалистов, врачей, а также читателей, интересующихся вопросами фармакологии.
В книге собраны двести разнообразных экспериментов по естественным наукам для детей до 12 лет. Самостоятельно или вместе с друзьями, а иногда с помощью взрослых, выполняя эти простые, но увлекательные опыты, дети смогут сделать свои первые шаги в науке. Даются четкие инструкции с рисунками. Эксперименты безопасны, не требуют специального оборудования и материалов, могут выполняться как дома, так и в школе. Книга содержит пять разделов: астрономия, биология, химия, науки о Земле, физика.
В этой книге читатель вновь встретится с рассказами так полюбившегося многим английского ветеринарного врача, благодаря своим книгам ставшего мировой знаменитостью, которые и рассмешат, и опечалят, и заставят задуматься: потому что полны искренней любви и сочувствия ко всему живому.
Для любителей литературы о животных.
Даны правовые, организационные и специальные основы патоморфологической диагностики болезней животных, меры общественной и личной безопасности, виды и методы вскрытия животных разных видов и утилизации трупов, правила протоколирования результатов вскрытия, взятия и пересылки патматериала для лабораторных исследований, основы патогистологической и микроскопической техники, изготовления музейных экспонатов.
Представлены критерии макроскопической и микроскопической диагностики типовых патологических процессов (атрофии, дистрофии, расстройства кровообращения, регенерация и гипертрофия, воспаление, иммунопатология, опухоли и уродства), незаразных, инфекционных, микотических и инвазионных болезней, имеющие дифференциальное диагностическое значение, а также методические указания для их изучения.
Для студентов вузов по специальности «Ветеринария».
Учебно-методическое пособие «Ars Phoebea: Практикум по латинскому языку для студентов ветеринарного факультета» предназначено для студентов первого курса ветеринарного факультета очной и заочной форм обучения. Целью данного пособия является помощь в овладении грамматическим минимумом, в усвоении моделей склонения и спряжения и в приобретении основных навыков и умений практического применения ветеринарной клинической и анатомической терминологии.
Практикум включает в себя вступительный теоретический раздел, посвященный истории развития латинского языка; тренировочные упражнения по фонетике, тексты для устного чтения; блок, посвященный грамматике латинского языка, состоит из терминологического минимума по всем темам курса и справочного материала. В пособие также включены образцы контрольных работ для текущего и итогового контроля, добавлены творческие задания. В конце пособия представлены афоризмы, пословицы и крылатые выражения, снабженные комментариями.
В монографии изложены новейшие и оригинальные взгляды на структуру и видовой состав некоторых групп трематод. В ней дается разносторонняя характеристика двух подсемейств крупного семейства Plagiorchidae, подсемейства Sphaerostomatinae и семейств Stomylotrematidae и Ochetosomatidae.
Большой раздел занимает обзор морфологии, систематики и биологии метацеркарий трематод отряда Strigeidida.
Книга рассчитана на биологов, гельминтологов, ветеринарных работников.
Книга станет хорошим подспорьем как начинающему, так и опытному пчеловоду, поможет правильно организовать работу на любительской пасеке.
Robust quantification of predictive uncertainty is a critical addition needed for machine learning applied to
weather and climate problems to improve the understanding of what is driving prediction sensitivity. Ensembles of ma-
chine learning models provide predictive uncertainty estimates in a conceptually simple way but require multiple models
for training and prediction, increasing computational cost and latency. Parametric deep learning can estimate uncertainty
with one model by predicting the parameters of a probability distribution but does not account for epistemic uncertainty.
Evidential deep learning, a technique that extends parametric deep learning to higher-order distributions, can account for
both aleatoric and epistemic uncertainties with one model. This study compares the uncertainty derived from evidential
neural networks to that obtained from ensembles. Through applications of the classification of winter precipitation type
and regression of surface-layer fluxes, we show evidential deep learning models attaining predictive accuracy rivaling stan-
dard methods while robustly quantifying both sources of uncertainty. We evaluate the uncertainty in terms of how well the
predictions are calibrated and how well the uncertainty correlates with prediction error. Analyses of uncertainty in the
context of the inputs reveal sensitivities to underlying meteorological processes, facilitating interpretation of the models.
The conceptual simplicity, interpretability, and computational efficiency of evidential neural networks make them highly
extensible, offering a promising approach for reliable and practical uncertainty quantification in Earth system science
modeling. To encourage broader adoption of evidential deep learning, we have developed a new Python package, Machine
Integration and Learning for Earth Systems (MILES) group Generalized Uncertainty for Earth System Science (GUESS)
(MILES-GUESS) (https://github.com/ai2es/miles-guess), that enables users to train and evaluate both evidential
Множественность трактовки понятия «искус-
ственный интеллект» привела к необходимости его
осмысления для задач развития современных систем
вооружений. В статье предложен общий подход по-
иска путей интеграции и пересечения возможностей
современных ключевых технологий искусственного интеллекта и требований к созданию новых образцов вооружений. Подход демонстрируется на примере формирования облика и характеристик перспективных робототехнических систем военного назначения
