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在考古环境中使用计算技术在生物档案（动物和植物残留物）的分析中是一种相对较新的现象。这可以归因于几个因素。首先，生物考古学遗骸的内在特征引起了各种并发症，并带来了特定的困难。计算定量方法的部署高度取决于2D或3D中大量可比数字数据的可用性。但是，这些数据通常无法访问。其次，由于它们的原始功能，对动物的保存和植物残留物的保存很少是最佳的（例如食物浪费）及其埋葬，发现和存储的条件。第三，过去动植物的间和内部个体自然变异是基于部分数据，这些数据通常具有挑战性地与当前数据进行比较。鉴于这些挑战，将生物结构医生的专业知识与机器学习和统计方法融合至关重要。从这个意义上讲，如Miele等人的研究所证明的那样，受监督和无监督的机器学习技术的应用。
数字生物结构学：旧问题的新方法
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