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机器学习增强了生物地球科学中的图像分析
机器学习可以增强我们识别微生物群落的能力，以及它们如何随着时间的推移响应气候变化而变化。
来源:Eos杂志来源：《地球物理研究杂志：生物地球科学》
《地球物理研究杂志：生物地球科学》识别和编目现代沉积物（和化石记录）中发现的无数微生物物种，例如硅藻浮游植物群，可能是一项艰巨而费力的任务，如果手动尝试，则充满不确定性和错误。因此，很难记录这些群落对与气候变化相关的环境变化做出反应时的变化。
硅藻是精致而美丽的光合海洋微生物（如上图所示），它们共同占全球净初级生产力的很大一部分，可以封存碳并为大气提供氧气。然而，当它们死亡时，它们精致的玻璃壳（字面意思是硅玻璃）往往会破碎成碎片。它们属于数万到数百万个物种中的哪一个，通常只能通过某些称为硅藻壳的部分来识别。
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