Forthcoming machine learning and AI seminars: March 2026 edition
本文包含计划于 2026 年 3 月 2 日至 4 月 30 日期间举行的人工智能相关研讨会的列表。此处详细介绍的所有活动都是免费开放的，任何人都可以通过虚拟方式参加。 2026 年 3 月 2 日 三场演讲：1) 解释聚类分析中先验知识的偏差，2) 用于优化的可解释代理，3) […]
Allohistium anas Near 和 MacGuigan，in MacGuigan、Taylor、Ghezelayagh、Wood、Simmons、Mollish 等，2025 年。Cinder Darter || DOI：doi.org/10.1093/sysbio/syaf083 摘要过去 250 年来，生物学家一直依靠形态特征来识别、定义和正式描述物种。系统发育物种概念的出现和分子数据的引入催生了适用于广泛的真核谱系的新物种定界方法。然而，这些方法严重强调基因组数据，往往忽视表型特征。我们提出并实施了一种物种界定方法，该方法利用 ddRAD-seq 的全基因组标记和分枝形态特征
南非东开普省 Silaka、Langeni 和 Kambi 森林栖息地对蜘蛛多样性的影响摘要在本文中，我们探讨了南非东开普省三种不同类型栖息地的蜘蛛多样性以及栖息地类型对蜘蛛分布的影响。这是生物多样性评估的宝贵工具，同时记录了选定研究区域不同栖息地中蜘蛛类群的存在情况。在兰格尼森林、卡比森林和西拉卡自然保护区使用陷阱收集蜘蛛。其中两处位于乌姆塔塔，一处位于圣约翰港。总共记录了12科19属43种/形态种。栖息地类型对蜘蛛丰度没有显着影响。本研究为先验选定的研究地点中表层蜘蛛的组成和相对丰度提供了重要的见解。尽管对采样工作的分析表明物种丰富度较低是由于采样不足，但数据集提供了研究期间所研究森林中存
YOLOv2 & YOLO9000 Paper Walkthrough: Better, Faster, Stronger
从 YOLOv1 到 YOLOv2：先验框、k-means、Darknet-19、直通层等 YOLOv2 和 YOLO9000 论文演练：更好、更快、更强首先出现在《走向数据科学》上。
