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利用鸟类识别的机器学习
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
伯明翰生物技术集线器
全球近80％的全基因组关联研究是对欧洲血统的个体进行的，欧洲血统仅占全球人口的16％（自然遗传学，第o。51，2019）。 同样，在美国临床试验中，非白人种族和族裔群体的代表性大大不足。 例如，2014年至2021年在2014年至2021年之间，食品药品监督管理局（FDA）批准的药物中有<20％的药物有临床试验，以解决黑人患者的治疗益处或副作用（Goldman等，USC）。 伯明翰生物技术中心（HUB）财团成员和合作伙伴认识到，美国无法真正在AI驱动的生物技术中真正释放全球竞争力，并且通过扩展是一种更健康，更经济的美国，而没有增加临床基因组数据和临床试验的代表性。 因此，伯明翰地区的竞争优势是Catalyst，这是一种首个基因组生物库，可启用可访问的精确药物。 催化剂为历史上边缘化，多样化和疾病负担的患者人群创建精确医学（现在由FDA的2022年4月指导命令）。 它确保了独特的数据来维护美国的供应链，以推动个性化的药物发现和基因疗法，同时为实质性的临床试验投资铺平道路，该行业预计到2030年将达到95B美元，复合年增长率为7％（Bioftace，2023年）。51，2019）。同样，在美国临床试验中，非白人种族和族裔群体的代表性大大不足。例如，2014年至2021年在2014年至2021年之间，食品药品监督管理局（FDA）批准的药物中有<20％的药物有临床试验，以解决黑人患者的治疗益处或副作用（Goldman等，USC）。伯明翰生物技术中心（HUB）财团成员和合作伙伴认识到，美国无法真正在AI驱动的生物技术中真正释放全球竞争力，并且通过扩展是一种更健康，更经济的美国，而没有增加临床基因组数据和临床试验的代表性。因此，伯明翰地区的竞争优势是Catalyst，这是一种首个基因组生物库，可启用可访问的精确药物。催化剂为历史上边缘化，多样化和疾病负担的患者人群创建精确医学（现在由FDA的2022年4月指导命令）。它确保了独特的数据来维护美国的供应链，以推动个性化的药物发现和基因疗法，同时为实质性的临床试验投资铺平道路，该行业预计到2030年将达到95B美元，复合年增长率为7％（Bioftace，2023年）。
2022 年年度报告 - BITS Pilani，KK Birla Goa 校区
Jayaraman 教授通过技术进步和开创性的科学发现对生物工程产生了深远影响。他的开创性工作促成了细菌在感染过程中感知人体微环境的新机制的发现、具有高治疗和转化潜力的新型微生物分子的发现以及用于研究干细胞生物学和癌症的新型微型器官芯片实验系统的开发。他曾获得过许多奖项，包括美国国家科学基金会 CAREER 奖和德克萨斯 A&M 大学工程创世纪奖。Jayaraman 教授也是一位有影响力的导师和老师，他的教学贡献获得了多个奖项，包括校友协会杰出教学奖，这是德克萨斯 A&M 大学对教学卓越性的最高认可。他还是美国医学和生物工程研究所 (AIMBE) 的当选研究员和德克萨斯 A&M 大学校长影响力研究员。 Jayaraman 博士的研究得到了美国国立卫生研究院和美国国防部的支持，其实验室的研究成果已发表在《PNAS》、《Nature Communications》、《Cell Reports》和《Lab Chip》等影响力较大的期刊上。
初步机身设计的鸟罢工虚拟测试
由Emerald出版。这是作者接受的手稿：Creative Commons Attribution非商业许可（CC：BOY：NC 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1108/AEAT-09-2020-0212。请参考任何适用的发布者使用条款。
深入学习鸟类识别
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。