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深度学习准确的鸟类鉴定
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。
密苏里州植物园：革命性物种识别（RSI）项目情况说明书
●密苏里植物园是世界上最大的草药之一的所在地，是植物学最伟大的发展之一。●草药是世界上保存的植物标本的图书馆，提供了有关植物多样性，分布，地理和生态学的基本信息。●革命性物种识别（RSI）项目是一项变革性的计划，旨在将密苏里植物园广泛的植物标本室收藏数字化。该项目将利用最先进的人工智能（AI）技术来加速植物物种识别识别，这将为全球的恢复和保护工作提供依据。●AI技术将自动检测到独特的植物特征，该特征将用于创建植物特征的在线参考库。然后，科学家将能够将图像和其他数据从不明的工厂上传到一个新的项目网站，以快速自动化物种识别。●除了加速全球恢复和保护工作外，该项目还可以通过在植物分类学和制药室创建植物分类法和制造植物分类方面提供宝贵的培训计划来开发下一代植物专家。●这项具有里程碑意义的计划是由匿名$ 1440万美元的赠款（近年来植物学最大的赠款）在未来六年内将600万个植物标本在线上带来600万个植物标本的可能性，使全球科学家，保护主义者和政策制定者可以免费访问关键数据。
酿酒酵母和新兴酵母菌种合成生物学工具和组装方法的标准化
摘要：利用工程原理重新设计生物体是合成生物学 (SynBio) 的目的之一，因此实验方法和 DNA 部件的标准化变得越来越必要。专注于酿酒酵母工程的合成生物学界一直处于这一领域的前沿，构想出了几种被该界广泛采用的特征明确的合成生物学工具包。在本综述中，我们将讨论为酿酒酵母开发的分子方法和工具包对所需标准化工作的贡献。此外，我们还回顾了为新兴非常规酵母物种设计的工具包，包括解脂耶氏酵母 (Yarrowia lipolytica)、Komagataella phaffii 和马克斯克鲁维酵母 (Kluyveromyces marxianus)。毫无疑问，这些工具包中强调的特征化 DNA 部件与标准化组装策略相结合，极大地促进了许多代谢工程和诊断应用等的快速发展。尽管在常见酵母基因组工程中部署合成生物学的能力不断增强，但酵母界在生物自动化等更复杂、更精细的应用中还有很长的路要走。关键词：标准化、特性、生物部件、酵母工具包、合成生物学、自动化
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。
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。
管理侵入性非本地植物物种
现在，我们知道了我们的示例的基线栖息地类型和状况（状况良好的酸草）以及干预后的栖息地类型和状况将是什么（去除INNP后处于中等状态的酸草原），可以将其输入度量。以及本文未讨论的指标中的其他因素（例如，战略意义），该指标随后为基线栖息地和干预后栖息地产生生物多样性价值（以生物多样性单位进行了测量）。如果干预后栖息地的生物多样性单位得分高于基线栖息地的生物多样性单位得分，则您可以在生物多样性单位获得净收益。生成的生物多样性单元的确切数量将取决于各种因素，包括大小，位置和状况。
马哈拉施特拉邦的新青蛙
这些是从古吉拉特邦（Gujarat）开始，在泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）结束的印度西部海岸平行的山脉。古吉拉特邦，马哈拉施特拉邦，果阿，卡纳塔克邦，泰米尔纳德邦和喀拉拉邦是西高止山脉覆盖的六个印度国家。山脉也是生物多样性的“最热的热点”。高止山脉通常被称为印度的巨大悬崖，也是联合国教科文组织世界遗产。高的生物多样性和特有主义是西高止山脉的特殊特征，以及常绿森林的存在。意义：
对扁平鱼类Platessa的卵子发生的定量组织学分析作为渔业管理的工具
摘要：以下论文详细描述了欧洲Plaice（Plauronectes Platessa）的卵子发生周期，从Oogonia到卵泡后的卵泡，包括卵巢卵泡和Zona Pellucida尺寸。值得注意的特殊性是由于其尺寸很小而识别皮质肺泡的困难。在组织学载玻片上的定量组织学（立体学）用于确定英语通道中女性成熟时的第一大小，与文献相比，这被发现较小（19 cm）。立体力学还确定了从1月开始的第一个产卵事件，并在2月至3月一直达到顶峰。此外，使用宏观视觉方法的立体学显示对分为成熟阶段的个体的错误分类。与已产生但（d）但未成熟（a）阶段的个体发现的错误分类，并且正在开发中的个体（b）根据D.