属于伊蚊属的毒性昆虫是病毒和丝状病原体的载体。Ades bopotus是一个越来越重要的向量,因为它在全球范围内的迅速扩展。在全球气候变化和人畜共患疾病的出现的背景下,需要使用现场应用的识别工具来加强对具有医疗兴趣的节肢动物的昆虫学调查的努力。大规模的蚊子对蚊子的主动调查需要熟练的技术人员和/或昂贵的技术设备,这使大量命名物种更加困惑。在这项研究中,我们通过利用机翼干涉模式显示的特定物种标记来开发出一种伊蚊物种的自动分类系统。保留494个24 Aedes spp的显微照片的数据库。记录了十多张图片的人经历了一种深入的学习方法,以训练卷积神经网络并测试其在属,亚属和物种分类学水平上对样本进行分类的准确性。我们在属水平上记录了95%的准确性,在三个测试的亚属中,两种(ochlerotatus and stegomyia)的准确性> 85%。最后,将8个精确地分类为10个Aedes sp。经历了总体准确性> 70%的培训过程。总的来说,这些结果证明了这种方法对艾德斯物种识别的潜力,并将代表未来实施大规模昆虫学调查的工具。
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本报告为经合组织的“工作、创新、生产力和技能方面的人工智能”(AI-WIPS)计划做出了贡献,该计划为政策制定者提供了新的证据和分析,使其能够及时了解人工智能能力和传播的快速变化及其对工作世界的影响。AI-WIPS 得到了德国联邦劳工和社会事务部 (BMAS) 的支持,将补充该部数字、工作和社会政策实验室的德国人工智能观察站的工作。更多信息请访问 https://oecd.ai/wips 和 https://denkfabrik-bmas.de。它还为经合组织的“预测和管理新兴全球变革的横向前瞻倡议”做出了贡献,该倡议旨在制定政策框架和风险管理方法,以提高对人工智能、合成生物学和其他潜在变革性发展的准备。更多信息请访问 https://oe.cd/global-transformations。
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