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简介:技术发展促进了从孤立的深海生态系统(例如深渊结节场)中收集大量图像的收集。将图像作为监测工具在这些感兴趣的领域进行深海开发非常有价值。但是,为了收集大量的物种观测值,需要分析数千个图像,尤其是如果在深渊结节场中,高度多样性与低丰度相结合时,则需要进行分析。作为大量图像的视觉解释和定量信息的手动提取是耗时且容易出错的,计算检测工具可能会起关键作用,以减轻这种负担。然而,使用深度学习 - 基于深度学习的计算机视觉系统来实现动物群检测和分类的任务,仍然没有建立的工作流量来进行有效的海洋图像分析。
海底是一种多元化的动态景观,包括大陆架子,中山脊,沟渠和深渊平原等特征。这些特征与洋流相互作用,影响其方向,强度和模式。此相互作用对于调节全球气候,分发营养和维持海洋生态系统至关重要。
指南针会从你站立的地方为你指明真正的北方,但它无法告诉你沿途会遇到哪些沼泽、沙漠和深渊。如果你为了追寻目的地,不顾障碍,一头扎进去,最终只会陷入沼泽……知道真正的北方有什么用呢?
太阳系内卫星冰壳下方稳定的液态水海洋的证据对天文学非常感兴趣。尤其是,冰山下海的深渊可能与陆地热液通风孔相似。因此,可以将陆地极端深层寿命视为假定的冰冷月球外生物的模型。然而,假定的外星深渊及其陆地对应物之间的比较遭受了潜在的决定性差异。的确,某些冰冷的卫星海洋可能是如此之深,以至于静水压力将超过已经分离出热液排气生物的最大压力。尽管已知能够在这种情况下生存的陆生微生物,但高压对基本生化过程的影响仍不清楚。在这项研究中,首次研究了高静水压力对由DNA聚合酶催化的DNA合成的影响。测量对链位移和底漆延伸活动的影响,并比较在不同深度分离的各种嗜热生物的酶之间的压力耐受性。
2019 年,Hadal 系统被用于“五大洋深渊探险”,这是一次环球旅行,潜入世界五大洋的最深处,并打破了有史以来最深的马里亚纳海沟记录,深度达 10,927 米。2012 年,詹姆斯·卡梅隆的深海挑战探险也使用了这些调制解调器,再次提供通信并实现了从海洋最深处发出破纪录的“推文”。