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利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。
使用种群生存能力分析和化石的研究...
摘要：种群下降和灭绝通常是由多种压力源驱动的。自公元1500年以来，预测的鸟类的全球灭绝率估计比长期背景平均水平至少高出80倍。pāteke/棕色蓝绿色（Anas Chlorotis）是新西兰Aotearoa的威胁性水禽，目前的人口为c。 2500，分布在两个残余人群和少数重新引入地点。自人类到来以来，帕特克的下降是由于栖息地的丧失和破碎，捕食和其他人为相互作用而导致的。两个残余人群之一位于Aotea大屏障岛上，自1980年代以来一直在下降。我们使用了种群生存能力分析和物种分布建模的组合来更好地理解（1）AOTEA下降的驱动因素，（2）最有可能降低灭绝风险的管理干预措施以及（3）Pāteke在Aotearoa跨Aotearoa的史前分布。我们的模型通过了来自AOTEA的七年密集监控数据以及全国分布的化石记录的结合。人口生存能力分析结果表明，在接下来的100年中，AOTEA上的Pāteke人口灭绝的可能性为46％，有99％的机会降至50个人的丰度低于50个人。管理应主要关注成人的生命阶段，因为保护这个阶段导致人口增长率最大。物种分布建模结果表明，从历史上看，帕特克在沿海的大部分Aotearoa中都存在。正如人口下降通常是多种压力源的结果一样，通常需要进行多种干预措施才能停止灭绝。对于Pāteke，这将意味着控制多种哺乳动物捕食者物种，改善栖息地质量，并在其前范围内重新建立人口。对于Pāteke，这将意味着控制多种哺乳动物捕食者物种，改善栖息地质量，并在其前范围内重新建立人口。
