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秒赛开车徐福东渡之后的故事

作者: admin 来源: 未知 发布时间:2018-12-27

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  由威斯康星大学的研究人员和其他人在怀俄明大学开辟的计较机模子曾经证了然在北美摄像机圈套照片中识别野活泼物图像的光鲜明显精确性和效率。

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  研究人员曾经在法式R的软件包中免费供给了他们的模子。“R的野活泼物图像分类机械进修(MLWIC)”答应其他用户在数据集中对包含27种物种的图像进行分类,但它还答应用户利用来改过数据集的图像锻炼他们本人的机械进修模子。

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  该计较机模子还在来自加拿大的5,900张驼鹿,牛,麋鹿和野猪图像的独立子集长进行了测试,精确率为81.8%。从坦桑尼亚的一组照片中删除“空”图像(没有任何动物)的成功率为94%。

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  “从摄像机圈套中快速识别数百万张图像的能力能够从底子上改变生态学家设想和实施野活泼物研究的体例,”该论文称,其次要作者是比来的华盛顿动物学和心理学博士。美国农业部科罗拉多州科林斯堡风行病学和动物健康核心的结业生Michael Tabak和Ryan Miller。

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  在最新的研究中,研究人员在威斯康星大学高机能计较机集群莫兰山上锻炼了一个深度神经收集,利用来自美国五个州的27种动物的337万个摄像机圈套图像对野活泼物物种进行分类。然后在笔记本电脑上以近2000张图像每分钟的速度对近375,000张动物图像进行测试,达到97.6%的精确度 - 这可能是迄今为止利用机械进修进行野活泼物图像分类的最高精确度。

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  人工智能的冲破,在科学期刊“生态学与进化方式”中颁发的论文中有细致描述,被描述为野活泼物研究和庇护的严重前进。计较机模子此刻能够在Program R的软件包中获得,Program R是一种普遍利用的编程言语和用于统计计较的自在软件情况。

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  该研究成立在本年早些时候在美国国度科学院院刊(PNAS)上颁发的UW研究的根本上,此中一个计较机模子通过一个名为Snapshot Serengeti的公民科学项目阐发了非洲摄像机圈套捕捉的320万张图像。人工智能手艺称为深度进修,以96.6%的精确率对动物图像进行分类,与人类意愿者团队不异,其速度比人们快得多。

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  PNAS文章的次要作者,比来的华盛顿大学计较机科学博士。结业生Mohammad Sadegh(Arash)Norouzzadeh是“生态学和进化方式学”新论文的多个贡献者之一。来自威斯康星大学的其他参与研究人员是计较机科学系副传授Jeff Clune和怀俄明州合作鱼类和野活泼物研究部分的博士后研究员Elizabeth Mandeville。

  该研究组的其他组织包罗美国农业部的国度野活泼物研究核心,亚利桑那州立大学,加州的Tejon Ranch庇护协会,佐治亚大学,佛罗里达大学,科罗拉多公园和野活泼物,萨斯喀彻温大学和蒙大拿大学。

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