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大型语言模型(LLMs)是自然语言处理领域的重要成果,其融合了多种深度学习和自然语言处理技术。
PAE 编码行为谱是一种用于研究动物行为的系统,由 “姿势(Posture)- 动作(Act)- 环境(Environment)” 三要素构成。
通过在特定区域内进行广泛的实地考察,包括森林、草原、湿地、山地等不同生境,采用样方法、线路调查法等,直接观察和记录苔藓植物的种类、数量和分布情况。
大语言模型结合计算机视觉技术,可对野生动物的图像或视频进行分析,准确识别其中的物种。
定期对动物进行疫病监测,采用血清学检测、病原学检测等方法,及时发现潜在的传染病感染
PAE 编码行为谱是以 “姿势(Posture)—动作(Act)—环境(Environment)”为轴心,以行为生态功能为依据的编码系统
传统人工标注:由专业的鸟类学家或经过训练的标注人员,通过听取鸟声录音,凭借自身的知识和经验来识别鸟类物种,并对鸟声进行标注。
选取与鸟类生存相关的生态指标,如绿地面积、水域面积、植被覆盖率、生态岸线占比等,与鸟类多样性参数进行相关性分析,了解影响城市鸟类多样性的主要因素,为城市生态规划和鸟类保护提供科学依据。
利用声音传感器记录城市环境中的鸟类鸣声,通过对声音数据的分析来识别鸟类物种、监测其活动规律
鸣声标注工具参考
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