大数据训练学习在物种识别上的应用——基于手绘草图的树叶种类识别

金翅导读树是地球上最常见的自然对象之一,由于树及树叶的种类繁多,通过树叶识别出其对应的种类信息是十分困难的,因此开发一个树叶种类识别系统在科研、教学、生活等领域具有广泛的应用价值。在植物学的科研中,利用树叶识别系统可极大的提高科研的方便性和促进科研的准确率。在教学方面,学生可通过软件了解植物的详细信息。在生活中,人们可以快速准确的查找感兴趣的植物以增加了解同时提高人们对植物的保护意识。自然物种的识别一直是生物领域的重要研究课题,然而过去的人工分类识别方式耗时、耗力,效率较低,增加了物种识别的难度。而随着机器学习和深度学习技术的发展,采用大数据训练学习在物种识别的准确率上取得了重要进展,是当前研究的热门方向。

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科学家打造出可实时监测地下砷含量的新型传感器

  据外媒报道,砷跟许多重金属一样,作为采矿作业的副产品会污染土壤和地下水、对人类健康和环境构成各种威胁。然而现在,一种新型的生物传感器可以帮助我们消除这种剧毒化学元素的危险,通过跟植物的合作其可以实时监测这种化学元素在地下环境中的含量。

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