Выбрать тему для эссе по предмету « Искусственный интеллект в естествознании»
Заказать уникальное эссе- 4 4 страницы
- 7 + 7 источников
- Добавлена 19.06.2022
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Ученым-компьютерщикам еще предстоит интегрировать экологические знания, такие как лежащие в основе биологические процессы, в модели МО, а отсутствие прозрачности текущих моделей МО до сих пор было серьезным препятствием для включения МО в экологические исследования. Однако появляется междисциплинарное сообщество ученых-компьютерщиков и экологов, которые, как мы надеемся, вместе решат эту технологическую и социальную проблему.Список литературы:Стенвег, Р. и соавт. Масштабирование фотоловушек: мониторинг биоразнообразия планеты с помощью сетей удаленных датчиков. Фронт. Экол. Окружающая среда. 15 , 26–34 (2017).Хаусманн, А. и соавт. Данные социальных сетей можно использовать для понимания предпочтений туристов в отношении отдыха на природе в охраняемых районах. Консерв. лат. 11 , e12343 (2018).Sugai, LSM, Silva, TSF, Ribeiro, JW & Llusia, D. Наземный пассивный акустический мониторинг: обзор и перспективы. Бионаука 69 , 15–25 (2018).Викельски, М. и др. Сойти с ума: что глобальная система отслеживания мелких животных может сделать для биологов-экспериментаторов. Дж. Эксп. биол. 210 , 181–186 (2007).Беляев М.Ю. и соавт. Разработка технологии мониторинга миграции животных на Земле с использованием научной аппаратуры на РС МКС. в 2020 г. 27-я Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам (ICINS) , 1–7 (IEEE, 2020).Харел, Р., Лофтус, Дж. К. и Крофут, М. С. Компромиссы локомоторного движения поддерживают групповую сплоченность в войсках бабуинов в движении. проц. Р. Соц. В 288 , 20210839 (2021).Фарли, С.С., Доусон, А., Геринг, С.Дж. и Уильямс, Дж.В. Экология как наука о больших данных: текущие достижения, проблемы и решения. BioScience 68 , 563–576 (2018).
1. Стенвег, Р. и соавт. Масштабирование фотоловушек: мониторинг биоразнообразия планеты с помощью сетей удаленных датчиков. Фронт. Экол. Окружающая среда. 15 , 26–34 (2017).
2. Хаусманн, А. и соавт. Данные социальных сетей можно использовать для понимания предпочтений туристов в отношении отдыха на природе в охраняемых районах. Консерв. лат. 11 , e12343 (2018).
3. Sugai, LSM, Silva, TSF, Ribeiro, JW & Llusia, D. Наземный пассивный акустический мониторинг: обзор и перспективы. Бионаука 69 , 15–25 (2018).
4. Викельски, М. и др. Сойти с ума: что глобальная система отслеживания мелких животных может сделать для биологов-экспериментаторов. Дж. Эксп. биол. 210 , 181–186 (2007).
5. Беляев М.Ю. и соавт. Разработка технологии мониторинга миграции животных на Земле с использованием научной аппаратуры на РС МКС. в 2020 г. 27-я Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам (ICINS) , 1–7 (IEEE, 2020).
6. Харел, Р., Лофтус, Дж. К. и Крофут, М. С. Компромиссы локомоторного движения поддерживают групповую сплоченность в войсках бабуинов в движении. проц. Р. Соц. В 288 , 20210839 (2021).
7. Фарли, С.С., Доусон, А., Геринг, С.Дж. и Уильямс, Дж.В. Экология как наука о больших данных: текущие достижения, проблемы и решения. BioScience 68 , 563–576 (2018).
Вопрос-ответ:
Какие знания еще нужно интегрировать в модели искусственного интеллекта в естествознании?
Ученым компьютерщикам еще предстоит интегрировать экологические знания, такие как лежащие в основе биологические процессы.
Что мешает включению искусственного интеллекта в экологические исследования?
Отсутствие прозрачности текущих моделей искусственного интеллекта долгое время было серьезным препятствием для включения их в экологические исследования.
Какие специалисты будут работать вместе для решения этой проблемы?
Появляется междисциплинарное сообщество ученых компьютерщиков и экологов, которые вместе надеются решить эту технологическую и социальную проблему.
Какую роль могут сыграть компьютерщики в интегрировании экологических знаний в модели искусственного интеллекта?
Компьютерщики могут принимать участие в разработке моделей искусственного интеллекта, включая экологические знания, чтобы создать более прозрачные и эффективные модели для экологических исследований.
Каким образом интеграция экологических знаний в модели искусственного интеллекта может помочь в экологических исследованиях?
Интеграция экологических знаний в модели искусственного интеллекта позволит проводить более точные и предсказуемые исследования в области экологии, что поможет принимать более информированные решения для сохранения окружающей среды.
Зачем ученым компьютерщикам интегрировать экологические знания в модели искусственного интеллекта?
Ученым компьютерщикам необходимо интегрировать экологические знания в модели искусственного интеллекта, чтобы создать более эффективные и точные модели, способные учитывать биологические процессы и применяться в экологических исследованиях.
Что мешало ранее интеграции МО в экологические исследования?
Отсутствие прозрачности текущих моделей машинного обучения было серьезным препятствием для включения их в экологические исследования. Для того чтобы МО могла быть применена в данной области, необходимо устранить этот недостаток.
Кого включает в себя междисциплинарное сообщество ученых?
Междисциплинарное сообщество ученых включает в себя как компьютерщиков, так и экологов. Они сотрудничают вместе для решения технологических и социальных проблем, связанных с интеграцией экологических знаний в модели искусственного интеллекта.
Какое преимущество будет иметь интеграция экологических знаний в модели МО?
Интеграция экологических знаний в модели машинного обучения позволит создать более комплексные и точные модели, способные учитывать биологические процессы и более эффективно применяться в экологических исследованиях.
Какое значение может иметь интеграция экологических знаний в модели МО для эстествознания?
Интеграция экологических знаний в модели машинного обучения может иметь большое значение для эстествознания, так как это позволит ученым получить новые и более глубокие понимания биологических процессов и экологических систем, а также прогнозировать и анализировать их изменения более точно и эффективно.