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Methods in Ecology and Evolution, Volume 17, Issue 4, Page 1143-1160, April 2026.Abstract DNA barcode‐based species identification has become pivotal in biodiversity research. Current barcoding‐based deep learning methods have advantages in species identification but exhibit significant limitations. By using COI barcoding alone, previous studies were unable to fully capture species identification features. Prior methods showed that
Bin Ye +4 more
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Conservation Biology, Volume 40, Issue 2, April 2026.Abstract Consumer demand for ivory perpetuates the unsustainable and illegal killing of African elephants and other wildlife species. Interventions that aim to change consumer behavior are increasingly recognized as a crucial element of demand management. However, poor design and implementation have limited their effectiveness.
Molly R. C. Brown +2 more
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People and Nature, Volume 8, Issue 3, Page 741-753, March 2026.Abstract Currently, scholarship on education to foster connectedness with nature primarily focuses on children. As adults likewise face the disconnection from nature and play a key role in influencing children, it is important to understand how they perceive, engage in, and benefit from relevant programmes.
Xiaoxue Chen, Zuyi Lyu, Junxi Qian
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智能科学与技术学报, 2020 研究如何通过暖气设备自适应地调节室温，提升室内环境的舒适度，具有非常重要的意义。因此，提出了基于双深度Q网络方法的智能暖气温度控制系统，根据人的表情信息控制暖气设备的阀门开度，实时调整室温。首先，介绍针对原始输入状态的预处理算法。然后，设计通过双深度Q网络方法学习控制暖气设备阀门开度的最佳策略。最后，通过仿真结果验证提出的方法的有效性。
李涛, 魏庆来
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Zhongguo cuzhong zazhi目的 探讨基于平扫CT（non-contrast CT，NCCT）的深度学习模型与CTA点征对自发性脑出血早期血肿扩大（hematoma expansion，HE）的预测价值。 方法 回顾性纳入2021年9月—2022年4月于首都医科大学附属北京天坛医院就诊，发病6 h内且完成基线NCCT及CTA检查的自发性脑出血患者，所有患者均于神经功能恶化时或发病24～48 h内复查NCCT。以发病48 h内复查NCCT血肿体积-基线血肿体积≥6 mL为HE的诊断依据，将纳入患者分为HE组和非HE组 ...
单诗宇，丁少东，姬泽强，刘丹，郝允逸，王安心，李娜SHAN Shiyu, DING Shaodong, JI Zeqiang, LIU Dan, HAO Yunyi, WANG Anxin, LI Na
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Gaoya dianqi, 2022 不停电作业是目前电网中的一种主要检修方式，对其展开有效的风险评估是电网安全运行的重要保障，但作业过程中不同类型影响因素的复杂耦合关系对其风险评估结果的准确性提出了挑战。文中筛选了作业人员健康数据、绝缘数据、线路状态数据为主要输入量，依据行业标准确定了各因素风险系数判据，利用深度学习在提取数据特征方面的灵活性，提出了基于多模态深度学习的不停电作业风险评估算法；基于实测及调研数据建立了各输入量物理模型及训练样本库，并使用该算法对不停电作业风险进行了评估。通过与SVM、ANN等传统算法的对比 ...
张玮亚 +5 more
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Zhongguo tingli yuyan kangfu kexue zazhi目的探究听障学生深度学习能力在融合教育课堂学习活动中的发展水平及特征。方法根据听障学生在融合教育课堂任务群中的表现，使用可观察的学习成果结构（structure of the observed learning outcome，SOLO）理论评价其深度学习能力在语文、数学课堂学习中的发展水平及特征。结果听障学生在基础性、具象化任务上普遍能达到单点或多点结构水平，表现相对稳定。在高阶抽象思维任务上明显受限且个体差异显著。其深度学习能力呈现层次性与差异性、渐进性与突破性和多模态学习依赖性特征 ...
陈慧星, 沈玉, 林静如, 邱妙蓉
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Dizhen xuebao, 2019 为加强对地震台网记录的天然地震与人工爆破事件进行准确的性质识别，本文基于深度学习技术中的残差网络模型，提出了一种新的爆破识别方法，并根据北京数字遥测地震台网及国家数字测震台网中心记录的波形数据及其发布的包含事件性质的地震报告，选取河北三河采石场的93次爆破事件和54次周边地震事件的波形功率谱，分别采用不同的训练样本比例进行了100次和1 000次独立的随机抽样子试验以及 “留一交叉验证法” 试验，对人工爆破与天然地震进行了识别研究。试验结果表明 ...
Yonggang Wei +4 more
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智能科学与技术学报, 2019 机器人对食品的抓取、拣选是工业自动化中的一个常见问题，但是食品通常形状不规则、特征多变，导致快速、稳定的视觉分析与定位较为困难。提出了一种结合深度学习与生物特征识别的目标点定位方法，首先使用深度学习模型对目标点进行粗定位，之后在粗定位点的邻域中，利用生物特征进行微调，得到精准的目标点坐标。所设计的方法在常见食品——虾的数据上进行了模型训练与性能验证。首先将虾的图像进行预处理后输入深度学习模型得到粗定位点，之后对虾的位姿进行归一化并提取轮廓线，基于对搜索域内的轮廓拟合与特征点检测以精确定位目标点 ...
陈妮亚, 阮佳阳, 黄金苗, 杨伟
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Dizhen xuebao2023年中国建成了全球规模最大的地震预警网，预警网中的台站配置了速度计、加速度计、简易烈度计（MEMS）等多种地震仪器。目前用于深度学习模型训练的数据集主要由速度计数据组成，不同类型仪器记录的数据在处理时精度会下降。为了解决这一问题，本文使用Yu等（2023）发布的BRNN模型作为预训练模型；然后使用2万6 739条人工标注的四川地区的速度计、加速度计和MEMS数据进行迁移学习。实验结果表明：迁移学习显著提升了模型对加速度计和MEMS预警仪器数据记录到的Pg，Sg震相的检测精度 ...
Yuqi Cai +6 more
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