针对这一困境,珊瑚礁生物地貌团队基于阿里云Qwen2-VL基座模型,研发了 “瑶华”珊瑚礁多模态大模型1.0版,通过分析10多万张水下影像,实现珊瑚种属识别准确率88%,效率较人工提升数十倍,实现了珊瑚礁调查数据的智能、高效分析的技术突破,同时结合SAM图像分...
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新华社堪培拉2月14日电（记者章建华 李惠子）南澳大利亚大学等机构的研究人员借助人工智能，开发出一个可对全球珊瑚礁进行实时监测的模型，以实现早期干预，减缓气候变化对珊瑚礁的危害。该研究结果日前发表在新一期学术期刊《电子学》上。珊瑚礁作为世界上最脆弱的海洋生态系统，正以惊人的速度在全球范围内消亡。过去...
对南海珊瑚礁地貌模型的研究,近年有研究描绘为另外一种模型,该模型的特点是礁外坡为内凹形,礁体形态呈蘑菇状,本文称为“蘑菇型“。本文根据许多南海珊瑚礁地形实测资料和地貌学研究文献,确认南海珊瑚礁地貌模型应为上截锥型,“蘑菇型“珊瑚礁地貌模型并不符合珊瑚礁形成演化规律,...
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通过在小范围内考虑许多环境变量,这个新模型给出了关于珊瑚礁未来情况的更具体和多样的预测,这些预测比之前一些模型(包括2023年联合国气候变化报告)的预测要乐观一些。具体来说,在地球温度上升不超过1.5摄氏度的情况下,到2050年,预计70%的珊瑚礁的珊瑚覆盖率和物种多样性只会有轻微的下降,下降幅度不到5%。
珊瑚礁 资源编号 :67086712 格式:stl 文件体积 :20m 云检查 stl模型查看 云检查详情 stl模型查看器 云检查收起 环境:stl模型查看器 文件:g-09558-coral-halysitesj.stl 说明:3d打印模型云检查是爱给网根据自动化脚本在stl模型查看器中截图生成,主要用于辅助判断预览图和实际模型的一致性。
型并论述其形成机制,该模型总体形态呈全部或部分被上截了顶部的锥形,本文简称为“上截锥型”。 此后历经几代学者的研究,都继承了他的珊瑚礁地貌模型。对南海珊瑚礁地貌模型的研究,近年有研 究描绘为另外一种模型,该模型的特点是礁外坡为内凹形,礁体形态呈蘑菇状,本文称为“蘑菇型”。