Predict ocean health, one plankton at a timePlankton are critically im การแปล - Predict ocean health, one plankton at a timePlankton are critically im ไทย วิธีการพูด

Predict ocean health, one plankton

Predict ocean health, one plankton at a time

Plankton are critically important to our ecosystem, accounting for more than half the primary productivity on earth and nearly half the total carbon fixed in the global carbon cycle. They form the foundation of aquatic food webs including those of large, important fisheries. Loss of plankton populations could result in ecological upheaval as well as negative societal impacts, particularly in indigenous cultures and the developing world. Plankton’s global significance makes their population levels an ideal measure of the health of the world’s oceans and ecosystems.


Traditional methods for measuring and monitoring plankton populations are time consuming and cannot scale to the granularity or scope necessary for large-scale studies. Improved approaches are needed. One such approach is through the use of an underwater imagery sensor. This towed, underwater camera system captures microscopic, high-resolution images over large study areas. The images can then be analyzed to assess species populations and distributions.

Manual analysis of the imagery is infeasible – it would take a year or more to manually analyze the imagery volume captured in a single day. Automated image classification using machine learning tools is an alternative to the manual approach. Analytics will allow analysis at speeds and scales previously thought impossible. The automated system will have broad applications for assessment of ocean and ecosystem health.

The National Data Science Bowl challenges you to build an algorithm to automate the image identification process. Scientists at the Hatfield Marine Science Center and beyond will use the algorithms you create to study marine food webs, fisheries, ocean conservation, and more. This is your chance to contribute to the health of the world’s oceans, one plankton at a time.
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
ทำนายสุขภาพโอเชี่ยน แพลงก์ตอนหนึ่งครั้งแพลงก์ตอนมีถึงความสำคัญของระบบนิเวศ บัญชีสำหรับผลผลิตหลักกว่าครึ่งโลกและคาร์บอนรวมเกือบครึ่งที่ถาวรในวัฏจักรคาร์บอนทั่วโลก พวกเขาฟอร์มเป็นพื้นฐานของเว็บอาหารน้ำรวมทั้งประมงขนาดใหญ่ สำคัญ สูญเสียประชากรแพลงก์ตอนอาจทำในระบบนิเวศแรงกระเพื่อมนิยมผลกระทบลบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในวัฒนธรรมพื้นเมืองและประเทศกำลังพัฒนา ความสำคัญระดับโลกของแพลงก์ตอนทำให้ระดับประชากรการวัดสุขภาพของโลกมหาสมุทรและระบบนิเวศที่เหมาะวิธีแบบดั้งเดิม สำหรับวัดตรวจสอบประชากรแพลงก์ตอนเป็นเวลานาน และไม่สามารถปรับส่วนประกอบหรือขอบเขตที่จำเป็นสำหรับการศึกษาขนาดใหญ่ แนวทางที่ดีขึ้นมีความจำเป็น วิธีการดังกล่าวหนึ่งโดยใช้การเซ็นเซอร์ภาพถ่ายใต้น้ำได้ กล้องใต้น้ำ พ่วงระบบนี้จับภาพด้วยกล้องจุลทรรศน์ ความละเอียดสูงกว่าพื้นที่ศึกษาขนาดใหญ่ ภาพแล้วสามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อประเมินพันธุ์ประชากรและการกระจายวิเคราะห์ด้วยตนเองที่ถ่ายถอด – มันจะใช้เวลาหนึ่งปีขึ้นไปด้วยตนเองวิเคราะห์ปริมาณภาพถ่ายในวันเดียว การจัดประเภทรูปแบบอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้ทางเลือกวิธีการด้วยตนเองได้ การวิเคราะห์จะช่วยให้การวิเคราะห์ความเร็วและระดับก่อนหน้านี้คิดว่า เป็นไปไม่ได้ ระบบอัตโนมัติจะมีโปรแกรมประยุกต์ที่กว้างสำหรับการประเมินสุขภาพมหาสมุทรและระบบนิเวศชามวิทยาศาสตร์ข้อมูลแห่งชาติความท้าทายที่คุณจะสร้างอัลกอริทึมการทำกระบวนการรหัสภาพ นักวิทยาศาสตร์ ที่ ศูนย์วิทยาศาสตร์ทางทะเลแฮทฟิลด์ และนอกเหนือจากจะใช้อัลกอริทึมที่คุณสร้างขึ้นเพื่อศึกษาเว็บอาหารทะเล การประมง อนุรักษ์ทะเล และอื่น ๆ นี่คือโอกาสของคุณเพื่อนำไปสู่สุขภาพของมหาสมุทรของโลก แพลงก์ตอนหนึ่งครั้ง
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
ทำนายสุขภาพมหาสมุทรหนึ่งแพลงก์ตอนในเวลาแพลงก์ตอนที่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อระบบนิเวศของเราคิดเป็นสัดส่วนมากกว่าครึ่งหนึ่งของการผลิตหลักในโลกและเกือบครึ่งหนึ่งของคาร์บอนรวมการแก้ไขในวัฏจักรคาร์บอนทั่วโลก พวกเขาเป็นรากฐานของใยอาหารสัตว์น้ำรวมทั้งพวกที่มีขนาดใหญ่, การประมงที่สำคัญ การสูญเสียประชากรแพลงก์ตอนอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงระบบนิเวศรวมทั้งผลกระทบทางสังคมในเชิงลบโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวัฒนธรรมพื้นเมืองและพัฒนาทั่วโลก ความสำคัญระดับโลกของแพลงก์ตอนทำให้ระดับประชากรของพวกเขาวัดที่เหมาะสำหรับสุขภาพของมหาสมุทรของโลกและระบบนิเวศ. วิธีการแบบดั้งเดิมสำหรับการวัดและการตรวจสอบประชากรแพลงก์ตอนเป็นเวลานานและไม่สามารถปรับขนาดเพื่อให้เมล็ดหรือขอบเขตที่จำเป็นสำหรับการศึกษาขนาดใหญ่ วิธีการที่ดีขึ้นมีความจำเป็น หนึ่งในวิธีดังกล่าวจะผ่านการใช้เซ็นเซอร์ภาพใต้น้ำ นี้ลากจูง, ระบบกล้องใต้น้ำจับกล้องจุลทรรศน์ภาพความละเอียดสูงกว่าพื้นที่การศึกษาขนาดใหญ่ ภาพจากนั้นจะสามารถวิเคราะห์เพื่อประเมินประชากรชนิดและการกระจาย. การวิเคราะห์ด้วยตนเองของภาพเป็นไปไม่ได้ - มันจะใช้เวลาเป็นปีหรือมากกว่าด้วยตนเองวิเคราะห์ปริมาณภาพบันทึกในวันเดียว การจัดหมวดหมู่ภาพอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้เครื่องเป็นทางเลือกให้กับวิธีการด้วยตนเอง Analytics จะช่วยให้การวิเคราะห์ที่ความเร็วและเครื่องชั่งน้ำหนักก่อนหน้านี้คิดว่าเป็นไปไม่ได้ ระบบอัตโนมัติจะมีการใช้งานในวงกว้างสำหรับการประเมินของมหาสมุทรและสุขภาพของระบบนิเวศ. วิทยาศาสตร์ชามข้อมูลแห่งชาติความท้าทายที่คุณจะสร้างอัลกอริทึมโดยอัตโนมัติการระบุภาพ นักวิทยาศาสตร์ที่ฮัทศูนย์วิทยาศาสตร์ทางทะเลและเกินกว่าที่จะใช้ขั้นตอนวิธีการที่คุณสร้างขึ้นเพื่อศึกษาใยอาหารทะเล, การประมง, การอนุรักษ์ทะเลและอื่น ๆ นี่เป็นโอกาสของคุณที่จะช่วยให้สุขภาพของมหาสมุทรของโลกหนึ่งแพลงก์ตอนในเวลา








การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
ทำนายสุขภาพของมหาสมุทร , แพลงก์ตอนในเวลา

แพลงก์ตอนมีความสำคัญของเรา ซึ่งบัญชีสำหรับมากกว่าครึ่งบนโลกและเกือบครึ่งหนึ่งของผลผลิตขั้นปฐมภูมิรวมคาร์บอนคงที่ ในวงจรคาร์บอนของโลก รูปแบบพื้นฐานของสายใยอาหารน้ํารวมทั้งการประมงที่สำคัญขนาดใหญ่ .การสูญเสียประชากรแพลงก์ตอนอาจส่งผลในกลียุค ระบบนิเวศ รวมทั้งผลกระทบทางสังคมเชิงลบโดยเฉพาะในวัฒนธรรมพื้นเมือง และการพัฒนาของโลก แพลงก์ตอนของความสำคัญระดับโลก ทำให้ระดับของประชากรเป็นวัดในอุดมคติของสุขภาพของมหาสมุทรของโลกและระบบนิเวศ

.วิธีแบบดั้งเดิมสำหรับการวัดและการตรวจสอบประชากรแพลงก์ตอนเป็นเวลานาน และไม่สามารถปรับกับ granularity หรือขอบเขตที่จําเป็นสําหรับการศึกษาขนาดใหญ่ แนวทางการปรับปรุงที่จำเป็น วิธีการหนึ่งดังกล่าวคือการใช้เซ็นเซอร์ภาพใต้น้ำ มันลากไป ระบบกล้องใต้น้ำจับกล้องจุลทรรศน์ภาพความละเอียดสูงกว่าพื้นที่ศึกษาขนาดใหญ่ภาพแล้วสามารถวิเคราะห์เพื่อประเมินสายพันธุ์ประชากรและการกระจาย

คู่มือการวิเคราะห์ภาพที่เป็นและมันจะใช้เวลาเป็นปีหรือมากกว่านั้นด้วยตนเองวิเคราะห์ภาพปริมาณที่จับได้ในวันเดียว การจำแนกประเภทรูปภาพโดยใช้เครื่องอัตโนมัติเครื่องมือการเรียนรู้เป็นทางเลือกวิธีการคู่มือการวิเคราะห์จะช่วยให้วิเคราะห์ที่ความเร็วและเกล็ดเคยคิดว่าเป็นไปไม่ได้ ระบบอัตโนมัติจะมีการใช้งานในวงกว้างสำหรับการประเมินของมหาสมุทรและสุขภาพระบบนิเวศ

ชามข้อมูลวิทยาศาสตร์แห่งชาติท้าทายให้คุณสร้างโดยอัตโนมัติภาพขั้นตอนวิธีการกระบวนการนักวิทยาศาสตร์ที่ฮัทศูนย์วิทยาศาสตร์ทางทะเล และนอกจากจะใช้อัลกอริทึมที่ท่านสร้างเพื่อศึกษา ใยอาหารการประมงทะเล มหาสมุทร การอนุรักษ์ และเพิ่มเติม นี่เป็นโอกาสของคุณที่จะช่วยให้สุขภาพของมหาสมุทรของโลก หนึ่งแพลงก์ตอนในเวลา
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: