Plankton are critically important t

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. raditional 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.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แพลงก์ตอนมีถึงความสำคัญของระบบนิเวศ บัญชีสำหรับผลผลิตหลักกว่าครึ่งโลกและคาร์บอนรวมเกือบครึ่งที่ถาวรในวัฏจักรคาร์บอนทั่วโลก พวกเขาฟอร์มเป็นพื้นฐานของเว็บอาหารน้ำรวมทั้งประมงขนาดใหญ่ สำคัญ สูญเสียประชากรแพลงก์ตอนอาจทำในระบบนิเวศแรงกระเพื่อมนิยมผลกระทบลบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในวัฒนธรรมพื้นเมืองและประเทศกำลังพัฒนา ความสำคัญระดับโลกของแพลงก์ตอนทำให้ระดับประชากรการวัดสุขภาพของโลกมหาสมุทรและระบบนิเวศที่เหมาะ raditional วิธีการวัด และตรวจสอบประชากรแพลงก์ตอนเป็นเวลานาน และไม่สามารถปรับส่วนประกอบหรือขอบเขตที่จำเป็นสำหรับการศึกษาขนาดใหญ่ แนวทางที่ดีขึ้นมีความจำเป็น วิธีการดังกล่าวหนึ่งโดยใช้การเซ็นเซอร์ภาพถ่ายใต้น้ำได้ กล้องใต้น้ำ พ่วงระบบนี้จับภาพด้วยกล้องจุลทรรศน์ ความละเอียดสูงกว่าพื้นที่ศึกษาขนาดใหญ่ ภาพแล้วสามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อประเมินพันธุ์ประชากรและการกระจายวิเคราะห์ด้วยตนเองที่ถ่ายถอด – มันจะใช้เวลาหนึ่งปีขึ้นไปด้วยตนเองวิเคราะห์ปริมาณภาพถ่ายในวันเดียว การจัดประเภทรูปแบบอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้ทางเลือกวิธีการด้วยตนเองได้ การวิเคราะห์จะช่วยให้การวิเคราะห์ความเร็วและระดับก่อนหน้านี้คิดว่า เป็นไปไม่ได้ ระบบอัตโนมัติจะมีโปรแกรมประยุกต์ที่กว้างสำหรับการประเมินสุขภาพมหาสมุทรและระบบนิเวศชามวิทยาศาสตร์ข้อมูลแห่งชาติความท้าทายที่คุณจะสร้างอัลกอริทึมการทำกระบวนการรหัสภาพ นักวิทยาศาสตร์ ที่ ศูนย์วิทยาศาสตร์ทางทะเลแฮทฟิลด์ และนอกเหนือจากจะใช้อัลกอริทึมที่คุณสร้างขึ้นเพื่อศึกษาเว็บอาหารทะเล การประมง อนุรักษ์ทะเล และอื่น ๆ นี่คือโอกาสของคุณเพื่อนำไปสู่สุขภาพของมหาสมุทรของโลก แพลงก์ตอนหนึ่งครั้ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แพลงก์ตอนที่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อระบบนิเวศของเราคิดเป็นสัดส่วนมากกว่าครึ่งหนึ่งของการผลิตหลักในโลกและเกือบครึ่งหนึ่งของคาร์บอนรวมการแก้ไขในวัฏจักรคาร์บอนทั่วโลก พวกเขาเป็นรากฐานของใยอาหารสัตว์น้ำรวมทั้งพวกที่มีขนาดใหญ่, การประมงที่สำคัญ การสูญเสียประชากรแพลงก์ตอนอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงระบบนิเวศรวมทั้งผลกระทบทางสังคมในเชิงลบโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวัฒนธรรมพื้นเมืองและพัฒนาทั่วโลก ความสำคัญระดับโลกของแพลงก์ตอนทำให้ระดับประชากรของพวกเขาวัดที่เหมาะสำหรับสุขภาพของโลกมหาสมุทรและระบบนิเวศ วิธี raditional สำหรับการวัดและการตรวจสอบประชากรแพลงก์ตอนเป็นเสียเวลาและไม่สามารถปรับขนาดเพื่อให้เมล็ดหรือขอบเขตที่จำเป็นสำหรับการศึกษาขนาดใหญ่ วิธีการที่ดีขึ้นมีความจำเป็น หนึ่งในวิธีดังกล่าวจะผ่านการใช้เซ็นเซอร์ภาพใต้น้ำ นี้ลากจูง, ระบบกล้องใต้น้ำจับกล้องจุลทรรศน์ภาพความละเอียดสูงกว่าพื้นที่การศึกษาขนาดใหญ่ ภาพจากนั้นจะสามารถวิเคราะห์เพื่อประเมินประชากรชนิดและการกระจาย. การวิเคราะห์ด้วยตนเองของภาพเป็นไปไม่ได้ - มันจะใช้เวลาเป็นปีหรือมากกว่าด้วยตนเองวิเคราะห์ปริมาณภาพบันทึกในวันเดียว การจัดหมวดหมู่ภาพอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้เครื่องเป็นทางเลือกให้กับวิธีการด้วยตนเอง Analytics จะช่วยให้การวิเคราะห์ที่ความเร็วและเครื่องชั่งน้ำหนักก่อนหน้านี้คิดว่าเป็นไปไม่ได้ ระบบอัตโนมัติจะมีการใช้งานในวงกว้างสำหรับการประเมินของมหาสมุทรและสุขภาพของระบบนิเวศ. วิทยาศาสตร์ชามข้อมูลแห่งชาติความท้าทายที่คุณจะสร้างอัลกอริทึมโดยอัตโนมัติการระบุภาพ นักวิทยาศาสตร์ที่ฮัทศูนย์วิทยาศาสตร์ทางทะเลและเกินกว่าที่จะใช้ขั้นตอนวิธีการที่คุณสร้างขึ้นเพื่อศึกษาใยอาหารทะเล, การประมง, การอนุรักษ์ทะเลและอื่น ๆ นี่เป็นโอกาสของคุณที่จะช่วยให้สุขภาพของมหาสมุทรของโลกหนึ่งแพลงก์ตอนในเวลา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แพลงก์ตอนมีความสำคัญต่อระบบนิเวศของเรา , การบัญชีมากกว่าครึ่งหนึ่งของผลผลิตขั้นปฐมภูมิในแผ่นดิน และเกือบครึ่งหนึ่งรวมคาร์บอนคงที่ ในวงจรคาร์บอนของโลก รูปแบบพื้นฐานของสายใยอาหารน้ํารวมทั้งการประมงที่สำคัญขนาดใหญ่ . การสูญเสียประชากรแพลงก์ตอนอาจส่งผลในกลียุค ระบบนิเวศ รวมทั้งผลกระทบทางสังคมในเชิงลบโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวัฒนธรรมพื้นเมือง และการพัฒนาของโลก แพลงก์ตอนของความสำคัญระดับโลก ทำให้ระดับของประชากรเป็นวัดในอุดมคติของสุขภาพของมหาสมุทรของโลกและระบบนิเวศวิทยา วิธีการ raditional วัดและติดตามประชากรแพลงก์ตอนเป็นเวลานาน และไม่สามารถปรับกับ granularity หรือขอบเขตที่จําเป็นสําหรับการศึกษาขนาดใหญ่ แนวทางการปรับปรุงที่จำเป็นวิธีการหนึ่งดังกล่าวคือการใช้เซ็นเซอร์ภาพใต้น้ำ มันลากไป ระบบกล้องใต้น้ำจับกล้องจุลทรรศน์ภาพความละเอียดสูงกว่าพื้นที่ศึกษาขนาดใหญ่ ภาพแล้วสามารถวิเคราะห์ประเมินชนิดและการกระจายของประชากร .

คู่มือการวิเคราะห์ของภาพที่เป็นและมันจะใช้เวลาเป็นปีหรือมากกว่านั้นด้วยตนเองวิเคราะห์ภาพปริมาณที่จับได้ในวันเดียว การจำแนกประเภทรูปภาพโดยใช้เครื่องอัตโนมัติเครื่องมือการเรียนรู้เป็นทางเลือกวิธีการคู่มือ การวิเคราะห์จะช่วยให้วิเคราะห์ที่ความเร็วและเกล็ดเคยคิดว่าเป็นไปไม่ได้ระบบอัตโนมัติจะมีการใช้งานในวงกว้างสำหรับการประเมินของมหาสมุทรและสุขภาพระบบนิเวศ

ชามข้อมูลวิทยาศาสตร์แห่งชาติท้าทายให้คุณสร้างโดยอัตโนมัติภาพขั้นตอนวิธีการกระบวนการ นักวิทยาศาสตร์ที่ฮัทศูนย์วิทยาศาสตร์ทางทะเล และนอกจากจะใช้อัลกอริทึมที่ท่านสร้างเพื่อศึกษา ใยอาหารการประมงทะเล มหาสมุทร การอนุรักษ์ และเพิ่มเติมนี่เป็นโอกาสของคุณที่จะช่วยให้สุขภาพของมหาสมุทรของโลก หนึ่งแพลงก์ตอนในเวลา