After demonstrating that the prelim

After demonstrating that the preliminary model predicted testpoints significantly better than random, we modelled the species’potential geographical distribution using all available localities.Because GARP is an artificial-intelligence application withstrong stochastic elements, it produces no unique solution. Totemper among-model variation, we made three models perspecies and developed a composite prediction for each species:any pixel where the species was predicted present by at leasttwo of the three models was considered predicted present. Allfurther analyses were based on these composite models

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากที่แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองเบื้องต้นทำนายจุดทดสอบได้ดีกว่าการสุ่มอย่างมีนัยสำคัญ เราได้จำลองการกระจายทางภูมิศาสตร์ที่เป็นไปได้ของสายพันธุ์โดยใช้พื้นที่ที่มีอยู่ทั้งหมด เนื่องจาก GARP เป็นแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ที่มีองค์ประกอบสุ่มที่แข็งแกร่ง จึงไม่ได้สร้างโซลูชันที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว เพื่อลดอุณหภูมิของความแปรผันระหว่างแบบจำลอง เราได้สร้างแบบจำลองสามแบบต่อสปีชีส์ และพัฒนาการคาดการณ์แบบรวมสำหรับแต่ละสปีชีส์: พิกเซลใดๆ ที่สปีชีส์ถูกทำนายโดยอย่างน้อยสองในสามโมเดลนั้นถือว่าเป็นการทำนายในปัจจุบัน การวิเคราะห์เพิ่มเติม ทั้งหมดใช้แบบจำลองคอมโพสิตเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังพิสูจน์ทราบการทดลองทำนายแบบจำลองเบื้องต้น
จุดดีกว่าการสุ่มอย่างเห็นได้ชัดและเราสร้างแบบจำลองสายพันธุ์
ใช้การกระจายทางภูมิศาสตร์ที่มีศักยภาพในทุกสถานที่ที่มีอยู่
เนื่องจาก GARP เป็นแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์
องค์ประกอบแบบสุ่มที่แข็งแกร่งซึ่งไม่ได้สร้างคำตอบที่ไม่ซ้ำกัน ถึง
ในการเปลี่ยนแปลงรูปแบบเราแต่ละคน
สายพันธุ์และการพัฒนาการคาดการณ์ที่ครอบคลุมสำหรับแต่ละสายพันธุ์:
คาดการณ์ว่าพิกเซลใด ๆ ของสายพันธุ์จะมีอย่างน้อย
สองในสามแบบจำลองถือว่าคาดการณ์ได้ ทั้งหมด
การวิเคราะห์ต่อไปขึ้นอยู่กับแบบจำลองที่ครอบคลุมเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากแสดงให้เห็นถึงการทดสอบแบบจําลองเบื้องต้น
จุดชัดเจนดีกว่าการสุ่ม เราจําลองสายพันธุ์
ใช้การกระจายทางภูมิศาสตร์ที่มีศักยภาพของสถานที่ทั้งหมดที่มีอยู่
เพราะว่า การ์พี ( garp ) เป็นแอพพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์
ปัจจัยสุ่มที่แข็งแกร่ง มันจะไม่สร้างทางออกเดียว. ถึง
คํานึงถึงความแตกต่างระหว่างโมเดลที่แตกต่างกันเราผลิตโมเดลสามแบบสําหรับแต่ละรุ่น
สายพันธุ์และพัฒนาการคาดการณ์ที่ครอบคลุมสําหรับแต่ละสายพันธุ์:
ทํานายการดํารงอยู่ของพิกเซลใดๆของสายพันธุ์อย่างน้อย
สองในสามแบบจําลองถือว่ามีการคาดการณ์ ทั้งหมด
การวิเคราะห์เพิ่มเติมจะขึ้นอยู่กับรูปแบบคอมโพสิตเหล่านี้