废弃的智能手机竟可以保护雨林？

DK上安全和有助于存储和管理这些庞大且随之增长的数据库？如何对这些数据库完成可实现、较快的分析，并直观告知完成记事记录的位置……面对如此庞大的数据库管理与算法革新，必须采用子近期的技术支持来强化创最初方案，但这明显超借助于了这个非政府部门许多组织的能力，于是一些生物技术大企业，比如谷歌（Google）和的产品，也开始策划其中会。

RFCx的一些概念设计曾和谷歌合作开发，可实现分析回放数据库，识别油罐车、桥段等与挥伐有关的感觉，同时通过感觉记录了解原生地生物的行径；RFCx技术开发了一套以的产品iPhone的设备为核心的太阳能式原生地美国国家安全和局子系统，名叫“守卫者（Guardian）”。这些守卫者散布在原生地各地，需要在零下高湿、无所畏惧暴雨等极端生态环境下保持24小时不间断通电话，从而美国国家安全和局热带性原生地中会比较大而比较简单的感觉，并将数据库可实现传递到应用程式搭载了机器学习子系统的服务于器中会。一旦监测子系统发掘借助于盗伐异响，比如桥段或油罐车声，便不会第一小时将具体盗伐取向推送给当地的护林员，帮助他们较快完成搜查。此外，RFCx也亦然和的产品展开一系列密切关系，技术开发包括挖掘的设备、存储服务于、笔记本电脑分析的创最初SDK，透过子系统的机器学习技术帮助读懂昆虫的感觉，从而为濒危昆虫施加压力。

机器学习导致的最初强化

现如今，RFCx亦然在运主要用途更加好的技术来帮助受保护原生地。

对于RFCx早就透过多年的录音数据库，的产品帮助调整这些数据库中会的桥段监测建模精确度。比如在初期原版中会，根据原生地许多组织的反馈，蚊子的感觉常不会被误报成桥段声，人耳也很难分辨借助于这两种感觉。对这类误报数据库，RFCx开始透过蚊子感觉数据库对建模完成重最初受训。经过反复测试与提炼，最最初的建模领域可以探测到96%的桥段事件。随着建模的随之改善与革新，愈演愈烈错误警报的接下来性也越发少。

哥斯达黎加原生地中会的乌鸦猴

有了AI生物技术的助力，采用相同技术可以更加快分辨桥段、鸟类和其他昆虫的感觉，对感觉的学术研究是一种最初的科学物件。生物学家和生态学家在很多惯例都可以透过这套子系统，无论是在人迹罕至的原生地，还是伦敦的公园，甚至利兹披露有一些请是期盼将的设备主要用途美国国家安全和局郊区里面的火光，或者主要用途非法船只。

此外，在哥斯达黎加原生地概念设计里面，除了盗伐行径，乌鸦猴等濒危物种成为另外的学术研究实例。的产品与RFCx构建了乌鸦猴第二语言笔记本电脑分析建模，通过AI技术来识别它的叫声并可实现发送精细取向。

为了更加好地受保护原生地，我们采取了各种切实可行的举措和技术，但这还远远不够，还需要政府部门、大企业和市民等多方的追捧和策划。

本文来自《知识就是力量》杂志，原末尾《用感觉监控来救下原生地》，所作王治钧，有删掉，原创作品登载请加注来源。

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