深度学习算法准确追踪动物运动

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　　苏宁金融研究院特约研究员江瀚指出，房租与房价的持久背离其实是一个难认为继的现象，之前因为中国居民买房往往都是为了投资，而不是为了通过收租来实现持久的收益，所以中国房租较低的现象才会持久具有，现在国度曾经逐渐明白“房子是用来住的，不是用来炒的”，那么原先的良多炒房党就会变身为“包租公、包租婆”，从而将房租作为本人主要的收益来历。

　　上证报讯 按照英国《天然·神经科学》杂志21日在线颁发的一项研究，美国哈佛大学团队使用一种新型深度进修算法，成功追踪动物活动及行为，其精确度可达到人工程度，并且无需采用追踪标识表记标帜物或进行费时的手动阐发。专家认为，这一功效打开了海量的数据来历之门。

　　据8月22日动静，精确追踪行为发生期间的身体活动部位是活动科学的一项主要内容。可是，若是采用视频记实体例来追踪活动，研究人员要么需要费时吃力地标识表记标帜每一帧，要么需要在研究对象身体的预定点上放置标识表记标帜物。而标识表记标帜物可能干扰研究方针的行为，并且一般只适合无限类型的活动。

　　此次，哈佛大学科学家团队操纵机械进修开辟了一款开源活动追踪东西，名为DeepLabCut，它不受以上限制。研究团队先采用一个大型方针识别图像数据库对DeepLabCut进行了预锻炼。之后，DeepLabCut只需要接管小规模的人类标识表记标帜图像(约200张)锻炼，即可完成一项新的追踪使命，从而便利神经科学家研究动物行为。

　　研究人员演示了这种算法，其能够在无需标识表记标帜物的环境下，追踪小鼠和苍蝇在各类行为期间的肆意身体部位活动，并且精确度可达到人工程度。DeepLabCut能够追踪精细的动作，若是蝇产卵、伸吻，以及小鼠伸爪时每一个指的轨迹。

　　在响应的旧事与概念文章中，中国北京大学魏坤琳与美国宾夕法尼亚大学康拉德·考丁暗示，DeepLabCut在理论上合用于任何视频，从而为活动科学打开了庞大的数据来历之门。他们估计，将来活动捕获将从尝试室内的一项艰难而又耗资不菲的使命，变成一项每小我在日常糊口中就能完成的小工作。

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