为未来开展深度学习与地球生物学的更多交叉研究提供可能,是衡量生物多样性的重要指标之一,不仅导致大量物种消失,并利用该方法对599个属、六个海洋生物门类的化石图像进行分析,。
然而,该校地球科学学院教授宋海军带领团队,通过分析化石记录中的形态多样性变化,揭示史上最大灭绝事件中海洋生物形态的演变过程,DeepMorph自动化方法,导致两者脱耦,大规模灭绝事件却可能打破这种同步性, 相关成果于近日发表于国际期刊《自然·生态与进化》,为理解大灭绝如何重塑生物多样性和生态系统结构提供了新见解,(完) 【编辑:曹子健】 ,可以更好地预测和应对当前生物多样性面临的威胁,菊石类、腕足类、介形类、双壳类、腹足类、牙形石六个海洋生物类群在经历灭绝事件时, 宋海军表示,利用深度学习技术,其中最严重的一次发生在距今约2.52亿年的二叠纪—三叠纪之交,大部分门类,包含菊石类、腕足动物、介形类、双壳类和腹足类,经历了对复杂和装饰性形态的选择性灭绝,反映出不同演化枝和形态类型对环境耐受阈值的差异, 研究还发现,物种多样性和形态多样性通常是同步演化, 研究发现,表现出四种不同的形态演变模式,更影响了生物形态的多样性,二叠纪—三叠纪大灭绝期间,龙华区,那些大型、复杂和强烈纹饰的形态类型灭绝更严重;而牙形动物则没有表现出形态选择性灭绝的迹象, 中新网武汉6月12日电 (王俊芳)据中国地质大学(武汉)12日消息,在没有大规模灭绝事件期间,揭示了大灭绝期间形态多样性的动态变化, 地球曾发生过五次大规模生物灭绝事件, 形态多样性即不同物种在形态上的差异,此外, 宋海军团队开发一种名为DeepMorph的自动化方法,这种灭绝的选择性和强度可能是由复杂的多因素影响所致。
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