来源：人民网 人民网北京8月20日电（赵竹青）自然界中，不少动物演化出了神奇的伪装术，帮助他们躲避天敌或捕捉猎物。拟态是其中比较常见的一种，如竹节虫拟态树枝、螽斯拟态树叶等。据中国科学院官网消息，该院南京地质古生物研究所博士生许春鹏在研究员王博的指导下，与武汉大学教授崔晓辉、研究生樊丽合作，在一亿年前白垩纪缅甸琥珀中发现了一类奇特的昆虫拟态植物以及一系列昆虫覆物行为的化石记录。该研究报道了中生代首个直翅目昆虫拟态植物叶片的记录，以及啮虫目和半翅目蟾蝽科昆虫最古老的覆物行为记录。相关研究成果近日在线发表在《岗瓦纳研究》（GondwanaResearch）和《历史生物学》（HistoricalBiology）上。 据介绍，该研究首次应用孪生神经网络对地质历史时期的拟态行为进行了定量分析，并提供了一套初步的定量判定模型与方法。孪生神经网络是近年来新发展的人工智能分析技术，被广泛应用于图像相似度衡量中。其主要利用对抗的思想，每次输入一对图片，使得经算法优化的目标与相似图像对距离更小，不相似的图像对之间距离更大。孪生神经网络还可以提取肉眼无法观察到的多维信息，从而对不同图片之间的语义距离进行定量化计算。由此，便可以定量化计算出不同图像之间的不相似度数值，从而客观地判断不同图像之间的相似性。 人民网北京8月20日电（赵竹青）自然界中，不少动物演化出了神奇的伪装术，帮助他们躲避天敌或捕捉猎物。拟态是其中比较常见的一种，如竹节虫拟态树枝、螽斯拟态树叶等。据中国科学院官网消息，该院南京地质古生物研究所博士生许春鹏在研究员王博的指导下，与武汉大学教授崔晓辉、研究生樊丽合作，在一亿年前白垩纪缅甸琥珀中发现了一类奇特的昆虫拟态植物以及一系列昆虫覆物行为的化石记录。该研究报道了中生代首个直翅目昆虫拟态植物叶片的记录，以及啮虫目和半翅目蟾蝽科昆虫最古老的覆物行为记录。相关研究成果近日在线发表在《岗瓦纳研究》（GondwanaResearch）和《历史生物学》（HistoricalBiology）上。 据介绍，该研究首次应用孪生神经网络对地质历史时期的拟态行为进行了定量分析，并提供了一套初步的定量判定模型与方法。孪生神经网络是近年来新发展的人工智能分析技术，被广泛应用于图像相似度衡量中。其主要利用对抗的思想，每次输入一对图片，使得经算法优化的目标与相似图像对距离更小，不相似的图像对之间距离更大。孪生神经网络还可以提取肉眼无法观察到的多维信息，从而对不同图片之间的语义距离进行定量化计算。由此，便可以定量化计算出不同图像之间的不相似度数值，从而客观地判断不同图像之间的相似性。 人民网北京8月20日电（赵竹青）自然界中，不少动物演化出了神奇的伪装术，帮助他们躲避天敌或捕捉猎物。拟态是其中比较常见的一种，如竹节虫拟态树枝、螽斯拟态树叶等。据中国科学院官网消息，该院南京地质古生物研究所博士生许春鹏在研究员王博的指导下，与武汉大学教授崔晓辉、研究生樊丽合作，在一亿年前白垩纪缅甸琥珀中发现了一类奇特的昆虫拟态植物以及一系列昆虫覆物行为的化石记录。该研究报道了中生代首个直翅目昆虫拟态植物叶片的记录，以及啮虫目和半翅目蟾蝽科昆虫最古老的覆物行为记录。相关研究成果近日在线发表在《岗瓦纳研究》（GondwanaResearch）和《历史生物学》（HistoricalBiology）上。 据介绍，该研究首次应用孪生神经网络对地质历史时期的拟态行为进行了定量分析，并提供了一套初步的定量判定模型与方法。孪生神经网络是近年来新发展的人工智能分析技术，被广泛应用于图像相似度衡量中。其主要利用对抗的思想，每次输入一对图片，使得经算法优化的目标与相似图像对距离更小，不相似的图像对之间距离更大。孪生神经网络还可以提取肉眼无法观察到的多维信息，从而对不同图片之间的语义距离进行定量化计算。由此，便可以定量化计算出不同图像之间的不相似度数值，从而客观地判断不同图像之间的相似性。 本文来自【人民网】，仅代表作者观点。全国党媒信息公共平台提供信息发布传播服务。 ID：jrtt
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