摘要：对生物多样性进行长期的系统监测是实现生物多样性保护的基础,公众科学的发展实现了用较少的资源投入对鸟类进行跨时空尺度的大规模监测。为了探讨传统样线法鸟类调查和公众观鸟对鸟类多样性监测效果的相似性和差异性,收集了老山地区2015年7月至2021年6月的观鸟数据,并在2020年7月至2021年6月采用固定距离样线法对老山地区鸟类进行调查。结果显示,采用两种方法共记录到鸟类214种,其中有83种鸟类仅被观鸟活动记录到;2020年7月至2021年6月,公众观鸟记录到125种,样线法记录到131种。样线法监测强度为11,公众观鸟监测强度为2.4~8;观鸟活动高峰时期集中在5—6月,地点主要分布在研究区域西南部,且避开村庄和城市主干道。比较采用两种方法得到的物种报告率结果,发现报告率差异最大的是研究区域的繁殖鸟类、猛禽以及稀有鸟类。观鸟爱好者每次出行记录到的鸟类物种平均数量大于样线法监测结果,公众观鸟为(23.57±20.04)种,样线法为(19.81±6.84)种。短期内两种调查方式都无法完整记录研究区域的全部鸟类;长期来看公众观鸟数据可以在一定程度上弥补传统鸟类监测的空缺。但公众观鸟活动很容易受到参与者偏好的影响,在时间、空间以及物种报告率上存在偏差,且存在监测强度不足、数据记录不准确等问题,因此需要加强设计和规范,减少公众观鸟数据集中存在的偏差,实现其在更广阔的领域为鸟类研究和保护提供数据基础。

摘要：远程监督的标注方法在关系抽取任务中被广泛应用,其在减小人工标注负担的同时,也引入了大量噪声样本,影响了模型的训练.针对这个问题,提出了一种基于影响函数的去噪方法.通过影响函数衡量训练集中每一条训练样本对模型预测的影响,并在建立噪声样本与其的关系后,设计了1个判断样本是否是错误标注的打分函数.基于此打分函数的值,从初始的1个小的无噪声集合出发,通过自举法迭代式地获得最后的去噪数据集.该去噪方法作为一种对数据的前处理方法,在公开数据集上取得了良好的效果.

摘要：　针对目前各种加密技术应用的特点,提出用硬盘序列号和网卡序列号作为机器指纹来分别对不同类型的软件进行加密认证的技术,该技术的实际应用有力地保证了计算机软件版权,而且对不同的应用环境分别设计,从而最大限度地利用资源.