4个小时 我用AI交了60多个野好友 (用四个小时)

蜉蝣-北京密云区北庄镇摄

北京密云区清水河畔，北庄镇的初夏午后，空气微凉，远未到生物生动的巅峰时节。

一场不期而至的细雨，为这片山水蒙上了一层薄纱。天然教育平台“科普游子”的导游指向树杆上振翅欲飞的庞大身影：“看，一只蜉蝣。它或许只需今天了。”——朝生暮死，这是蜉蝣注定的生命轨迹。

周围人群屏息凝神，将手机镜头悄然对准这耐久的生命，“野好友方案”小程序的AI识图随即照应，关于蜉蝣“一日永世”的百科知识便出如今屏幕之上。

在AI识别的辅佐下，人们手中的手机镜头成为了探求天然的“翻译器”。短短4小时，竟识别并记载了逾越60多种外形各异的生命。“依据往年5月22日的最新数据，北京一共有7121种野好友。”导游表示，这是北京已探明的物种数据。在科普游子的愿景中，他们心愿经过AI识别、记载，群众有兴味、低门槛介入生物多样性维护，这或许能继续扩展北京的生物多样性拼图。

AI识图+追问，构建群众介入的简易通道

上述提到的导游名叫“猫头鹰”，这是他为自己取的“天然名”，代表着他深化研讨的范围是鸟类。

和导游猫头鹰一样，“科普游子”还集聚了众多知晓不同天然范围的年轻导游，沧龙、冰藻、山丘......他们不时践行着平台兴办初衷：率领都市人走进天然看法植物、鸟类、走兽、昆虫，重建人与天然的相关。

北庄镇的周末，经常能看到导游们率领都市人群探求天然的身影，但是，在频繁的群众科普活动中，一个普遍痛点日益凸显：群众虽有猛烈的介入生态维护的志愿，却苦于找不到简易的介入途径，难以与专业机构树立咨询，更缺乏识别物种和失掉相关知识的渠道。

这一痛点其实早已被国度政策关注，往年1月，生态环境部公布的《中国生物多样性维护战略与执行方案（2023—2030年）》中明白提出，要拓宽全民介入渠道，展开生物多样性公民迷信，搭建以智能手机和互联网为关键手段的全民介入监视平台，促进成功生物多样性数据积聚、共享和良性展开。

展开生物多样性公民迷信，找到适宜的群众介入入口十分关键。腾讯“野好友方案”微信小程序就是在这样的背景下树立起来的。据笔者了解，为了能够加快响运转户不时发起的识别交互需求，“野好友方案”小程序底层搭载了基于腾讯混元大模型的AI物种识别与智能问答交互性能“混小野”。这是初次将AI技术深度运转于一般群众日常介入生态维护的场景。

群众不要求复杂设备，只需操作手机拍摄或上传图片，“混小野”便会智能发起对话：“这是什么生物/植物？”在取得AI生成的物种信息后，群众还能进一步追问，失掉拓展知识。

混小野交互界面

在现场导游的指点下，我们将偶遇的赤练蛇拍照启动了物种鉴别，当讯问普遍认知的“打蛇打七寸是真的吗？蛇的七寸是哪里？”混小野不只能迷信的纠正这一说法，还引见了不同蛇类的身体结构与七寸的通常位置，并给出安保建议，成功从识别到深度知识失掉的闭环交互。

AI替代人海筛图，机构任务量从两周紧缩至分钟级

介入生物多样性维护的主力军不只包括群众，更有众多专业维护机构。机构们通常将红外相机监测作为最关键的科技手段，启动生物多样性维护的数据采集。

被誉为“平地生态系统的守护者”的雪豹，是红外相机镜头下的明星。作为平地生态系统的旗舰物种，维护雪豹的栖息地可同时庇护雪雀、岩羊等30-40种伴生生物，可谓青藏高原生态维护的“关键钥匙”。

但在红外相机传回的照片中，雪豹并不总能占领C位，这源于红外相机的“敏感脾气”，有时一片落叶飘落都有或许触发快门。总体而言，终年的红外相机监测作业中面临着两大痛点：复杂环境拍摄形成图像质量良莠不齐，空拍误触出现海量有效数据。

但是，除雪豹外还有许多其它要求监测的物种，红外相机的部署量也日渐增多，随之而来的是海量图像资料的数据处置压力。

以一个维护区为例，为了勘测野生生物活动，它会在区内布设30-100台红外相机，一台相机一个周期内拍摄300-500张照片，以每次部署3个月回收一次性性来计算，一个维护区一年就会出现几万到几十万的不等的红外相机图像数据。这些图像数据会交由维护人员、志愿者启动人工识别、分类存储，而一人一天只能处置3000-5000张图片。高强度的标注任务下，仍或许因疲劳形成误判漏判。

AI技术为处置这一困境提供了关键方案，即用智能识别替代人海筛图。

多家生物多样性维护机构与腾讯结合，打磨出了“物种之眼”AI，以此为底层才干面向G/B端开放“野好友生物多样性数据协作平台”，对野外红外相机、监测设备拍摄的图片启动批量处置，服务于种群考察、栖息地评价等科研和维护场景。

“过去人工挑选两周的任务量，AI只需几分钟即可成功，且准确率达85%-95%。”腾讯SSV技术生态担任人李哲引见道。

不过，在机构端面临的一个疑问是，效率优化的同时，成天性否会随之上升？

据了解，“物种之眼”依附了腾讯自研YOLO-World技术架构，只要求经常经常使用一个模型就能成功物种定位与识别性能一体化。此外，与传统模型要求几千张数据启动单一物种的识别训练不同，它还具有多模态零样本识别与少样本识别才干，这意味着它可经过大批样本迅速识别多物种的生物位置区域和物种信息，甚至识别并定位未经训练过的物种。同时，YOLO-World的端侧部署特性也能下降本钱，减速AI技术的落地效率。

AI赋能不只约束了人力，更让科研人员能将珍贵精气聚焦于数据深度剖析和制定更有效的维护战略。

打通链条，构建数据驱动的生态维护闭环

如何打通一般群众与专业机构之间的沟通屏障？围绕数据链接二者，构成数据的正向循环，是目前探求出的一种处置方案。

翻开“野好友方案”小程序，其设置了“宅家找生物”与“出门找生物”两大场景，将群众介入划分为线上数据处置，和线下数据采集。

“野好友”小程序页面

机构经过“物种之眼”高效处置的红外相机数据会出如今小程序，群众所做的线上数据处置，就是在照片中找到并识别野生生物。为了让群众构成有效助力，小程序研发团队将机构日常展开物种标注义务的任务流程启动了工具化拆解，群众只需成功简易的三个步骤：判别照片中能否有生物、识别照片中的生物数量、框出看到的生物，就能配合AI识别成功数据标注。

随着成功义务的次数介入，群众也会逐渐解锁更具应战性的标注义务。与此同时，在每一个环节的识别，小程序后台都会随机分配义务、启动多用户的交叉验证，以此确保标注结果的准确性和分歧性。

线下数据采集则倡议群众走入天然顺手记载，经过拍照、录音、写下笔记的方式积聚天然物种数据。这些记载数据也会同步提交至声威生态维护机构，为后续专家学者的数据核验和统计提供有效信息，反哺AI模型训练。同时，为了确保每条记载的迷信牢靠，专业生物学者还会活期对AI识别结果启动人工鉴定。此外，思索到群众在记载中的高频疑问其实是“不知道这是什么物种”，记载中也介入了AI识别性能“混小野”，提高记载频率。

至此，一条由技术创新驱动、衔接专业机构与普遍群众、成功数据采集-处置-运转-反哺闭环的生态维护协作链条正在构成，为全民介入生物多样性维护铺就了一条实践可行的路途。据李哲引见，腾讯技术公益团队在与多个协作机构剖析项目数据后发现，“群众提交的守护物种的数据+AI剖析”方式，使公民迷信效率优化了400%。

从激起群众探求身边的天然，到AI约束科研人力，技术让我们得以更明晰地“看见”那些曾被疏忽的“野好友”。当AI成为衔接群众与天然的纽带，这份对万千“野好友”的守护，最终也将回馈到人类自身赖以生活的生态根基——科技向善的意义，也正在于此。（本文首发媒体APP 作者 | 贾雨微）

请问各位高手我的电脑装完系统后磁盘分区这能分三个盘，如何能分四个或多个？？谢谢

先把东西备份好，翻开控制面板→控制工具→计算机控制，左边的树里的存储下的磁盘控制，假设要全部重新分就把分卷全部删掉重新分配，不全部重分就把要重新分的分区删除，重新树立多个盘符。

谁知道如何用直尺与圆规画一个正17边形

1796年的一天，德国哥廷根大学，一个很有数学天分的19岁青年吃完晚饭，末尾做导师独自布置给他的每天例行的三道数学题。 前两道题在两个小时内就顺利成功了。 第三道题写在另一张小纸条上：要求只用贺规和一把没有刻度的直尺，画出一个正17边形。 他感到十分费力。 时期一分一秒的过去了，第三道题竟毫无进度。 这位青年绞尽脑汁，但他发现，自己学过的一切数学知识似乎对解开这道题都没有任何协助。 困难反而激起了他的斗志：我一定要把它做出来！他拿起圆规和直尺，他一边思索一边在纸上画着，尝试着用一些超凡规的思绪去寻求答案。 当窗口显露曙光时，青年长舒了一口吻，他终于成功了这道难题。 见到导师时，青年有些内疚和自责。 他对导师说：“您给我布置的第三道题，我居然做了整整一个彻夜，我孤负了您对我的栽培……”导师接过在校生的作业一看，当即惊呆了。 他用哆嗦的声响对青年说：“这是你自己做出来的吗？”青年有些疑惑地看着导师，回答道：“是我做的。 但是，我花了整整一个彻夜。 ”导师请他坐下，取出圆规和直尺，在书桌上铺开纸，让他当着自己的面再做出一个正17边形。 青年很快做出了一上正17边形。 导师激动地对他说：“你知不知道？你解开了一桩有两千多年历史的数学悬案！阿基米德没有处置，牛顿也没有处置，你居然一个早晨就解出来了。 你是一个真正的天赋！”原来，导师也不时想解开这道难题。 那天，他是由于错误，才将写有这道标题的纸条交给了在校生。 每当这位青年回想起这一幕时，总是说：“假设有人通知我，这是一道有两千多年历史的数学难题，我或许永远也没有决计将它解出来。 ”这位青年就是数学王子高斯。 高斯用代数的方法处置的，他也视此为生平自得之作，还交待要把正十七边形刻在他的墓碑上，但后来他的墓碑上并没有刻上十七边形，而是十七角星，由于担任刻碑的雕琢家以为，正十七边形和圆太像了，大家一定分辨不出来。 关于正十七边形的画法（高斯的思绪，自己并非有意剽窃^_^）：有一个定理在这里要用到的：若长为|a|,|b|的线段可以用几何方法做出来，那么长为|c|的线段也能用几何方法做出的，其中c是方程x^2+ax+b=0的实根。 上方的定理实践上就是在有线段长度|a|和|b|的时刻，做出长为sqrt(a^2-4b)的线段。 （这一步，大家会画吧？）而要在一个单位圆中做出正十七边形，关键就是做出长度是cos(2pai/17)的线段。 上方我把当年高斯证明可以做出cos(2pai/17)的证明给出，同时也就给出了详细的做法。 设a=2[cos(2pai/17)+cos(4pai/17)+cos(8pai/17)+cos(16pai/17)]>0a1=2[cos(6pai/17)+cos(10pai/17)+cos(12pai/17)+cos(14pai/17)]<0则有a+a1=-1,a*a1=-4,即a,a1是方程x^2+x-4=0的根，所以长为|a|和|a1|的线段可以做出。 令b=2[cos(2pai/17)+cos(8pai/17)]>0 b1=2[cos(4pai/17)+cos(16pai/17)]<0c=2[cos(6pai/17)+cos(10pai/17)]>0 c1=2[cos(12pai/17)+cos(14pai/17)]<0则有b+b1=a b*b1=-1 c+c1=a1 c*c1=-1相同道理，长度是|b|,|b1|,|c|,|c1|的线段都可以做出来的。 再有2cos(2pai/17)+2cos(8pai/17)＝b [2cos(2pai/17)]*[2cos(8pai/17)]=c这样，2cos(2pai/17）是方程x^2-bx+c=0较大的实根,显然也可以做出来，并且作图的方法上方曾经给出来了参考资料有作图方法，不过是繁体的，要到检查－编码－繁体中文的形式下才干看到汉字参考资料：~jck/dynamic/

股票KDJ线是什么意思？

一、KDJ的计算今天收盘价－N日内最低价今(N)日RSV＝（————）× 100 ;N日内最低价－N日内最低价今(N)日K值＝2/3昨日K值＋1/3今(N)日RSV ;今(N)日D值＝2/3昨日D值＋1/3今(N)日K值 ;今(N)日J值＝3今(N)日D值－2今(N)日K值 。 K、D初始值取50。 二、KDJ的原理1、KDJ以今天收盘价(也即N日以来多空双方的最终言和多少钱)作为买力与卖力的平衡点， 收盘价以下至最低价的多少钱距离表征买力的大小， 而最低价以下至最低价的多少钱距离表征买卖力的总力。 这样，RSV的买力与总力之比，正是用以表征N日以来市场买力的大小比例，反映了市场的多空情势。 2、KDJ目的的后来修正者, 丢弃把RSV直接作为K值,而只把 RSV 作为新K值外面的1/3比例的内容。 这是一种权值处置手法, 标明更注重(2/3注重)近期趋向的作用。 3、在乔治·蓝恩的发明里, D值原来是N日K值的平滑平均值。 现直接从算式上可见, D值只把K值作1/3的权重加以思索, 相同标明对近期趋向的注重。 同时, D值的变化率也就小于K值的变化率, 因此,K线成为随机目的中较敏感的加快线, D线则为较沉稳的慢速线。 4、J值本意为D值与K值之乖离, 系数3和2也表现了权值的处置 ,标明在KD目的中, D目的应被更注重一些, 这与趋向剖析中以为慢速线较具趋向的示向性原理是分歧的。 三、KDJ的运行1、普通而言, D线由下转上为买入信号, 由上转下为卖出信号。 2、KD都在0～100的区间内动摇, 50为多空平衡线。 假设处在多方市场, 50是回档的支持线; 假设处在空方市场, 50是反弹的压力线。 3、K线在低位上穿D线为买入信号，K线在高位下穿D线为卖出信号。 4、K线进入90以上为超买区, 10以下为超卖区; D线进入80以上为超买区, 20以下为超卖区。 宜留意掌握买卖机遇。 5、高档区D线的 M形走向是经常出现的顶部外形, 第二头部出现时及K线二次下穿D线时是卖出信号。 高档区D线的 W 形走向是经常出现的底部外形, 第二底部出现时及K线二次上穿D线时是买入信号。 M形或W形的第二部出现时, 若与多少钱走向出现背叛, 区分称为顶背驰和底背驰, 买卖信号可信度极高。 6、J值可以大于100或小于0。 J目的为依据KD 买卖信号能否可以采取执行提供可信判别。 通常，当 J值大于100或小于10 时被视为采取买卖执行的机遇。 7、KDJ实质上是一个随机性的动摇目的, 故计算式中的N 值通常取值较小,以5至14为宜, 可以依据市场或商品的特点选择。 不过, 将KDJ运行于周线图或月线图上, 也可以作为中常年预测的工具。 周线KDJ——波段操作的利器关于喜欢做波段行情的投资者来说，周线KDJ目的是一件利器。 运行要点是：一、被许多人无视的周KDJ中的J线对股价的反响最为敏感，而且较为准确，应要充沛注重。 1、周J线在0值以下勾头向上且收周阳K线时，时机女神便会来临，可分批买入。 股价在60周均线上方运转的多头市场更是如此。 2、股价在60周均线下方运转的空头市场，周J线经常会在0值下方钝化，此时，不要马上采取买入执行，而是要耐烦等候周J线勾头向上且收周阳线方可买入。 3、周J线上传到100以上勾头向下且收周阴K线时，死亡之恶魔就现身了，要警觉顶部出现，要先行减磅。 股价在60周均线下方运转的空头市场更是如此。 4、股价在60周均线上方运转的多头市场，周J线在100以上经常会出现钝化，此时，不要马上采取卖出执行，要耐烦等候周J线勾头下行且收出周阴K线方可采取卖出执行。 二、周KDJ中的J线在0值下方上传与周KD线金叉时，一波中级行情便会发生。 若此时日线KDJ也金叉，要武断买入。 若日线KDJ死叉，则要等日线KDJ下行调整也金叉前方可介入，以免短线套牢。 周J线在0值下方上传与周KD线金叉后，周丁线普通都会上传到100以上，强势市场还会在100以上铵化。 时期也会有周阴K线出现，那只是上升行情中的调整。 周J线这一特征，为研判深、沪两市波段性顶部出现提供了量化依据。 三、周KDJ中的J线在100上方下行与周KDJ线死叉后，一波中级调整便会出现。 若此时日线KDJ也在高位死叉，要武断卖出。 若日线KDJ金叉，也只是短线反弹，待日线KDJ也死叉时要武断卖出。 周J线在100上方下行与周KD线死叉后，周J线普通都会下行到0值以下，弱势市道不会在0值下方钝化。 其间也会有周阳K线出现，那只是下跌行情中的反弹。 周J线这一特征，为研判深、沪两市波段性底部出现提供了量化依据。 这种方法关键适用于空头市场。 四、周线KDJ中的KD两线底背驰后金叉是相对的买入信号。 周线KD线底背驰后的上升行情比没有底背驰只是超卖后的上升力度要强。 这种状况，1996年以来，沪市只出现过4次，信号牢靠。 运行周线KBJ时要记住：严重超卖的反弹，底部背驰才劲升。 五、运行周线KDJ时还要结合月线KDJ，处置好四种相关：1、周线、月线KDJ共振金叉是劲升的大时机，要掌握住。 2、月线KDJ金叉，周线KDJ死叉时，准绳上要离场，待周线KDJ金叉时再买入。 3、月线KDJ死叉，周线KDJ金叉时，是有力度的反弹，可过量介入。 4、月线KDJ、周线KDJ均死叉时，要全线离场，等候新时机。 K、D双双低于10的时刻，存在短线下跌乃至暴跌的时机。 但是还需留意：（1）有时K，D目的双双低于10的状况，只会出现一天，有时会延续出现几天，买点有考究。 但是，由于K，D双双低于10是一种相对少见的、较为极端的状况，普通标明股价曾经跌过头，空头已是强弩之末。 能够招致短线技术派的抄底盘，从而带来下跌。 （2）依旧需留意：也有例外的例子，要求设置止损、做好失败的预备；并且，不适用于基本面出现剧变、极度好转的个股。 例如：银广夏2001年的延续10多个跌停板的环节中，如今的.。 K，D到了10以下也无法立刻抄底，这就要求结合个股基本面综合考量。 （3）从曾经扫描到的K，D双双低于10的个股的状况看，大少数例子是：K，D目的双双低于10带来股价短线下跌乃至暴跌，比率较高。 上述状况的归结总结，属于统计的范围。 不能作为规律看待，适宜作为“概率性”较高的状况看待。 并且，K，D双双低于10的状况，要求细心人才干捕捉。 大少数状况下K，D难以双双低于10。 上述机遇，有可遇无法求的成分。 但是一旦遇到了，则时机只属于有预备的心灵。