本文探讨了深度学习在野生动物自动识别与行为分析中的应用。研究利用深度卷积神经网络对320万张图像中的48种动物进行识别，Faster R-CNN的分类准确率达到93%。同时，提出了结合人工智能与人类智能的主动学习系统，减少了99.5%的手动标注工作量，并探讨了零样本物种分类方法WildMatch的应用，强调高质量训练集在生态分析中的重要性。

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该文章介绍了一种利用卫星数据和数据预处理技术的全球范围树冠高度估计框架，通过新型损失函数和雷达测绘数据提高了预测可靠性，改善了树木高度估计。该框架对全球尺度的生态分析和森林监测具有重要意义。