| דעם איז אַ אַקאַדעמיק וועבזייַטל, וואָס אָפפערס וויסנשאַפט (און אנדערע פאַנדינג) אינפֿאָרמאַציע און אַ זוכן מאָטאָר מיט עטלעכע ספּעציעל דירעקטארי-סענטערד פונקטיאָנאַליטיעס. פּאַטינג עס אַלע צוזאַמען, מיר מאַכן געפונען וויסנשאַפטלעך און בילדונגקרייז רעסורסן גרינגער ווי אלץ פריער. " />
LeadLearners.Org™ Thanks to all our 1160068 visitors today, Wednesday, 16/Oct/2019

אויסקלייַבן סקאַלערשיפּ שטעלע
Lead Learners LeadLearners.Org
רעקאָממענדעד בלעטער: TIGP, Bioinformatics.Center, Our Facebook Page | אַבאָנירן

נאָמען פון וויסנשאַפט / פּראָגראַם

אַסעסמאַנט פון די אַפּלאַקיישאַן פון מולטיבעאַם עטשאָסאָונדער טעקנאַלאַדזשיז צו וק מאַרינע וווין קלאַסאַפאַקיישאַן סיסטעמס סופּערווייזערז: ד"ר געי מיטשאַלסאַן-יעקב, ד"ר ראָונאַן ראָוש, ד"ר דזשים בעננעלל



וויכטיק באַשרייַבונג
הינטערגרונט
מולטיבעאַם עטשאָסאָונדער (מבעס) סיסטעמס זענען וויידלי אנערקענט ווי אַ עפעקטיוו געצייַג פֿאַר סעאַפלאָאָר מאַפּינג, אָבער די קוואַנטיטאַטיווע כאראקטעריסטיק פון מבעס דאַטע און זייַן אַפּלאַקיישאַן צו יקאַלאַדזשיקלי באַטייַטיק קלאַסאַפאַקיישאַן סיסטעמס איז ווייניקער דעוועלאָפּעד. וויילסט די דאַטן אַוויילאַבילאַטי און ספּיישאַל האַכלאָטע פון ​​מבעס סיסטעמס זענען אַדוואַנסינג, די קאַמפּיוטינג מאַכט צו פונאַנדערקלייַבן גרויס מולטיוואַריאַטע גשמיות און עקאַלאַדזשיקאַל יבערבליק דאַטאַסעץ איז אויך ינקריסינגלי בנימצא.
די אַקוסטיש באַקקסקאַטטער דאַטן קאַפּטשערד דורך מבעס האט אַפּלאַקיישאַן אין מאַפּינג פון סורפיסיאַל סעדאַמאַנץ, און מעטהאָדס האָבן שוין דעוועלאָפּעד צו אַבדזשעקטיוולי קלאַסיפיצירן באַקקסקאַטטער אינפֿאָרמאַציע אין אַקאָוסטיקאַללי ענלעך מקומות (ברוין עט על., 2011). ערד טרוטהינג פון רעזולטאַטן האט געוויזן בייַטעוודיק פיייקייַט פון אַזאַ סיסטעמס צו ריכטיק ידענטיפיצירן אָפּזאַץ קעראַקטעריסטיקס און ינדיקייץ אַז ימפּרווומאַנץ קענען זיין געמאכט אין קלאַסאַפאַקיישאַן טעקניקס.
גשמיות גריידיאַנץ אין פּאַרטאַקאַל גרייס זענען קאָראַלייטאַד מיט בייאַלאַדזשיקאַל קהל זאַץ, און אַ ימערדזשינג גוף פון פאָרשונג איז ינוועסטאַגייטינג די פיייקייַט פון אַקוסטיש באַקקסקאַטטער דאַטן צו ידענטיפיצירן מאַרינע בייאַלאַדזשיקאַל אַססעמבלאַגעס. היפּש וועריאַביליטי האט שוין געוויזן אין די שטאַרקייַט פון קאָראַליישאַנז באמערקט צווישן אַקוסטיש סיגנאַל-באזירט קלאַסאַפאַקיישאַן און ערד אמת ווידעא דאַטן. אָבער, הויך לעוועלס פון קאָראַליישאַן זענען באמערקט פֿאַר ספּעציפיש בענטהיק כאַבאַטאַץ אַזאַ ווי סאַבעללאַריאַ ריף, סעאַגראַסס מעדאָוז און מאַסאַל בעדז (למשל פון ריין עט על., 2011). פֿראגן בלייַבן ווי צו דער גראַד פון פּרט מיט וואָס אַקוסטיש באַקקסקאַטטער דאַטן קענען זייַן געווענדט צו עקאַלאַדזשיקאַל מאַפּינג און די מאָס צו וואָס זייַן ינקלוזשאַן אין Multi-אופֿן קלאַסאַפאַקיישאַן טעקניקס איז נוצלעך.
יצט, פילע יסודות פון אַסיינינג ביאָטאָפּעס צו אַ געגנט באזירט אויף עקאַלאַדזשיקאַל יבערבליק רעזולטאַטן זענען שווער באזירט אויף מבֿין דין. דעם האט די כיסאָרן פון זייַענדיק אַ סאַבדזשעקטיוו מעטאַדאַלאַדזשי, אַזאַ אַז די לעצט ביאָטאָפּע ברירה זאל זיין שווער צו באַשיצן. עס איז אַ געלעגנהייט פֿאַר דעוועלאָפּינג סטאַטיסטיש מכשירים צו שטיצן די באַשלוס געמאכט פּראָצעס און צו ינקאָרפּערייט נאך טייפּס פון דאַטן אַזאַ ווי אַקוסטיש באַקקסקאַטטער פֿאַר אַטשיווינג מער געזונט אָביעקטיוו אַוטקאַמז אין די ביאָטאָפּינג פּראָצעס.
יימז:
1. צו פאָרשן די פיייקייַט פון מבעס דאַטן צו בייַשטייַערן צו ביאָטאָפּע מאַפּינג, דורך קאַמפּערינג קלאַסאַפאַקיישאַן באזירט אויף אַקוסטיש באַקקסקאַטטער דאַטע מיט ערד טרוטהינג מעטהאָדס.
2. צו אַנטוויקלען ראָמאַן טעקניקס צו שטיצן דעם באַשלוס-געמאכט פּראָצעס אין די מאַרינע ביאָטאָפּינג פּראָצעס
אָבדזשעקטיוועס:
1. צו פירן אויס שיף-באזירט פּאָללס פון מאַרינע וווין ינקאָרפּערייטינג מבעס דאַטן אַקוואַזישאַן, ווידעא (סלעדזש אָדער פאַלן-אַראָפּ) און אָפּזאַץ כאַפּן-מוסטערונג טעקניקס.
2. צו ונטערזוכן מעטהאָדס פֿאַר ראַפיינינג סיסטעמס פון מאַרינע וווין קלאַסאַפאַקיישאַן באזירט אויף אַקוסטיש באַקקסקאַטטער דאַטן.
3. צו ריגעראַסלי פאַרגלייַכן רעזולטאַטן באקומען מיט ווידעא און סעדימענטאָלאָגיקאַל דאַטן.
4. צו פונאַנדערקלייַבן די יגזיסטינג דאַטאַבאַסע פון ​​אַקוסטיש באַקקסקאַטטער דאַטן, אין סדר צו פּרובירן די אַפּלאַקיישאַן פון קלאַסאַפאַקיישאַן מעטהאָדס אויף אַ קייט פון סעדאַמענטערי ינווייראַנמאַנץ.
5. צו אַנטוויקלען טעקניקס פֿאַר ימפּרוווינג די מאַרינע ביאָטאָפּינג קלאַסאַפאַקיישאַן פּראָצעס, דורך טעסטינג דער פּאָטענציעל צושטייַער פון בייאַלאַדזשיקאַל זעט מעזשערמאַנץ, און אַקוסטיש באַקקסקאַטטער דאַטן

דעם פּרויעקט וואָלט פאָקוס אויף זאַמלונג פון נייַ דאַטן פון אַ פּאַסיק פּלאַץ פֿאַר קאָמפּאַראַטיווע אַנאַליסיס מיט אַ יגזיסטינג דייטאַבייס. עס וואָלט אַרייַננעמען טריינינג אין:
1. שיף-באזירט זאַמלונג פון אָפּזאַץ כאַפּן סאַמפּאַלז, ווידעא סערווייז, און Multi-שטראַל דאַטן אַקוואַזישאַן.
2. מבעס דאַטן פּראַסעסינג מעטהאָדס ניצן פּדס 2000 סאָפטווער.
3. לאַב-באזירט סעדימענטאָלאָגיקאַל אַנאַליסיס, ווידעא יבערבליק אַנאַליסיס און גיס מאַפּינג טעקניקס.


עלידזשאַביליטי און אנדערע קרייטיריאַ
קאַמפּעטיטיוו סטודענטשיפּ ין דער שולע פון ​​אקעאן ססיענסעס מיט פּאָטענציעל פֿאַר פאַנדינג פֿאַר וק אַפּלאַקיישאַנז (פיז + סטיפּענד) אָדער אי.יו. אַפּלאַקיישאַנז (פיז בלויז).


אַפּפּליקאַטיאָן טערמין
* 1 פעברואר 2013


נאָך אינפֿאָרמאַציע, און וויכטיק URL
ברוין, קרייג י; טאַד, ברייאַן י; קאָסטילעוו, וולאדימיר י (2011). בילד-באזירט קלאַסאַפאַקיישאַן פון מולטיבעאַם סאָנאַר באַקקסקאַטטער דאַטע פֿאַר אָדזשבעקטיווע סורפיסיאַל אָפּזאַץ מאַפּינג פון געאָרגעס באַנק, קאַנאַדע. קאָנטינענטאַל פּאָליצע פאָרשונג באנד: 31 ישו: 2 ספּעציעלע ישו: סי סופּפּלעמענט: ד בלעטער: ס110-ס119 דאָי: 10.1016/דזש.קסר.2010.02.

פון ריין, ה; ברוין, קדזש; קווין, אַר (2011) אַ אפשאצונג פון אַקוסטיש סיבעד קלאַסאַפאַקיישאַן טעקניקס פֿאַר מאַרינע ביאָטאָפּע מאָניטאָרינג איבער ברייט-וואָג (> 1 קמ2) און מעסאָ-סקלאַעס (10 מ 2 -1 קמ2). עסטואַרינע קאָוסטאַל און פּאָליצע וויסנשאַפֿט באנד: 93 ישו: 4 בלעטער: 336-349 דאָי: 10.1016/דזש.עקסס.2011.04.011


© 2019 LeadLearners.Org ™
admin@LeadLearners.Org
+18133888836
Designed by: Emmanuel Salawu at Bioinformatics Center