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日前，首都师范大学生命科学学院遗传多样性与进化团队，提出了一种基于深度学习卷积神经网络的物种识别新方法，构建了一种新的深度学习网络模型（MMNet），首次实现了将形态学和分子数据自动化整合用于物种鉴定。该模型在具有广泛代表性的实际数据中进行集中测试，结果表明所提出的MMNet新方法显著优于常用的利用单一数据的方法。其中，甲虫数据集的识别准确率为98.1%、蝴蝶数据集的识别准确率为98.8%、鱼类数...