硅藻光敏色素整合水下光谱感知深度的研究 学术背景 海洋生态系统中的光照分布对水生生物的生活有着深远的影响。光照不仅随着深度逐渐减弱，其光谱组成也会发生显著变化。然而，关于浮游植物如何通过光感受器感知这些光变化的研究仍然不足。硅藻作为海洋中重要的浮游植物，其光感受机制的研究对于理解海洋生态系统的光适应策略具有重要意义。光敏色素（phytochromes）是一类主要感知红光（R）和远红光（FR）的蛋白质，广泛存在于光合和非光合生物中。然而，海洋环境中的红光和远红光被水强烈吸收，因此硅藻光敏色素（Diatom Phytochromes, DPh）如何在这种环境中发挥作用仍是一个未解之谜。 本研究旨在通过整合硅藻光敏色素的功能研究和环境调查，揭示其在海洋环境中的光感知机制，特别是如何通过光敏色素感知...

研究论文报告：基于 SAM 的开放世界物体检测框架 背景介绍 随着生态系统监测的重要性不断提升，野生动植物及植物群体的监测已成为生态保护和农业发展的关键手段。这些监测工作包括估算种群数量、识别物种、研究物种行为以及分析植物病害或多样性。然而，传统的封闭世界物体检测模型通常训练于已标注的单一物种数据，难以泛化到新的物种分类。 当前的生态系统研究在数据和方法上存在诸多挑战，特别是标注数据的不足以及模型对新物种的适应能力有限。基于此，来自美国伊利诺伊大学香槟分校的 Garvita Allabadi、Ana Lucic、Yu-Xiong Wang 和 Vikram Adve 提出了一种面向开放世界的物体检测框架，利用视觉基础模型 Segment Anything Model（SAM），在无需标注新物...