电鳗组队狩猎

来源 :大自然探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhang5832
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
通常情况下电鳗是独自狩猎的,而研究人员近日发现一群电鳗一起放电狩猎鱼群。在食物链中,除了人类,其他动物很难威胁到电鳗,因此电鳗几乎位于食物链顶端。一旦电鳗成群合作狩猎,鱼群几乎无法逃走,因为一条成年电鳗一次输出的电压可高达300-800伏特,更别说几十条电鳗一起放电。
其他文献
新时代背景下的思想政治教育着重强调文化育人,在冶金类高等院校中,矿冶文化与思政教育有着广阔的互动发展前景,把矿冶文化融入到高校思政教育当中,可以有针对性的对冶金类高
为了提高神经网络分类器的性能,提出一种基于K均值聚类的分段样本数据选择方法。首先通过K均值聚类把训练样本根据已知的类别数进行聚类,对比聚类前后的各类样本,找出聚类错误的样本集和聚类正确的样本集;聚类正确的样本集根据各样本到聚类中心的距离进行排序并均分为五段,挑选各类的奇数段样本和聚类错误的样本构成新的训练样本集。该方法能够提取信息量大的样本,剔除冗余样本,减少样本数量的同时提高样本质量。利用该方法
人体运动和行为分析成为普适计算中一个新兴的研究领域,针对目前行为识别方法成本高、精度低等问题,提出一种基于多天线联合判决的信道状态信息(CSI)高效人体行为识别方法(MA
特种设备安全监管是市场监管的重要组成部分,是直接关系民生安全的一项专业性很强的工作。特种设备一旦发生事故,就容易造成人身伤亡或重大经济损失。然而很多使用单位主体责
为提高PM2.5长期预测精度,以空气污染物与气象因素作为影响因子,提出一种基于深度学习的TSMN(time series memory network)预测模型。该模型由两个组件构成,本地记忆组件利用外部记忆方式提高模型长程记忆能力,并与多站点空间关系建模的邻域组件协同从时空角度完成PM2.5长期预测。通过使用不同评价指标将TSMN模型与多种模型进行对比,其中与性能较优的CNN-LSTM模型相比,
社会网络中的信息扩散是目前国际上关注的研究方向,而破产传染作为社会金融中一类特殊而又重要的传播现象,也是当前社会经济领域非常关心的问题。然而,已有的金融传播研究中通常只基于单层的交互关系来分析传播行为,忽略了真实金融主体之间多重社会关系的交叉性。针对该问题,基于多智能体对多重社会网络中的破产传染现象进行建模,构建了纵向复合和并行独立多重网络传染模型,前者关注不同关系网络层次之间的跨层间影响,后者偏
正确理解并作出二维线性自治系统的相图是常微分方程中的一个重要技巧,然而,学生对这一方法理解较困难,很难画出正确的相图,特别是奇点为两向结点的二维线性自治系统的相图。
深度强化学习在训练过程中会探索大量环境样本,造成算法收敛时间过长,而重用或传输来自先前任务(源任务)学习的知识,对算法在新任务(目标任务)的学习具有提高算法收敛速度的潜力。为了提高算法学习效率,提出一种双Q网络学习的迁移强化学习算法,其基于actor-critic框架迁移源任务最优值函数的知识,使目标任务中值函数网络对策略作出更准确的评价,引导策略快速向最优策略方向更新。将该算法用于Open AI
融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题。然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相
目的探讨弥散张量成像(DTI)在急性后部缺血性视神经病变(PION)诊断中的应用价值。方法选取30例急性PION患者进行双侧视神经的DTI及视觉诱发电位(VEP)检查,分别测量双眼视神经