美国鸟类监测研究是全球最大的鸟类保护计划之一。为了更好地监控鸟类种群的健康状况，当地的生物学家们转向了AI技术，以帮助他们更快而准确地识别和跟踪鸟类。已经有数千个鸟类音频被收集和记录，现在可以准确地将它们标识和分类到特定的鸟类，从而生成一个全球鸟类数据库。
这项研究称为BirdBench，它的目标是创建一个简单易用而准确的系统来监测全球鸟类种群的健康状况。无论是专业的生物学家还是有兴趣的人，都可以利用这一数据库来为鸟类研究做出贡献。
而这一技术的基础是一种被称为“Entity Attention”的方法，它是一种深度学习方法，旨在从不同物体之间的交互中辨认出这些物体，并将它们置于上下文中。相对于之前的人工手动分析方法，BirdBench可以更准确地、实时地和规模化地处理鸟类音频数据，这也极大地促进了鸟类保护和生态研究的进展。
这项研究是AI技术赋能环保研究的又一例证，它改变了传统方法，为环保事业和生物多样性研究带来了新机遇。
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