Christopher Clark,康奈尔大学
康奈尔大学生物学士研究计划(BRP)正在收集包含大型鲸鱼和其他海洋哺乳动物的声音的海洋声学数据的Tberabytes,以了解人类活动如何影响海洋的声学生态系统。现在可以在使用不同的检测算法的几天内多次处理到处理的数据集。
本次会议描述了BRP数据科学家如何使用MATLAB®开发高性能计算软件来处理和分析声学数据的TB。这包括使用信号和图像处理算法和机器学习技术来检测和分类动物信号在存在各种水平的背景噪声中,其中大部分来自商业航运和地震锚枪调查勘探海上石油和天然气。
为了评估算法精度,BRP科学家使用统计工具来计算套件的性能曲线。在小数据集上优化算法之后,它们会在64节点群集上运行它们的几个完整归档数据集。BRP还与MarineXplore和Kaggle社区合作,赞助全球比赛,其中超过240名参与者提交了检测和分类的算法。他们正在识别最准确的算法,以帮助减少与鲸鱼的致命船舶碰撞以及人类活动的海洋噪音的大规模增加。
记录:2014年3月26日
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