Inligting

Hoe om die klassifikasie van diere te leer en te memoriseer om 'n intuïsie daaroor te kry?

Hoe om die klassifikasie van diere te leer en te memoriseer om 'n intuïsie daaroor te kry?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Ek wil graag 'n goeie intuïsie hê oor hoe naby watter dier aan watter een is en hoe groot elke groep volgens aantal spesies en bevolking is. Ek het gewonder of daar 'n goeie webwerf is met goeie demografie en grafieke wat my kan help om dit te memoriseer, want dit is regtig so moeilik om die boom self uit Wikipedia -bladsye te maak!


Daar is 'n baie goeie webwerf en toepassing daarvoor. Dit word Onezoom tree of life explorer genoem, wat ek glo vir Londense imperiale collage is.


'N Ander alternatief is die Tree of Life -webprojek, wat inligting oor die rykdom van spesies in die onderste vlakke van die boom bevat en redelik maklike navigasie van subtrees moontlik maak. U kan die diereportaal hier vind.

EDIT - 'n ander alternatief wat aktief ontwikkel, is die integrasie van Wikipedia en die Open Tree of Life Hyperbolic Tree.


Koninkryk Animalia

Hierdie les ondersoek die klassifikasiestelsel wat gebruik word om diere te identifiseer. Die meeste kinders is gefassineer deur diere en het dikwels 'n dier wat 'n spesifieke gunsteling is, moontlik selfs 'n dier wat die kind nog nooit gesien het nie. Kinders hou ook daarvan om dinge te orden en te sorteer, en hierdie les kombineer albei hierdie belangstellings.

Hierdie les is spesifiek ontwerp om vinnig verder te gaan as die kennisvlak na denke op hoë vlak. Hierdie les kan aan 'n hele klaskamer geleer word of as 'n selfgerigte uitbreidingsaktiwiteit gegee word.

Leerdoelwitte Nadat die lesse in hierdie eenheid voltooi is, sal studente in staat wees om:

  • Ken en verstaan ​​die sewe vlakke van klassifikasie.
  • Pas daardie kennis toe terwyl hulle oefen om diere te klassifiseer.
  • Evalueer en vergelyk die klassifikasie van diere.
  • Stel 'n klassifikasiestelsel op vir die voorwerpe in hul huise.
  • Skep 'n nuwe spesie en klassifiseer dit volgens die beginsels van klassifikasie.

Voorbereiding

  • Druk die lesplan op 'n kleurdrukker af.
  • Het toegang tot die internet vir studente (s).
  • Versamel voorraad, insluitend papier, pen of potlood, kryte, kleurpotlode en/of fynpunte.

Inleiding

Konsepte in biologie is dikwels hiërargies en vereis dat studente kategorieë rangskik op grond van grootte, toenemende ooreenkomste, orde binne 'n pad, of verhoudings met mekaar. Omskakeling van meeteenhede, met betrekking tot sel- of orgaan tipes binne en tussen orgaanstelsels, diagnose van siektes aan die hand van simptome en skaalvlakke van biologiese organisasie van selle na die biosfeer, gebruik almal hiërargiese organisasiestelsels. Hier stel ek 'n aktiewe leerstrategie bekend, soortgelyk aan 'n konsepkaart (bv. Vanides et al., 2005), waarin studente as 'n klas werk om kaarte op 'n string te plaas om 'n hiërargiese organisasiestelsel te ontwikkel. Alhoewel die metode op talle ander terreine gebruik kan word, beskryf ek die aktiwiteit soos dit betrekking het op dieretaksonomie en evolusionêre verhoudings en verskaf ek al die nodige materiaal vir hierdie les.

"Die fisiese aard van hierdie aktiwiteit, deur kaarte langs die string by te voeg/te verwyder en te skuif, stel studente in staat om hiërargiese verhoudings letterlik te visualiseer."

Studente sukkel soms om evolusionêre verhoudings tussen organismes te visualiseer, gegewe die omvang van geologiese tyd en die verskille tussen fenotipes in moderne vorme (Meir et al., 2007 Jenner, 2014). Studente kan egter intuïtief evolusionêre verwantskap onder bekende organismes herken op grond van hul gedeelde eienskappe. Studente erken byvoorbeeld dat mediese studies wat op muise uitgevoer is, meer relevant is vir mense as studies wat vrugtevlieë gebruik, omdat mense nouer verwant is aan muise as wat een van die twee aan vrugtevlieë is. Die aktiwiteit wat hier beskryf word, gebruik hierdie intuïtiewe begrip van diereverhoudings om te illustreer hoe organismes benoem en geklassifiseer word (taksonomie) asook hoe organismes aan mekaar verwant is en hoe eienskappe gedeel word deur gemeenskaplike voorgeslagte (evolusie en sistematiek).

In hierdie aktiwiteit gebruik studente cue -kaarte en 'n string om maklik herkenbare taxas te groepeer volgens gedeelde eienskappe. Elke kaart illustreer 'n unieke dier en bevat 'n kort beskrywing van die dier wat nie inligting verskaf oor hoër taksonomie, soos 'soogdier' ​​nie. Deur kaarte met herkenbare diere te vergelyk, werk die klas saam om dit op die tou te rangskik volgens hul gedeelde eienskappe. Hulle teken en interpreteer dan filogenetiese bome op grond van die gedefinieerde verwantskappe van die verskafde taxa. Hierdie aktiwiteit moedig studente aan om hul persepsies oor evolusionêre verhoudings te kommunikeer, sodat instrukteurs die unieke alternatiewe opvattings wat studente na die klaskamer bring, kan aanspreek.


Dit is waarskynlik die eenvoudigste algoritmes in masjienleer. U het funksies x1, ... xn van voorwerpe (matriks A) en etikette (vektor b). U doel is om die optimale gewigte w1, ... wn en vooroordeel vir hierdie funksies te vind volgens 'n verliesfunksie, byvoorbeeld MSE of MAE vir 'n regressieprobleem. In die geval van MSE is daar 'n wiskundige vergelyking van die kleinste kwadrate metode:

In die praktyk is dit makliker om dit te optimaliseer met gradient afkoms, wat baie meer rekenkundig doeltreffend is. Ten spyte van die eenvoud van hierdie algoritme, werk dit redelik goed as u duisende funksies het, byvoorbeeld 'n sak woorde of n-grammatika in teksanalise. Meer komplekse algoritmes ly aan die aanpassing van baie funksies en nie groot datastelle nie, terwyl lineêre regressie goeie kwaliteit bied.

Om te veel aanpassings te voorkom, gebruik ons ​​gereeld reguleringstegnieke soos lasso en kam. Die idee is om die som van die modules van die gewigte en die som van die kwadrate van die gewigte, onderskeidelik, by ons verliesfunksie te voeg. Lees die wonderlike tutoriaal oor hierdie algoritmes aan die einde van die artikel.


Uiteindelik, tyd om te begin oefen.

Wel, voor ek water kon kry, het my model klaar opgelei. Laat ons dus die prestasie daarvan evalueer.

Prent wat die krag van oordragleer toon.

Ons sien duidelik dat ons 'n akkuraatheid van ongeveer 96% in slegs 20 tydperke bereik het. Super vinnig en akkuraat.

As die honde vs katte Die kompetisie is nie gesluit nie en ons het voorspellings gemaak met hierdie model; ons sal beslis onder die top wees, indien nie die eerste nie.
En onthou, ons het net 4 000 beelde van 'n totaal van ongeveer 25 000 gebruik.

Wat gebeur as ons al 25000 beelde gebruik vir opleiding gekombineer met die tegniek (Oordragleer) wat ons pas geleer het?

Wel, 'n baie wyse wetenskaplike het eenkeer gesê ...

'n Nie te spoggerige algoritme met genoeg data sal beslis beter doen as 'n spoggerige algoritme met min data.

En dit is bewys dat dit waar is!

Goed, ons praat al 'n rukkie met syfers, kom ons kyk na 'n paar beeldmateriaal ...

Sonder om u plotkode te verander, voer die selblok uit om 'n paar akkuraatheids- en verliesplotte te maak.

En ons kry hierdie erwe hieronder ...

So, wat kan ons van hierdie intrige lees?Wel, ons kan duidelik sien dat ons valideringsakkuraatheid selfs van die begin af goed begin vaar en dan plato's uit na net 'n paar tydperke.
Nou weet jy hoekom ek my epoggrootte van 64 na 20 verminder het.

Laastens, laat ons 'n paar voorspellings sien. Ons gaan dieselfde voorspellingskode gebruik. Begin net die kodeblok.

Nadat ek myne uitgevoer het, kry ek die voorspelling vir 10 beelde soos hieronder getoon ...

Voorspellings vir tien prente uit ons toetsstel

En ons klassifiseerder het 'n 10 uit 10. Baie mooi en maklik, reg?

Wel, dit is dit. Dit is waar ek ophou tik en jou laat om die krag van oordragleer te gaan benut.

'N Paar wonderlike plasings en opskrifte waarna ek verwys het.

Vrae, kommentaar en bydraes is altyd welkom.


Hoe om diereklassifikasie te leer en te memoriseer om 'n intuïsie oor hulle te kry? - Biologie

Die diereryk is fassinerend. Die interaksie, oorlewing en skoonheid van diere is die moeite werd om te verstaan ​​en te bestudeer. Nie dat ons bevooroordeeld is of iets nie, maar ons dink eende is die beste diere ooit. Kyk hieronder na u gunsteling dier of tipe dier om meer oor hulle te wete te kom. Ons het ook baie lekker feite oor diere, so geniet dit, en ons hoop dat u onderweg iets oor diere leer.


Amfibieë
Amerikaanse brulpadda
Colorado River Padda
Gold Poison Dart Frog E
Hellbender
Rooi salamander

Daar is niks mooier as om diere in hul natuurlike habitat waar te neem nie. Hier is 'n foto van ons gunsteling dier (die wonderlike eend!) In sy natuurlike habitat wat op die water hang.

As jy van diere hou, wil jy dalk ook na ons lys van diereflieks vir kinders kyk.


Deurlopende aanbiedinge!

Pakket TWEE jaar inskrywing EEN JAAR INSKRYWING
ALLE PMF IAS Notas Bespaar 30% Bespaar 10%
Aardrykskunde + Omgewing Bespaar 30% Bespaar 10%

Verwysings

Lopez A, Miranda P, Tejada E, Fishbein DB: Uitbreking van menslike hondsdolheid in die Peruaanse oerwoud. Lancet. 1992, 339: 408-411. 10.1016/0140-6736 (92) 92006-2.

Schmidt U: Vampirfledermäuse. 1995, Heidelberg: Spektrum

Goodwin GG, Greenhall AM: Oorsig van die vlermuise van Trinidad en Tobago. Bull Am Mus Hist. 1961, 122: 187-302.

Kurten L, Schmidt U, Schafer K: Warm en koue reseptore in die neus van die vampierkolf Desmodus rotundus. Naturwissenschaften. 1984, 71: 327-328. 10.1007/BF00396621.

Campbell AL, Naik RR, Sowards L, Stone MO: Biologiese infrarooi beelding en waarneming. Mikron. 2002, 33: 211-225. 10.1016/S0968-4328 (01) 00010-5.

Mann G: Neurobiologia de Desmodus rotundus. Belê Zool Chili. 1960, 6: 79-99.

Schmidt U: reukdrempel en reukdiskriminasie van die vampiervlermuis (Desmodus rotundus). Tydperk biol. 1973, 75: 89-92.

Schmidt U, Schlegel P, Schweizer H, Neuweiler G: Oudisie in vampiervlermuise, Desmodus rotundus. J Comp Physiol [A]. 1991, 168: 45-51. 10.1007/BF00217102.

Miller J: Die steekproefverspreiding van d'. Sien Psychophys. 1996, 58: 65-72.

Su LS, Li KP, Fu KS: Identifikasie van sprekers deur gebruik van nasale koartikulasie. J Acoust Soc Am. 1974, 56: 1876-1882. 10.1121/1.1903526.

Green DM, Mason CR, Kidd G: Profielontleding: kritieke bande en duur. J Acoust Soc Am. 1984, 75: 1163-1167. 10.1121/1.390765.

Hartmann WM, Pumplin J: Ruissterkte skommelinge en die maskering van sinusseine. J Acoust Soc Am. 1988, 83: 2277-2289. 10.1121/1.396358.

Terhardt E: Akustische Kommunikation - Grundlagen mit Hörbeispielen. 1998, Berlyn/Heidelberg: Springer


Hoe het die ses koninkryk van klassifikasie ontstaan?

Die Duitse bioloog Earnst Haeckel in 1866 het in sy boek Generelle Morphologie der Organismen die leefwêreld in drie koninkryke ingedeel: Protista, Plante en Diere. Die groep Protista het alle eensellige organismes ingesluit wat in baie opsigte tussen plante en diere tussenin is.

R H Whittaker, 'n Amerikaanse taksonom, het alle lewende dinge in 'n vyf koninkryk klassifikasie in 1969 ingedeel. Dit was Monera, Protista, Fungi, Plants and Animals.

Hulle is geklassifiseer op grond van:

  • Die kompleksiteit van selstruktuur
  • Kompleksiteit van liggaamsorganisasie
  • Die manier van voeding
  • Lewensstyl (ekologiese rol)
  • Filogenetiese (evolusionêre) verhoudings

Die ses klassifikasieryke wat die huidige klassifikasiestandaard van alle lewende dinge is, is omstreeks 1980 gedefinieer. Dit is gedefinieer deur Carl Richard Woese, 'n Amerikaanse mikrobioloog.

Hy het hierdie indeling gebaseer op sy studies oor ribosomale RNA. Sy studies het dit moontlik gemaak om die prokariote in twee koninkryke te verdeel, genaamd Eubacteria en Archaebacteria.


Verstaan ​​wat elkeen beteken en maak seker dat u 'n voorbeeld van elkeen kan herken.

Die hoeveelheid energie wat met 'n voorwerp se beweging geassosieer word, kan gekwantifiseer word deur 'n berekening van sy kinetiese energie (KE), of bewegingsenergie. Enige toename in die snelheid van 'n voorwerp (in eenhede van meter per sekonde in die metrieke stelsel) sal 'n dramatiese toename in die voorwerp se KE tot gevolg hê. Spesifiek, elke verdubbeling van die snelheid sal die KE met 'n faktor van vier keer laat toeneem.

Die hoeveelheid gestoorde energie in 'n voorwerp kan gekwantifiseer word deur 'n berekening van sy potensiële energie (PE), of gestoorde energie. Energie kan op verskillende maniere gestoor word, soos in 'n gewone batterysel of die petrol in 'n brandstoftenk. Die swaartekrag van die aarde kan ook energie stoor as 'n voorwerp op 'n sekere hoogte gehou word. Spesifiek, elke verdubbeling van die hoogte sal ook die PE verdubbel.

KE en PE het 'n unieke verbinding. PE kan gebruik word om 'n voorwerp se beweging te produseer, dit is KE. Beide vorme van energie het 'n dinamiese wisselwerking deur die behoud van energie. Bewaring van energie vind plaas wanneer 'n totale konstante van energie gehandhaaf word deur die omskakeling van energie tussen kineties en potensiaal. As 'n stelsel as geslote en geïsoleer beskou word (geen massa of energie kom of verlaat nie), mag energie slegs van een vorm van energie na 'n ander omgeskakel word. Oor die algemeen kan die energie van beweging (KE) verhoog word, maar slegs ten koste van die omskakeling van gestoorde energie (PE). Die omgekeerde omskakeling kan ook plaasvind (kineties na potensiaal), maar die totale energie vir die stelsel moet vas bly. Kortom, die Wet op die Bewaring van Energie sê dat energie nie verlore gaan nie, maar eerder heen en weer tussen KE en PE oorgedra word. Gegewe 'n vaste hoeveelheid totale energie in 'n stelsel, sal 'n toename in KE 'n afname in PE tot gevolg hê (en omgekeerd), maar die totale hoeveelheid energie sal dieselfde bly.


Die einde: wanneer die oorlog met die masjiene?

Die grootste probleem hier is dat die vraag "wanneer sal die masjiene slimmer word as ons en almal tot slawe maak?" is aanvanklik verkeerd. Daar is te veel verborge toestande daarin.

Ons sê "word slimmer as ons" soos ons dit bedoel daar is 'n sekere verenigde skaal van intelligensie. Die bokant daarvan is 'n mens, honde is 'n bietjie laer, en dom duiwe hang heel onder.

As dit die geval was, moet elke mens diere in alles slaan, maar dit is nie waar nie. Die gemiddelde eekhoring kan duisend verborge plekke met neute onthou - ek kan nie eers onthou waar my sleutels is nie.

So intelligensie is 'n stel verskillende vaardighede, nie 'n enkele meetbare waarde nie? Of is die onthou van neute-opbergplekke nie by intelligensie ingesluit nie?

'N Nog meer interessante vraag vir my - hoekom glo ons dat die menslike brein se moontlikhede beperk is? Daar is baie gewilde grafieke op die internet, waar die tegnologiese vooruitgang as eksponent geteken word en die menslike moontlikhede konstant is. Maar is dit?

Ok, vermenigvuldig 1680 met 950 nou in jou gedagtes. Ek weet jy sal nie eers probeer nie, lui bastards. Maar gee u 'n sakrekenaar - u doen dit binne twee sekondes. Beteken dit dat die sakrekenaar net die vermoëns van jou brein uitgebrei het?

Indien wel, kan ek dit aanhou uitbrei met ander masjiene? Soos, gebruik notas in my foon om nie 'n kakvrag data te onthou nie? O, dit lyk asof ek dit nou doen. Ek brei die vermoëns van my brein uit met die masjiene.


Kyk die video: Zimska Jutarnja Rutina. Winter Morning Routine. Video za decu. Video for children (September 2022).