本文摘要：最近，农业农村在国务院自卫联合控制机制会议的记者招待会上，草坪上的恶夜蛾明显侵略了我国。草地恶夜蛾适合我国西南、华南生存，据监测，今年基数大，北迁时间提前，预计是轻重发生的情况。此前，加拿大阿尔伯塔大学利用机器学习的力量和生物学和统计学相关专业知识管理水生物种的侵略，为环境管理者制作了非常简单易懂的工具。 该工具分解决策树，通过预测各种侵略物种管理战略的结果，协助环境管理者用什么方法转入水道，预防物种侵略的经济成本约为数百亿美元，人工智能在该领域享有较小的市场空间。

最近，农业农村在国务院自卫联合控制机制会议的记者招待会上，草坪上的恶夜蛾明显侵略了我国。草地恶夜蛾适合我国西南、华南生存，据监测，今年基数大，北迁时间提前，预计是轻重发生的情况。此前，加拿大阿尔伯塔大学利用机器学习的力量和生物学和统计学相关专业知识管理水生物种的侵略，为环境管理者制作了非常简单易懂的工具。

该工具分解决策树，通过预测各种侵略物种管理战略的结果，协助环境管理者用什么方法转入水道，预防物种侵略的经济成本约为数百亿美元，人工智能在该领域享有较小的市场空间。数学生物学一般享有很多根治侵略物种的神秘工具，同时机器学习获得了很多补充工具，可以用来预测特定的方法是否有可能避免特定的侵略。

阿尔伯塔大学利用机器学习技术分解更容易使用的决策树，环境管理者利用该系统确认处理侵略的最佳战略，从根治到抑制和增加传播。研究表明，在考虑的种类范围广的情况下，栖息地类型、侵略面积、是否已经尝试阻止三个主要因素。

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