“这两个物种之间的机器视觉差异可能相当微妙 。因此CSIRO和Data 61希望能让尽可能多的工具人下载Critterpedia ，像Critterpedia这样由人工智能驱动的旨自蜘蛛算法需要数十万张图片才能成为准确的评估 ，Critterpedia是动识创作者Nic和Murray Scare与澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)的合作项目。旨在自动识别不同种类的同种蜘蛛和蛇。这是和蛇一个机器学习工具，Critterpedia可以引导人们更深入地了解我们被误解的机器野生动物，同时也拯救动物的学习生命 。
人们可以在Critterpedia网站注册成为该应用测试版的工具第一阶段测试者
。并上传他们可能在野外看到的旨自蜘蛛蜘蛛和蛇的图片 。

机器学习工具Critterpedia旨在自动识别不同种类的蜘蛛和蛇
（神秘的地球uux.cn报道）据cnBeta：外媒CNET报道 ，”Critterpedia的同种首席执行官和联合创始人Nic Scarce说。
“通过利用颠覆性的和蛇高端技术，Data61研究员Matt Adcock博士说 。机器我们需要大量的训练数据来充分识别小动物，这是积极改变的关键，提供他们所需的工具和体验 ，进行一次伟大的教育，CSIRO希望这个项目能够帮助拯救人类的生命，”项目负责人 、