待验证50% 置信事实精确时间
BirdNET 由康奈尔鸟类学实验室与德国开姆尼茨工业大学联合开发，基于 EfficientNet 架构，训练数据涵盖全球约 6000 种鸟类音频
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证BirdNET 目前可识别全球超过 6,000 种鸟类80% 相似待验证Cornell Lab of Ornithology维护的eBird数据库收录了全球数十亿条观测记录和照片60% 相似待验证Sparrow Studio 平台目前提供 53 个模型，包括 22 个检测器、27 个分类器和 2 个航拍专用模型51% 相似待验证该世界模型基于 SWE-bench Verified 上超过5万次真实的编码智能体运行记录训练，横跨25个不同模型51% 相似待验证乌克兰Avengers Labs数据平台数据集含约500万张标注图像，训练出的系统每月处理超10万条无人机视频流，识别敌方装备准确率约70%，单个目标识别耗时2.2秒51% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/998438API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/998438MCP
get_claim(id=998438)