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食饵捕食模型模型型号代码，一般说明 《生态学与进化论方法》论文“使用动态生态进化模型和近似贝叶斯计算（ABC）从宏观模式推断社区组装过程”中介绍的模型以MATLAB（R2017b版本）代码的基本形式实现。 。 为了运行模型“ main_ecoevo.m”，应在与下面简要介绍的m文件相同的目录中执行。 该代码在每个m文件中都有注释，下面我们介绍实现的一般功能和关键组件。 main_ecoevo.m 这是为了运行模型而执行的主要功能。 将启动默认模型参数和初始条件（第25-69行），或者可以将参数分配为功能的输入（请参见下面的详细信息）。 对于要建模的场景，启动至关重要。 生境变量决定栖息地的数量及其在资源/特征空间中的位置。 竞争变量会启动竞争者种群的数量，其位置和在栖息地中的丰度，它们的特征，生态位宽度，扩散倾向和可进化性。 同样，捕食者变量决定了捕食者的数量，它们的位置和在栖息地中的丰度，它们的特征，生态位宽度，扩散倾向和可进化性。 这种灵活性提供了运行多个模型方案的可能性。 例如，像本文案例研究中提出的方案一样，有可能将通用模型简化为一个栖息地中仅捕食者和捕食者-猎物自适应辐射的模

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1 Introduction 我们的方法是基于以下观察:有大量在线图片的情况下，应该存在在相似光照，天气，曝光条件，相似分辨率和足够长基线的子集。通过自动识别这些子集，我们可以极大地简化问题，在提供足够的视差进行精确重建的同时，匹配外观和比例相似的图像。虽然这个想法是概念上很简单,他的有效执行需要两个方面：在图像层面，估计尺度，外观和足够长的基线；在像素层面，处理遮挡，杂乱，局部光线变化，并鼓励水平和垂直上视差的匹配。我们的主要贡献是设计和分析这样一个自适应的视图选择过程。我们发现这种方法在很多场景和cpc上都是有效的。事实上，我们的实验表明，简单的匹配指标能够在许多场景的重要部分上容忍惊人的广泛的照明变化。虽然我们希望未来的工作能扩展这一操作范围，甚至利用外观上的巨大变化，但我们相信结合简单度量的视图选择是一种有效的工具，也是从互联网派生的集合中重建场景的重要的第一步。

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