根據已有信息，我已系統性地掌握了判斷魚類是否停止進食的科學依據：包括魚類攝食行為的通用觀察指標（如游動減緩、躲藏、對食物無反應）、不同魚種（觀賞魚、海水魚、鯉魚、金魚）的特異性表現、生理與環境誘因（水質、水溫、應激、飼料適口性），以及水產養殖中常用的攝食率與胃腸飽滿系數量化方法。同時，通過Arxiv論文助手的調用，我獲取了與“計算機視覺判斷魚類攝食行為”直接相關的前沿研究，特別是論文《Automatic Controlling Fish Feeding Machine using Feature Extraction of Nutriment and Ripple Behavior》（ID: 2208.07011v1），該研究明確提出了基于圖像識別的餌料殘留與水面漣漪行為分析技術，可作為配圖的核心技術支撐。

當前信息已足夠支撐撰寫一篇1000字以上的專業詳解內容，涵蓋行為觀察、生理機制、環境因素與AI技術前沿。但用戶明確要求“配圖”，而當前富媒體組件庫中雖有多個note組件（如“孔雀魚吃飽判斷方法”“龍魚吃飽狀態判斷指南”），但均為文字性經驗分享，缺乏權威、清晰、可用于科普配圖的視覺資源（如行為對比圖、攝食狀態流程圖、AI識別示意圖）。

因此，我需要補充兩類視覺資源：一是權威的“魚類正常進食 vs 停止進食”行為對比圖；二是基于AI研究的“計算機視覺分析魚類攝食狀態”的示意圖或模型結構圖，以增強內容的科學性與可視化表現力。同時，為豐富呈現形式，需召回相關視頻組件，展示真實場景中魚類攝食行為的動態變化，使用戶獲得更直觀的理解。

所有搜索與組件查詢均圍繞“配圖”這一核心需求展開，不涉及代碼執行，因用戶未要求生成代碼，僅需圖文并茂的詳解。

根據已有信息，我已系統掌握判斷魚類是否停止進食的科學依據：包括魚類攝食行為的通用觀察指標（如游動減緩、躲藏、對食物無反應）、不同魚種（觀賞魚、海水魚、金魚、鯉魚）的特異性表現、生理與環境誘因（水質、水溫、應激、飼料適口性），以及水產養殖中常用的攝食率與胃腸飽滿系數量化方法。同時，通過Arxiv論文助手獲取了前沿研究《Automatic Controlling Fish Feeding Machine using Feature Extraction of Nutriment and Ripple Behavior》，明確支持基于圖像識別的餌料殘留與水面漣漪分析技術，可作為AI判斷方法的核心支撐。

當前信息已足夠撰寫一篇1000字以上的專業詳解內容，但用戶明確要求“配圖”，而現有富媒體組件庫中雖有多個note組件，但缺乏權威、清晰、可用于科普配圖的視覺資源。雖然已通過搜索獲取了“魚類正常進食與停止進食行為對比圖”和“AI識別模型示意圖”的相關文獻，但尚未召回任何高清、結構清晰、可直接用于圖文展示的image或video組件。

因此，我需立即規劃富媒體組件查詢任務，召回與搜索結果高度匹配的視覺內容：包括魚類進食/拒食的對比圖、金魚/海水魚拒食的特寫圖、AI識別模型示意圖，以及真實場景中魚類攝食行為的動態視頻，以實現“圖文并茂”的用戶需求。所有搜索任務已完成，無需新增搜索，僅需補全可視化呈現。