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人工智能助力可持续采矿和地球观测 | |
刘文浩 | |
2024-09-25 | |
所属快报 | 地球科学快报 |
出版年 | 2024 |
期 | 18 |
语种 | 中文 |
领域 | 地球科学 |
栏目 | 地学仪器设备与技术 |
中文关键词 | 人工智能 ; 遥感数据 ; 采矿 |
英文关键词 | AI Remote data mining |
中文摘要 | 2024年8月29日,德国亥姆霍兹联合会(Helmholtz Association of German Research Centres,HGF)公布最新研究进展称,该机构研究人员与亥姆霍兹德累斯顿—罗森多夫中心(HZDR)下属的亥姆霍兹弗莱贝格资源技术研究所(Helmholtz Institute Freiberg for Resource Technology,HIF)合作开展的3项研究显示,监测采矿区的研究工作取得了重大进展。研究人员提倡在环境保护和灾害预防方面以符合道德的方式使用人工智能 (AI) 进行地球观测。此外,他们还开发了一种人工智能支持的模型,该模型结合了遥感数据,可能代表地球观测界迈出了重要一步。相关研究已发表在《IEEE 模式分析与机器智能学报》( IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)杂志上。 |
原文题名 | AI and remote sensing data sets advance sustainable mining and Earth observation |
原文链接 | 查看原文 |
文献类型 | 快报文章 |
条目标识符 | http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/355098 |
专题 | 地球科学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘文浩. 人工智能助力可持续采矿和地球观测. 2024. |
条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
人工智能助力可持续采矿和地球观测.doc(17KB) | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
人工智能助力可持续采矿和地球观测.jpg(30KB) | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 |
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