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Decoding Community Environments with Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过训练YOLOv11模型和评估大型语言模型（如ChatGPT和Gemini），高效识别社区环境指标。结合投票机制的模型实现了超过88%的准确率，显示其在自动解码社区环境方面的潜在应用价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，通过训练YOLOv11模型和评估大型语言模型（如ChatGPT和Gemini），高效识别社区环境指标。
- 传统社区环境评估方法资源密集且难以大规模评估。
- 结合投票机制的模型实现了超过88%的准确率，显示其在自动解码社区环境方面的潜在应用价值。
- 社区环境包括住房质量、道路和人行道等物理和环境条件，这些因素显著影响人类健康和福祉。
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