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该研究使用历史航空照片分析纳米比亚的长期环境变化,通过训练深度语义分割模型识别了纳米比亚Oshikango周围的关键对象。结果显示水坑和大树的平均大小增加,而Omutis的平均大小减小。研究强调了历史航空照片在了解长期环境变化方面的潜力。

纳斯卡世界遗产的气候与人为灾害:遥感、人工智能和洪水模拟应用

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-05-20T00:00:00Z
深度学习深入挖掘:人工智能揭示秘鲁沙漠中的大型新图像

日本山形大学的研究人员利用人工智能在秘鲁纳斯卡发现了四个以前未见的地面地理图案,包括人形、腿、鱼和鸟。这些图案宽达1,200英尺,利用土地元素制作。研究团队使用了IBM Power Systems服务器和NVIDIA GPU进行深度学习模型的训练。研究发表在《考古科学杂志》上,通过现场调查确认了深度学习模型的发现。人工智能在加速考古发现方面具有潜力。

深度学习深入挖掘:人工智能揭示秘鲁沙漠中的大型新图像

NVIDIA Blog
NVIDIA Blog · 2023-06-23T15:00:30Z
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