


Transformer le paysage urbain : l'impact de l'intelligence artificielle
L'IA et l'apprentissage profond sont déjà partout, et ils ont désormais le potentiel de remodeler le paysage urbain. Les modèles d'apprentissage profond qui analysent les images de paysages peuvent aider les urbanistes à visualiser les plans de réaménagement, à améliorer l'esthétique et à éviter des erreurs coûteuses. Cependant, pour que ces modèles soient efficaces, ils doivent identifier et classer avec précision les éléments des images, un défi connu sous le nom de segmentation des instances. Ce défi survient en raison du manque de données de formation appropriées, car la génération d'étiquettes d'images précises de « vérité terrain » implique une segmentation manuelle à forte intensité de main-d'œuvre. Cependant, un article récent suggère qu'une équipe a peut-être trouvé la réponse
Générer des données synthétiques innovantes grâce à l'intelligence artificielle
Des chercheurs de l'Université d'Osaka ont formé des modèles gourmands en données en tirant parti de simulations informatiques basées sur l'intelligence artificielle pour concevoir une méthode permettant de résoudre ce problème. Leur approche consiste à créer un modèle 3D réaliste de la ville pour générer des segmentations de vérité terrain. Le modèle image à image génère ensuite des images réalistes basées sur des données de vérité terrain. Ce processus aboutit à un ensemble de données d'image réaliste qui ressemble à une ville réelle, complété par des étiquettes de vérité terrain générées avec précision, éliminant ainsi le besoin de segmentation manuelle.
Bien que les données synthétiques aient déjà été utilisées pour l'apprentissage profond, leur approche est différente, créant suffisamment de données de formation pour des modèles du monde réel grâce à des simulations de structures urbaines. En générant de manière procédurale des modèles 3D de villes réalistes et en utilisant un moteur de jeu pour créer des images segmentées, ils peuvent former un réseau antagoniste génératif pour convertir des formes en images avec des textures urbaines réalistes, générant ainsi des images de vue de rue.
Avantages et perspectives d'avenir
Avec cette approche, il n'est plus nécessaire d'utiliser des ensembles de données accessibles au public sur les bâtiments réels, tout en étant capable d'isoler des objets individuels même s'ils se chevauchent dans l'image. Cette approche réduit considérablement les coûts de main-d'œuvre tout en générant des données de formation de haute qualité. Pour vérifier son efficacité, les chercheurs ont formé le modèle de segmentation sur des données simulées et l'ont comparé à un modèle formé sur des données réelles. Les résultats ont montré que le modèle d'IA fonctionnait de manière similaire sur des instances impliquant de grands bâtiments uniques, mais avec des temps de préparation des ensembles de données considérablement réduits. Les chercheurs visaient à améliorer les performances du modèle image à image dans différentes conditions. Leur réalisation résout non seulement le manque de données de formation, mais réduit également les coûts associés à la préparation des ensembles de données, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère d’aménagement paysager urbain assisté par l’apprentissage profond.
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Lors de la conversion des chaînes en objets dans vue.js, JSON.Parse () est préféré pour les chaînes JSON standard. Pour les chaînes JSON non standard, la chaîne peut être traitée en utilisant des expressions régulières et réduisez les méthodes en fonction du format ou du codé décodé par URL. Sélectionnez la méthode appropriée en fonction du format de chaîne et faites attention aux problèmes de sécurité et d'encodage pour éviter les bogues.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la startup MySQL échoue, et elle peut être diagnostiquée en vérifiant le journal des erreurs. Les causes courantes incluent les conflits de port (vérifier l'occupation du port et la configuration de modification), les problèmes d'autorisation (vérifier le service exécutant les autorisations des utilisateurs), les erreurs de fichier de configuration (vérifier les paramètres des paramètres), la corruption du répertoire de données (restaurer les données ou reconstruire l'espace de la table), les problèmes d'espace de la table InNODB (vérifier les fichiers IBDATA1), la défaillance du chargement du plug-in (vérification du journal des erreurs). Lors de la résolution de problèmes, vous devez les analyser en fonction du journal d'erreur, trouver la cause profonde du problème et développer l'habitude de sauvegarder régulièrement les données pour prévenir et résoudre des problèmes.

Traiter efficacement 7 millions d'enregistrements et créer des cartes interactives avec la technologie géospatiale. Cet article explore comment traiter efficacement plus de 7 millions d'enregistrements en utilisant Laravel et MySQL et les convertir en visualisations de cartes interactives. Exigences initiales du projet de défi: extraire des informations précieuses en utilisant 7 millions d'enregistrements dans la base de données MySQL. Beaucoup de gens considèrent d'abord les langages de programmation, mais ignorent la base de données elle-même: peut-il répondre aux besoins? La migration des données ou l'ajustement structurel est-il requis? MySQL peut-il résister à une charge de données aussi importante? Analyse préliminaire: les filtres et les propriétés clés doivent être identifiés. Après analyse, il a été constaté que seuls quelques attributs étaient liés à la solution. Nous avons vérifié la faisabilité du filtre et établi certaines restrictions pour optimiser la recherche. Recherche de cartes basée sur la ville

Résumé: Il existe les méthodes suivantes pour convertir les tableaux de chaîne Vue.js en tableaux d'objets: Méthode de base: utilisez la fonction de carte pour convenir à des données formatées régulières. Gameplay avancé: l'utilisation d'expressions régulières peut gérer des formats complexes, mais ils doivent être soigneusement écrits et considérés. Optimisation des performances: Considérant la grande quantité de données, des opérations asynchrones ou des bibliothèques efficaces de traitement des données peuvent être utilisées. MEILLEUR PRATIQUE: Effacer le style de code, utilisez des noms de variables significatifs et des commentaires pour garder le code concis.

Afin de définir le délai d'expiration de Vue Axios, nous pouvons créer une instance AxiOS et spécifier l'option Timeout: dans les paramètres globaux: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dans une seule demande: ce. $ axios.get ('/ api / utilisateurs', {timeout: 10000}).

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

Ingénieur backend à distance Emploi Vacant Société: Emplacement du cercle: Bureau à distance Type d'emploi: Salaire à temps plein: 130 000 $ - 140 000 $ Description du poste Participez à la recherche et au développement des applications mobiles Circle et des fonctionnalités publiques liées à l'API couvrant l'intégralité du cycle de vie de développement logiciel. Les principales responsabilités complètent indépendamment les travaux de développement basés sur RubyOnRails et collaborent avec l'équipe frontale React / Redux / Relay. Créez les fonctionnalités de base et les améliorations des applications Web et travaillez en étroite collaboration avec les concepteurs et le leadership tout au long du processus de conception fonctionnelle. Promouvoir les processus de développement positifs et hiérarchiser la vitesse d'itération. Nécessite plus de 6 ans de backend d'applications Web complexe
