


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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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.

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.

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

MySQL peut renvoyer les données JSON. La fonction JSON_Extract extrait les valeurs de champ. Pour les requêtes complexes, envisagez d'utiliser la clause pour filtrer les données JSON, mais faites attention à son impact sur les performances. Le support de MySQL pour JSON augmente constamment, et il est recommandé de faire attention aux dernières versions et fonctionnalités.

Une explication détaillée des attributs d'acide de base de données Les attributs acides sont un ensemble de règles pour garantir la fiabilité et la cohérence des transactions de base de données. Ils définissent comment les systèmes de bases de données gérent les transactions et garantissent l'intégrité et la précision des données même en cas de plantages système, d'interruptions d'alimentation ou de plusieurs utilisateurs d'accès simultanément. Présentation de l'attribut acide Atomicité: une transaction est considérée comme une unité indivisible. Toute pièce échoue, la transaction entière est reculée et la base de données ne conserve aucune modification. Par exemple, si un transfert bancaire est déduit d'un compte mais pas augmenté à un autre, toute l'opération est révoquée. BeginTransaction; UpdateAccountSsetBalance = Balance-100Wh

Clause SQLLIMIT: Contrôlez le nombre de lignes dans les résultats de la requête. La clause limite dans SQL est utilisée pour limiter le nombre de lignes renvoyées par la requête. Ceci est très utile lors du traitement de grands ensembles de données, des affichages paginés et des données de test, et peut améliorer efficacement l'efficacité de la requête. Syntaxe de base de la syntaxe: selectColumn1, Column2, ... FromTable_NamelimitNumber_Of_Rows; Number_OF_ROWS: Spécifiez le nombre de lignes renvoyées. Syntaxe avec décalage: selectColumn1, Column2, ... FromTable_Namelimitoffset, numéro_of_rows; décalage: sauter

MySQL a refusé de commencer? Ne paniquez pas, vérifions-le! De nombreux amis ont découvert que le service ne pouvait pas être démarré après avoir installé MySQL, et ils étaient si anxieux! Ne vous inquiétez pas, cet article vous emmènera pour le faire face calmement et découvrez le cerveau derrière! Après l'avoir lu, vous pouvez non seulement résoudre ce problème, mais aussi améliorer votre compréhension des services MySQL et vos idées de problèmes de dépannage, et devenir un administrateur de base de données plus puissant! Le service MySQL n'a pas réussi et il y a de nombreuses raisons, allant des erreurs de configuration simples aux problèmes système complexes. Commençons par les aspects les plus courants. Connaissances de base: une brève description du processus de démarrage du service MySQL Service Startup. Autrement dit, le système d'exploitation charge les fichiers liés à MySQL, puis démarre le démon mysql. Cela implique la configuration
