Tohoku大学の研究チームは、災害から24時間以内にオンライン カジノ ボーナスメディア画像を使用して浸水した建物を正確に検出する人工知能方法を開発しました。
人工知能（AI）の開発により、大規模な洪水の直後に浸水オンライン カジノ ボーナス建物を識別するプロセスが拡大され、救急隊員が努力を最も効果的に指示できるようになりまオンライン カジノ ボーナス。
グループの調査はジャーナルに掲載されまオンライン カジノ ボーナスリモートセンシング.
「私たちのモデルは、オンライン カジノ ボーナスメディアの迅速な報告が損傷マッピングアクティビティの精度を高速化し、高めることができる方法を示しています。トホク大学の国際研究所の災害科学研究所および研究の共著者。
機械学習（ml）およびディープラーニングアルゴリズムは、画像分析を通じてオブジェクトを分類するように設計されています。 AIとMLが最も効率的になるには、モデルをトレーニングするためにデータが必要です。現在のケースの洪水データ。
洪水データは以前の災害から収集することができますが、すべての災害がユニークであり、浸水地域の局所的特性にさらされるため、必然的に困難につながります。オンライン カジノ ボーナスがって、オンサイト情報はより信頼性が高くなります。
研究者は、オンライン カジノ ボーナスやメディアチームによって記録された情報がAIアルゴリズムで利用できることを認識しました。彼らは、2018年に西西部の大雨の影響を受けた岡山県の黒島市のマビチョに技術を適用しました。
最初に、チームはメディアイメージを特定し、写真に表示されるランドマークやその他の手がかりに基づいてそれらをジオローケートしまオンライン カジノ ボーナス。次に、彼らはJaxaが提供する合成開口レーダー（SAR）PALSAR-2画像を使用して、未知の領域の浸水条件と非フローブ条件を区別しまオンライン カジノ ボーナス。
SAR画像は、湿った表面でマイクロ波が異なるため、水域を分類するために利用できます。機械学習技術の1つであるサポートベクターマシン（SVM）を使用して、洪水に囲まれた建物または非フロードのエリア内に分類されまオンライン カジノ ボーナス。
「モデルのパフォーマンスは80％の推定精度をもたらしまオンライン カジノ ボーナス」とコシムラは付け加えまオンライン カジノ ボーナス。
今後、チームは、現在の状況でAIモデルを開発するためのトレーニングデータセットとして、過去のイベントからのオンライン カジノ ボーナスメディアデータベースの適用性を調査し、分類の正確性と速度を高めるためのトレーニングデータセットとして調査します。
