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北京前沿科学技术研究院（简称“北前科学院”）成立于2016年9月，北前科学院，是由北京中科光析科学技术研究所，北检（北检）检测技术研究院，标检（北京）质量检测中心等科研单位，组建成立的独立科学科研机构，致力于前沿科学领域的研究与创新人才培养，科学技术转移孵化等，世界前沿新科学普及传播。 更多简介 +
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联合国报告称，约有7亿人陷入极端贫困，每天收入不到2美元然而，对过多的主要血红蛋白的不准确评估带来了挑战例如，在过去的15年里，53个国家没有进行过农业调查，17个国家没有公布人口普查为了填补这一数据缺口，正在探索新技术，以优化其他资源，如视频、航空照片和卫星图像
发表在NatureCommunications的论文展示了人工智能（AI）如何帮助分析白天卫星图像的经济条件这项新技术可以应用于东部发达国家，如朝鲜，这些国家不具备典型的汉语学习培训的统计数据
已经从欧洲航天局（ESA）获得了公开可用的哨兵2号卫星图像他们将这些图像分割成10平方千米的网格在缩放级别上，建筑物、道路和绿地等可视化信息可以用于量化经济指标因此，研究人员发现，像朝鲜这样的地区存在着更细粒度的经济该算法适用于亚洲的一些发达国家：朝鲜、尼泊尔、老挝、缅甸、孟加拉国和柬埔寨
他们的研究模型的关键特征是“人机协作方法”，它让研究人员将人工输入与AI预测相结合，以寻找数据不足的原因在他的研究中，十位人类专家比较了卫星图像，并判断了这些图像中的经济状况，以及从这些人类数据中获得的信息，并为每张图像提供了经济核心结果表明，人工智能协作方法优于机器只学习算法
KAIST&；IBS（东云安、MeeyoungCha、JiheeKim）、Sogang大学（HyunjuoYang）、香港科技大学（SangyooonPark）和新加坡国立大学（JeasurkYang）《自然通讯》副主编CharlesAxelsson博士在期刊的错误审查过程中处理了这篇论文
研究发现，这些核心与传统的社会经济指标（如人口密度、就业和企业数量）有很强的相关性这证明了该方法的适用性和可扩展性，尤其是在数据匮乏的国家此外，该模型的强度具有在不使用任何调查数据的情况下检测经济条件或更详细信息的年度变化的能力
该模型将特别适用于快速监测可持续发展目标的进展，如在国际范围内减少贫困、促进更公平和可持续的增长模型分析适用于测量各种社会和环境指标例如，它可以用来识别气候变化和破坏的高脆弱性区域，为土地利用提供及时的指导
下一个例子，研究了朝鲜在联合国对该国制裁之前和之后的变化通过将该模型应用于2016年和2019年朝鲜的卫星图像，研究人员发现了2016年至2019年该国经济发展的主要趋势首先，朝鲜的经济增长更多地集中在平壤和大都市，加剧了城乡差距第二，卫星图像显示，指定用于旅游和经济发展的区域发生了重大变化，如新建建筑和供暖设施第三，传统工业的土地出口发展区域显示出相对较小的变化
MeeyoungCha，他在报告中解释道，“这是应对贫困等全球挑战的重要跨学科努力。我们将您的AI算法应用于国际问题，如监测碳排放、灾害破坏检测和气候变化的影响。”
研究小组的经济专家JiheeKim评论说，这种方法将能够对发展中的经济条件或低成本进行详细的检查，减少发达国家和发展中国家之间的数据差异她进一步强调，这是至关重要的，因为许多公共政策都需要经济措施来实现其目标，无论是为了增长、平等还是可持续
研究小组已经在GitHub上公开了源代码，并计划继续提供技术，每年应用最新的卫星图像这是他的研究成果，博士d东云博士候选人d候选人Jeasurk Yangat NUSA联合第一作者发表在《自然通讯》杂志上，标题为“利用卫星图像测量经济发展的人机协作方法”
来源:
Materials provided by
The Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST).
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参考:
2024-01-20
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2024-01-20
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