Sunday 11 December 2016

بک لینک شاپ

کد خبر : 96215
تاریخ انتشار : جمعه 19 آگوست 2016 - 13:41
0 views بازدید

فقر را از فضا ببینید+تصاویر

به گزارش گروه فضای مجازی خبرگزاری میزان، ایسنا به نقل از انگجت، این تکنیک تصویربرداری می‌تواند کار سازمان‌های امدادرسانی را برای شناسایی مناطق نیازمند کمک تسهیل کرده و حتی به دولت‌ها برای توسعه سیاست‌های بهتر کمک کند. همه می‌دانند که هر چه مناطق بیشتری در شب از نور برخوردار باشند، توسعه‌یافته‌تر و غنی‌تر هستند. محققان از این شیوه برای تخمین فقر در مناطقی استفاده کردند […]

به گزارش گروه فضای مجازی خبرگزاری میزان، ایسنا به نقل از انگجت، این تکنیک تصویربرداری می‌تواند کار سازمان‌های امدادرسانی را برای شناسایی مناطق نیازمند کمک تسهیل کرده و حتی به دولت‌ها برای توسعه سیاست‌های بهتر کمک کند.

همه می‌دانند که هر چه مناطق بیشتری در شب از نور برخوردار باشند، توسعه‌یافته‌تر و غنی‌تر هستند. محققان از این شیوه برای تخمین فقر در مناطقی استفاده کردند که داده‌های دقیقی از آن‌ها در دست نیست. البته برآوردها بر اساس نور شب بیشتر بر پایه حدس هستند و اطلاعات زیادی در مورد تفاوت ثروت در میان اقشار بسیار فقیر ارائه نمی‌کنند.

دانشمندان دانشگاه استنفورد به یک رایانه، سه منبع داده شامل تصاویر نور شب، تصاویر روز و اطلاعات پیمایشی واقعی را ارائه کردند تا الگوریتمی را برای پیش‌بینی میزان غنی یا فقیر بودن مناطق ایجاد کنند. این روش که در مجله ساینس منتشر شده، توانسته فقر را به جزئیات بیشتری نسبت به روش‌های پیشین برآورد کند.

فقر را از فضا ببینید+تصاویر

ساخت این الگوریتم شامل یک فرآیند دومرحله‌ای موسوم به “یادگیری انتقال” بود. در مرحله اول، دانشمندان تصاویر روز و شب پنج کشور آفریقایی اوگاندا، تانزانیا، نیجریه، مالاوی و رواندا را به یک شبکه عصبی رایانه‌ای نشان دادند. آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق، به رایانه آموزش دادند تا محل نورهای شبانه را با نگاه کردن به تصاویر روز و جستجو برای ارتباط آنها پیش‌بینی کنند.

فقر را از فضا ببینید+تصاویر

این مدل برای مثال یاد گرفت که اگر تعداد خانه بیشتری در یک منطقه باشد، احتمالا نور بیشتری در شب تولید می‌کند.

محققان با آموزش دادن به رایانه‌ها در مورد اینکه کدام ویژگیهای روز با نور شبانه مرتبط است، می‌توانند پیش‌بینی بهتری در مورد مناطق فقیر داشته باشند.

آن‌ها در مرحله دوم از یک مدل متفاوت موسوم به مدل رگرسیون خط الراس استفاده کردند. این مدل از قبل ارتباط  بین ویژگی‌های منطقه و نور را می‌داند. دانشمندان سپس اطلاعات بیشتری به آن ارائه کردند که شامل داده‌های پیمایشی واقعی از خدمات بهداشت جمعیتی و مطالعه ارزیابی استانداردهای زندگی بانک جهانی بودند. البته این مدل به تنهایی برای سنجش فقر در یک شهر سودمند نبود.

گام بعدی محققان، آموزش این الگوریتم برای بررسی کشورهای دیگر به منظور نقشه‌برداری بهتر از فقر در سراسر جهان است.

/انتهای پیام/

خبرگزاری میزان: انتشار مطالب و اخبار تحلیلی سایر رسانه‌های داخلی و خارجی لزوماً به معنای تایید محتوای آن نیست و صرفاً جهت اطلاع کاربران از فضای رسانه‌ای منتشر می‌شود.

گیگر:

لینک مطلب

منابع : ناموجود
نویسندگان : ناموجود
چه امتیازی می دهید؟
5 / 0
[ 0 رای ]

برچسب ها :

ناموجود
ارسال نظر شما
انتشار یافته : 0 در انتظار بررسی : 8
  • نظرات ارسال شده توسط شما، پس از تایید توسط مدیران سایت منتشر خواهد شد.
  • نظراتی که حاوی تهمت یا افترا باشد منتشر نخواهد شد.
  • نظراتی که به غیر از زبان فارسی یا غیر مرتبط با خبر باشد منتشر نخواهد شد.


تبليغات تبليغات تبليغات تبليغات