Deep-Learning-Based Object Detection And Tracking Of Debris Flows In 3D Through Lidar-Camera Fusion
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https://doi.org/10.1109/TGRS.2025.3609573 <-- shared paper
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[As an engineering geologist, I have been fortunate enough (sic) to see debris flows in action (indeed, I was rerouted on the motorcycle because of them) on the Poudre Canyon Road in Colorado, after the 2020 Cameron Peak Fire]
#GIS #spatial #mapping #debrisflow #geology #engineeringgeology #geology #massmovement #postfire #wildfire #water #sediment #hydrology #extremeweather #model #modeling #AI #deepleaning #algorithms #objectdection #monitoring #remotesensing #LiDAR #pointcloud #landform #geomorphometry #video #massmovement #risk #hazard #assessment #damage #infrastructure #rock #boulder #cost #economics #realtime #3D #wave #flow #dynamics
incredible how AI went from ‘my neural net beat the world champion at Go’ to ‘here’s a chatbot that lies to you in corporate voice’ — what a journey 🤖🚀 #AI #DeepLeaning #oops
In der ProSiebenSat.1 Media SE-Sendung „Zervakis & Opdenhövel. Live.“ geht es heute Abend um #künstlicheIntelligenz und den neuen Chatbot #ChatGPT. Die Dreharbeiten fanden im Vorfeld auch bei uns in Jülich statt. So ließ sich etwa Joerg Bienert, Vorstandsvorsitzender des KI Bundesverband, vom Jülicher KI-Experten Stefan Kesselheim den Jülicher Supercomputer #JUWELS und damit die deutschlandweit stärkste Plattform für KI und #DeepLeaning zeigen. /mb

#DeepLeaning 強化学習
本を参考にコンピュータ将棋開発してる人がいる。
レーティングは、1,000@Try30_1617まで成長出来てるみたい。
https://qiita.com/MuAuan/items/b4a5b61e37564f49ea1d

この数字は、将棋が強いほど、数が大きい。平均的対局者は1,500で200の差がある人が対局すると76%で勝利する。

http://www.uuunuuun.com/single-post/2018/09/07/レーティングから見る将棋ソフトの劇的進歩について

ちなみに、コンピュータ将棋の最強版は、4,300@Qhapaq。
他に強いヤツで言えば、3,100@GPSfish。プロ棋士を倒したPonanza(2016年)は約3,000。

【将棋AI】「将棋AIで学ぶディープラーニング」を読む♪~【神の一手】を目指す - Qiita

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