Fugu-MT 論文翻訳(概要): SRAI: Towards Standardization of Geospatial AI

論文の概要: SRAI: Towards Standardization of Geospatial AI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13098v2
Date: Mon, 23 Oct 2023 15:03:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-24 11:24:02.347149
Title: SRAI: Towards Standardization of Geospatial AI
Title（参考訳）: SRAI:地理空間AIの標準化に向けて
Authors: Piotr Gramacki, Kacper Le\'sniara, Kamil Raczycki, Szymon Wo\'zniak, Marcin Przymus, Piotr Szyma\'nski
Abstract要約: Space Representations for Artificial Intelligence (srai)は、地理空間データを扱うためのPythonライブラリである。このライブラリは地理空間データをダウンロードし、複数のアルゴリズムを使って特定の領域をマイクロリージョンに分割し、埋め込みモデルを訓練することができる。 Sraiは完全にオープンソースで、Apache 2.0ライセンス下で公開されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.246621775040508
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Spatial Representations for Artificial Intelligence (srai) is a Python library for working with geospatial data. The library can download geospatial data, split a given area into micro-regions using multiple algorithms and train an embedding model using various architectures. It includes baseline models as well as more complex methods from published works. Those capabilities make it possible to use srai in a complete pipeline for geospatial task solving. The proposed library is the first step to standardize the geospatial AI domain toolset. It is fully open-source and published under Apache 2.0 licence.
Abstract（参考訳）: spatial representations for artificial intelligence (srai)は、地理空間データを扱うためのpythonライブラリである。ライブラリは地理空間データをダウンロードし、所定の領域を複数のアルゴリズムを使ってマイクロリージョンに分割し、様々なアーキテクチャを使って埋め込みモデルをトレーニングすることができる。ベースラインモデルだけでなく、出版物からより複雑な方法も含んでいる。これらの機能により、地理空間的タスク解決のための完全なパイプラインでsraiを使用できる。提案されたライブラリは、地理空間AIドメインツールセットを標準化する最初のステップである。完全にオープンソースで、Apache 2.0ライセンス下で公開されている。

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