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GeoLLM：从大型语言模型中提取地理空间知识
在这篇论文中，我们探讨了机器学习在地理空间预测任务中的应用，提出了一种名为 GeoLLM 的新方法，利用大型语言模型中的地理空间信息和开放街道地图的辅助数据，有效地提取地理空间知识，用于测量人口密度等中心问题，相较于最近邻和直接使用提示信息
PDF9 months ago
尺度下的细粒度估计近邻社区福祉：基于高分辨率正射影像和混合学习
通过高分辨率航拍图像，利用监督卷积神经网络和基于视觉词袋的半监督聚类方法，从公开可获取的城市图像准确估计美国各地区的人口密度、家庭收入中位数和教育水平，并开拓用于地理概括和无需标记数据的细粒度信息估计的新的半监督方法。
PDF9 months ago
社区中心：设施位置的公平性
研究在选择设施位置时，考虑人口密度和均衡负载的公平算法，通过近似算法证明了 NP 难度，并在实际应用中表现出更好的性能。
PDF5 years ago
利用卫星图像进行的深度学习方法：印度农村缺失人口测绘
使用多种卫星图像输入的两个卷积神经网络结构有效地结合了来自印度乡村地区的卫星图像和 2011 年人口普查的人口标签，以准确预测一区域的人口密度，性能优于以往研究以及全球人口分布的标准 LandScan。
PDF5 years ago
从高分辨率卫星图像估计空间密度函数的弱监督方法
本文提出了一种基于神经网络的区域聚合层，可使用粗粒度的密度聚合来训练像素级密度估计器，从而反映图像区域中对象的数量，使该方法不需要针对密度函数的领域特定假设。我们在几个合成数据集上评估了我们的方法。此外，我们使用该方法从卫星图像中学习估计高
PDF6 years ago
逐幢建筑绘制全球人口地图
利用机器学习的计算机视觉方法可从卫星图像中创建全球范围内的人口地图，该方法精度高，适用于全球部署，能够检测城市化地区，有助于基础设施规划、疫苗接种计划、灾难响应和高精度洪水风险分析等。
PDF7 years ago