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發表於 2024-2-15 16:17:44 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
因此他们做得很好将护林员的经验和教育水平作为基础以促进部署并鼓励适当的采用。布莱恩肯尼因此我们已经有了该工具似乎正在发挥作用并且正在部署也许没有达到您想要的规模但他们越熟练就越容易扩展。现在他们正在研究这是一种基于完全不同的数据集的预测技术它如何与交互那看起来像什么布莱恩特雷尔斯塔德因此他们想要做的是创建一个共享应用程序获取该地区柬埔寨的的地形天气或其他经

济数据并将其输入计算软件中该软件将对所有这些不同的数据点进行分析为护林员提供对公园的详细评估不是像那样提供具体路线建议而是热点在哪里我们认为哪里最有可能发生偷猎这为公园管理员翻译成一张新的公园地图然后他们可以决定我们实际上应该在这些新的热点地区巡逻吗限制之一是工具不知道小径和路径在哪里以及骑摩托车可以到达哪 荷兰电报号码数据 里许多公园都有骑摩托车或越野自行车的护林员巡逻。护林员经常会一次出去巡逻三四天。从操作上来说这一挑战似乎是可行的。有相当多的数据可以集中聚合。





有一个机器学习过程需要一定的计算能力才能实现。最终格式对于公园管理员来说是否比提出的巡逻地图建议更有用。因此成本会增加时间会增加复杂性也会增加。它会带来可衡量的增量价值吗团队教授和他的研究生试图做的部分工作是了解工具是否能够提供这种价值。因此仍在收集数据了解这如何转化为护林员的增量价值。布莱恩肯尼随着人工智能变得越来越普遍这显然是许多企业领导者必须做出的决定。回到我的介绍有多少信息是有用的布莱恩特雷尔斯塔德这是正确的。

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