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English(EN) Deficit-Driven Stratified Acquisition for Building STRATA-S12: An Open SAR-Optical Corpus for Self-Supervised Learning

为工作场所福祉和地球观测数据收集开发的AI系统

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了两个独立的AI驱动系统，用于专门的数据收集和分析。第一个是TrustmeWatcher，一个为TRUST-ME项目设计的应用程序，它使用操作系统级别的监视器来收集计算机活动，并将其与自我报告的数据同步，以提供福祉反馈。该系统集成了活动审查、数据收集、隐私控制和可解释AI（XAI），以帮助用户理解预测输出。 第二个系统是赤字驱动分层采集（DDSA），一个用于构建共配准SAR-光学语料库以进行自监督地球观测的算法。DDSA通过将语料库构建视为一个约束最大覆盖问题来解决现有数据集中欠采样的问题，确保不同地区和季节的均衡表示。该算法在其产品STRATA-S12上进行了衡量，展示了改进的层平衡和对被拒绝采集尝试的有效恢复。 AI

影响 这些系统展示了AI在专业数据收集和分析方面的进步，可能改善用户福祉反馈和地球观测数据质量。

排序理由 介绍了两个详细介绍新颖AI应用和算法的独立研究论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Chengyu Yu, Leon Jacopo Costa, Zoja An\v{z}ur, Mohan Li, Ga\v{s}per Slapni\v{c}ar, Daniil Kirilenko, Martin Gjoreski, Mitja Lu\v{s}trek, Marc Langheinrich ·

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