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在8个月内解雇了13万2900人的全球IT行业，把省下来的钱投入到AI中
美国Alphabet（谷歌的母公司）在内部文件中写道：“我们被迫做出艰难的选择，削减人员并将资金投向高度优先的项目。” 这个高度优先的项目可能就是AI。
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00848/00138/?n_cid=nbpnxt_twbn
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FTW: 农业监测数据集2024-09-24，由微软AI for Good研究实验室、亚利桑那州立大学等联合创建Fields of The World (FTW)数据集。目的是推动全球农业田块边界的自动提取技术。一、目前遇到的问题和挑战：目前，由于缺乏可用于 ML 的数据集和基准来训练和评估全球农田多样性的模型，因此从遥感影像中自动提取农田边界的 ML 研究受到限制。这些数据集在农业、气候变化和发展的许多应用中都是迫切需要的。二、解决方案：Fields of The World：该数据集覆盖了24个国家，横跨欧洲、非洲、亚洲和南美洲四大洲，是一个前所未有的大规模、多样化农业领域实例分割的基准数据集。FTW数据集包含70,462个样本，每个样本均包含有实例和语义分割掩码，与多时相、多光谱的Sentinel-2卫星图像相匹配。数据集的规模是以往任何类似数据集的十倍，覆盖了166,293平方千米的地理区域。创建过程中，研究团队从政府数据库、已发表文献和网站等来源进行了全面的搜索，以确保数据集具有全球多样性和高质量。Fields of The World，以提高 ML 模型在不同的全球农业景观中进行田间边界分割的性能，并能够对比任何现有数据集更多的国家进行精细的国家级评估。我们进行了实验，为新的FTW基准建立了性能基线，并表明使用FTW训练的模型在类似于现有基准数据集的地理限制更有限的数据集上提高了性能。数据集地址：https://www.selectdataset.com/dataset/a00a4acbb5ddbf0c101b52911564703d#数据集 #机器学习数据集 #AI大模型应用
