細かすぎて伝わらないこだわりはメモに書いてあります📝 メイキング見て、MVみて、 甘いの食べて、しょっぱいの食べて 無限ループですね🤩🤩 #nmb48# #初めてのオール#

【#仲間がいるよTube# #241】# 👇あす19時プレミア公開👇 ワンピ＆いるよTube大好きタレント 伊藤かりんさんが出演！ #細かすぎて伝わらないアラバスタ編の好きなところ晒す見た人も晒す# 結果発表🎖️ #ONEPIECE#

[📢] #INI# 「All 4 U (Remixes)」プレイリストシェアキャンペーン開催決定！ 「'All 4 U'聴き比べプレイリスト」をシェア💗 ご応募いただいた皆さまに 「上級編！細かすぎて伝わるかどうかPULSE(ドキドキ)な'All 4 U'マニアック解説ボイス」 （音声データ）をプレゼント！ 5月22日(金)22:00〜5月31日(日)23:59 ▼詳しくはこちら ▼「'All 4 U'聴き比べプレイリスト」はこちら #INIとパルす# #INI_All4U#

🌍 衛星画像では「小さすぎて見えなかった」生垣や石垣。それをAIで数えられるようになると、農地を奪わずに森を増やせる道が見えてきます。 📰 タイトル: From pixels to planning: Earth AI for nature restoration 🔗 URL: 💡 概要 Google Researchが、高解像度の衛星画像を「実行可能なベクトルデータ」に変換するEarth AIの取り組みを公開しました。イングランド全域13万km²超を対象に、生垣・石垣・小さな雑木林を一つひとつの地図要素として数え上げたデータセットを一般公開しています。 🔍 解決する課題 気候変動対策の森林拡大は、食料を支える農地と土地を奪い合います。一方、生垣や防風林といった細かな木本性の要素は、農地を減らさずに炭素貯留と生物多様性を高められますが、小さすぎて従来の衛星検出や国家森林調査では捉えられませんでした。「測れないから管理できない」状態だったのです。 🛠 方法論と提案手法 ・3億枚超の衛星画像で事前学習したVision Transformer（ViT）基盤モデルを、約247km²の注釈データで微調整 ・サブメートル級の画像と1m解像度のLiDARを組み合わせ、地表の境界線と立体的な樹木を区別 ・Polsby-Popperのコンパクトネススコアを使い、0.5未満を生垣などの線状要素として自動分類 ・Google Earth Engine上で数千のSentinel-2セルを並列処理して大規模化 📊 ユースケース / 実績 数百万の要素のベクトルデータを生成し、Earth Engineで公開。林間放牧（シルボパスチャー）や農林複合（アグリシルビカルチャー）の支援、環境施策のリーケージ特定など、現場の意思決定に直結する使い方が想定されています。 #EarthAI# #リモートセンシング#