• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Sebastian Hafner: Earth observation and deep learning for urban applications скачать в хорошем качестве

Sebastian Hafner: Earth observation and deep learning for urban applications 1 месяц назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Sebastian Hafner: Earth observation and deep learning for urban applications
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Sebastian Hafner: Earth observation and deep learning for urban applications в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Sebastian Hafner: Earth observation and deep learning for urban applications или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Sebastian Hafner: Earth observation and deep learning for urban applications в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Sebastian Hafner: Earth observation and deep learning for urban applications

This seminar is a collaboration between RISE and Climate AI Nordics – climateainordics.com. Title: Earth observation and deep learning for urban applications Speaker: Sebastian Hafner, RISE Abstract: Urbanization is progressing at an unprecedented rate in many places around the world, making Earth observation (EO) a vital tool for monitoring its dynamics on a global scale. Modern satellite missions provide new opportunities for urban mapping and change detection (CD) through high-resolution imagery. At the same time, EO data analysis has advanced from traditional machine learning approaches to deep learning (DL), particularly Convolutional Neural Networks (ConvNets). Yet, current DL methods for urban mapping and CD face key challenges, including effectively integrating multi-modal EO data, reducing reliance on large labeled datasets, and improving transferability across geographic regions. This talk will present methods to address these challenges in urban mapping and CD, with applications such as multi-hazard building damage detection. It will also highlight the IDEAMAPS Data Ecosystem project, showing how its community-centric approach advances our understanding of urban deprivation and enables DL-based deprivation mapping. About the speaker: Sebastian Hafner is a Researcher at RISE Research Institutes of Sweden and an Affiliate at the University of Glasgow. His work focuses on urbanization and its challenges using Earth observation and data science, with an emphasis on deep learning. He previously worked as a Research Associate at the Urban Big Data Centre, University of Glasgow, developing methods to map deprivation in the Global South. Sebastian earned a PhD in Geoinformatics from KTH Royal Institute of Technology in 2024, where he studied deep learning for large-scale urban mapping and change detection. He holds a Master’s degree (2019) in Remote Sensing and Computer Science and a Bachelor’s degree (2017) in Geography from the University of Zurich. Location: This is an online seminar. Connect using Zoom. Date: 2025-10-09 15:00 Upcoming seminars: 2025-10-16: Lena Stempfle, MIT 2025-10-23: Nora Gourmelon, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) 2025-11-06: Felix Köhler, TU Munich 2025-11-20: Katarzyna Michalowska, SINTEF All seminars are 15:00 CET. More information and coming seminars: https://ri.se/lm-sem

Comments
  • Sigrid Passano Hellan: Hyperparameter tuning, Bayesian opt, applications related to climate change 1 месяц назад
    Sigrid Passano Hellan: Hyperparameter tuning, Bayesian opt, applications related to climate change
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Martin Willbo: Few-shot learning for sound event detection 3 года назад
    Martin Willbo: Few-shot learning for sound event detection
    Опубликовано: 3 года назад
  • Felix Köhler: From numerical simulators of PDEs to neural emulators and back 10 дней назад
    Felix Köhler: From numerical simulators of PDEs to neural emulators and back
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Хрущёвки, в которых все мы жили | Как они появились на свет (English subtitles) @Максим Кац 13 часов назад
    Хрущёвки, в которых все мы жили | Как они появились на свет (English subtitles) @Максим Кац
    Опубликовано: 13 часов назад
  • AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained 1 год назад
    AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained
    Опубликовано: 1 год назад
  • Yann LeCun | Self-Supervised Learning, JEPA, World Models, and the future of AI 1 месяц назад
    Yann LeCun | Self-Supervised Learning, JEPA, World Models, and the future of AI
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Actuate 2024 | Sergey Levine | Robotic Foundation Models 1 год назад
    Actuate 2024 | Sergey Levine | Robotic Foundation Models
    Опубликовано: 1 год назад
  • Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 1: Introduction to Deep Learning 1 месяц назад
    Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 1: Introduction to Deep Learning
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Webinar: Remote sensing for biodiversity monitoring 5 дней назад
    Webinar: Remote sensing for biodiversity monitoring
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Day 5-Understanding CNN &Impementation| Live Deep Learning Community Session Трансляция закончилась 3 года назад
    Day 5-Understanding CNN &Impementation| Live Deep Learning Community Session
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 года назад
  • Inside Thrive Capital: Investing in OpenAI, Wiz, Cursor, Nudge, Physical Intelligence 11 часов назад
    Inside Thrive Capital: Investing in OpenAI, Wiz, Cursor, Nudge, Physical Intelligence
    Опубликовано: 11 часов назад
  • Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs) 1 год назад
    Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs)
    Опубликовано: 1 год назад
  • МАКАРЕВИЧ: В России — союз блатных и КГБ-шников. Что случилось со страной? Пугачева. Наоко. Стоптайм 13 часов назад
    МАКАРЕВИЧ: В России — союз блатных и КГБ-шников. Что случилось со страной? Пугачева. Наоко. Стоптайм
    Опубликовано: 13 часов назад
  • Как мы живём в самом холодном городе мира — Экскурсия по типичной квартире Якутск, СИБИРЬ (-64°C ... 8 дней назад
    Как мы живём в самом холодном городе мира — Экскурсия по типичной квартире Якутск, СИБИРЬ (-64°C ...
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Webinar: Can we rethink our relationship with water? 5 дней назад
    Webinar: Can we rethink our relationship with water?
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Бои в Константиновке, поменяет ли Трамп свой мирный план, у Зеленского начались проблемы с СБУ.24.11 6 часов назад
    Бои в Константиновке, поменяет ли Трамп свой мирный план, у Зеленского начались проблемы с СБУ.24.11
    Опубликовано: 6 часов назад
  • Rheology for educated beginners – Rheology 101 1 месяц назад
    Rheology for educated beginners – Rheology 101
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Валерий Ширяев о скором (?!) конце войны 4 дня назад
    Валерий Ширяев о скором (?!) конце войны
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Stanford CS224N NLP with Deep Learning | 2023 | Lecture 16 - Multimodal Deep Learning, Douwe Kiela 2 года назад
    Stanford CS224N NLP with Deep Learning | 2023 | Lecture 16 - Multimodal Deep Learning, Douwe Kiela
    Опубликовано: 2 года назад
  • Supervised vs. Unsupervised Learning 3 года назад
    Supervised vs. Unsupervised Learning
    Опубликовано: 3 года назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5