反向推理原理:从设定的目标或假设出发，反向寻找支持该目标的证据或规则。如果需要的证据不存在，则将其设为子目标继续反向寻找，直到所有需要的已知事实都被证实。是一种目标驱动的推理方式。
360搜索SEO和AI GEO优化&AI智能问答&优化(训练、学习、喂养、调优)SEO与AI GEO协同优化攻略，品牌如何提升在Ai的搜索结果(Ai+大搜)。
每一片土地的变迁，都蕴含着城市发展的脉动。和鲸联合中国地质大学（武汉）举办的土地覆盖变化检测 GeoAI Workshop 圆满落幕！本次workshop是对地理学与人工智能融合最新成果一次完美体现，也为城市的可持续发展贡献了力量。
地球科学作为一个高度跨学科的领域，正在经历一场由 AI 引领的重大变革。通过在海量地球科学数据中挖掘潜在信息、发现隐匿模式等，AI 不仅可以深化人们对地球自然现象的理解，还能优化研究人员对地球科学不同因素之间时空非线性关系的建模与预测，推动新研究范式的形成。
近日，在 HyperAI超神经联合出品的 COSCon’24 AI for Science 论坛中，来自浙江大学地球科学学院的专聘研究员戚劲
在地球科学研究中，地表热流 (Surface Heat Flow, SHF) 作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱动的一面「窗口」，更是揭示地壳热结构、地幔热动力学及地质构造演化的关键参数。 通过对地表热流的研究，我们能够深入了解地球内部的热力机制，揭示板块俯冲、地幔上升及裂谷扩张等地质现象背后的动力学过程。
尽管地表热流研究在过去几十年中取得了诸多进展，但在
Esri 的 AI 原型团队正在以 PyTorch3D API 的一系列 PR 的形式分享一些功能增强功能。 这些功能支持 obj 格式的网格的输入/输出 (I/O)，该网格具有多个纹理和代表真实世界几何形状的顶点坐标。 对于 GeoAI 任务，这些功能支持跨网格分割管道的任务，例如创建训练数据、提取特征以及在推理过程中将标签应用于网格面。 作为开源贡献，我们希望这些功能能够帮助社区推动 3D 网
本推文基于发表于IJGIS的《A Review of Location Encoding for GeoAI: Methods and Applications》并加以个人理解进行编写 摘要许多地球科学中人工智能模型的一个普遍需求是编码各种类型的空间数据到一个隐藏的表征空间中以便可以轻松地将它们整合到深度学习模型中，例如点（例如，兴趣点），多边形（例如轨迹），多边形（例如，行政区域），图（例如，传
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2024-01-16 00:39:08
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地理信息系统(GIS)正在经历从传统空间分析向空间智能的转型。本文将深入探讨地理空间智能(GEOAI)领域的前沿算法与技术，包括空间深度学习、时空预测、三维建模、自动化制图等方向，并提供完整的工程实现代码。1. 空间深度学习基础架构地理空间特征金字塔网络import torch
import torch.nn as nn
from torchgeo.models import ResNet50_W
Google 多个团队联合提出 「Earth AI」 地理空间人工智能模型与智能推理系统，构建可互操作的 GeoAI 模型家族，并通过定制化推理 Agent 实现多模态数据的协同分析。该系统聚焦影像、人口、环境三大核心数据类型，借助 Gemini 驱动的 Agent 串联三类模型，突破了单点模型的局限，使非专业用户也能执行跨领域实时分析，推动地球系统研究迈向可行动的全局洞察。
Part GeoAI----当ArcGIS遇上人工智能一、基本概念介绍AI简介人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别
中新网上海7月28日电 (记者 陈静)记者28日获悉，在2025世界人工智能大会(2025 WAIC)上，华东师范大学空间人工智能学院建设启动。
2025 WAIC的一个重要分论坛——“GeoAI空间人工智能论坛”(简称：论坛)27日在上海模速空间举行。在论坛上，记者了解到， 空间人工智能学院将面向空天地底的数字基座和数字中国建设需求，立足于遥感科学与技术与空间人工智能等多学科交叉的平
