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Albrecht, Conrad M und Nathaniel, Juan und Watson, Campbell D und Nyirjesy, Gabrielle und Ait Ali Braham, Nassim (2024) Columbia-IBM-DLR Workshop on Geospatial Foundation Model Fine-Tuning. 2024 Thanksgiving LEAP Hackathon, 2024-11-25 - 2024-11-26, New York City, USA.
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Offizielle URL: https://doc.sis.columbia.edu/#subj/EAEE/E4000-20243-001
Kurzfassung
As part of their curriculum, students of the class "Machine Learning for Environmental Engineering and Sciences" (ML4ES) participate in a two days hackathon to fine-tune a geospatial foundation model to segment burnt areas from the NASA HLS multi-spectral satellite data product.
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/209212/ | ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vorlesung) | ||||||||||||||||||||||||
| Zusätzliche Informationen: | https://leap.columbia.edu | ||||||||||||||||||||||||
| Titel: | Columbia-IBM-DLR Workshop on Geospatial Foundation Model Fine-Tuning | ||||||||||||||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 25 November 2024 | ||||||||||||||||||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||||||||||
| Stichwörter: | earth observation, remote sensing, wildfires, deep learning, foundation models, hands-on coding | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungstitel: | 2024 Thanksgiving LEAP Hackathon | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsort: | New York City, USA | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 25 November 2024 | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsende: | 26 November 2024 | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstalter : | Department of Earth and Environmental Engineering, Columbia University | ||||||||||||||||||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||||||||||||||
| HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||||||
| HGF - Programmthema: | Erdbeobachtung | ||||||||||||||||||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | R EO - Erdbeobachtung | ||||||||||||||||||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Optische Fernerkundung, R - Künstliche Intelligenz | ||||||||||||||||||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||||||||||||||||||
| Hinterlegt von: | Albrecht, Conrad M | ||||||||||||||||||||||||
| Hinterlegt am: | 08 Jan 2025 17:07 | ||||||||||||||||||||||||
| Letzte Änderung: | 08 Jan 2025 17:07 |
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