Souligne l’importance de la préparation aux données dans les interventions en cas de catastrophe et explore des stratégies pour combler les lacunes et les surcharges en matière d’information.
Explore le mécanisme d'attention dans la traduction automatique, en s'attaquant au problème du goulot d'étranglement et en améliorant considérablement les performances NMT.
Introduit des détecteurs radio, couvrant les radiotélescopes, les conceptions de récepteurs, la radio AM, le mélange de bandes latérales et les bolomètres.
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Explore la séquence des modèles de séquence, les mécanismes d'attention et leur rôle dans le traitement des limites des modèles et l'amélioration de l'interprétation.
Examine les risques, la réduction des risques de catastrophe, les capacités et la résilience dans la gestion des catastrophes, en mettant l'accent sur le rôle de la science et de la technologie.
Explore la gestion des crises, les types de crises, les exemples réels, la communication en cas de crise, la continuité des activités et le rôle de la FEMA.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Explore la gestion de crise de l'ouragan Katrina, en soulignant l'importance de la préparation, de la réponse et de la communication dans la gestion de telles catastrophes.
Explore les applications d'apprentissage automatique dans l'analyse du système terrestre à l'aide de données de télédétection, en mettant l'accent sur l'interprétation automatique de l'image et l'IA explicable.
