Esri 的 AI 开发方法以旨在建立和维护信任的实践为基础。我们采用风险评估流程来评估新的 AI 产品和功能,确保它们符合相关的隐私和安全标准。秉承人机交互设计理念,我们开发的 AI 功能旨在支持包容性和用户控制。我们正在建立红队和毒害模型验证技术,通过模拟对抗性攻击和针对操纵数据进行验证来识别漏洞和潜在偏见。我们确保纳入道德护栏,以确保遵守道德原则。我们的生成式 AI 解决方案还在受控环境中经过整体实验室测试,并结合我们的人工监督框架,以保持人类参与 AI 支持的关键决策过程。
多年来,Esri 一直在提供 GeoAI 功能,例如 Living Atlas 中提供的深度学习包,这些包不使用生成式 AI 模型。虽然这些包是在 Esri 建立 AI 透明卡之前创建的,但每个模型都有一个元数据描述页面,其中包含关键属性,可帮助您的组织评估如何以负责任的方式整合这些功能。此外,我们强烈建议仅从标记为权威的来源下载包,这意味着发布内容的组织已通过 Esri 的验证。您应该联系您想要使用的内容的发布者,并要求他们在下载内容之前完成验证。
您可以向 AI 助手询问有关 ArcGIS Pro 3.4 的功能和性能的问题。助手仅接受过此软件版本文档的培训,未接受过其他资源(例如 ArcGIS 博客文章、Esri 社区帖子或 Esri 技术支持内容)的培训。助手通常无法回答有关 ArcGIS Pro 早期版本、其他 Esri 软件产品、Esri 公司、一般地理等主题的问题。
了解练习的文件结构 ArcCatalog 窗口剖析 设置一些选项 目录树 连接到文件夹 工具栏和状态栏 可选步骤 探索基本 GIS 数据存储模型 将数据复制到个人文件夹 检查表格 从表格中获取信息 对记录进行排序 在表格中查找值 识别地理特征和坐标 查看地理图形 初看元数据 使用 ArcCatalog 将数据放入 ArcMap 使用磁盘上的区域进行自己的工作 将数据复制到个人 IGIS 文件夹 搜索 GIS 数据 探索土壤 但缺少了一些东西 新发现的数据是否适用?从覆盖范围创建个人地理数据库要素类 查看土地覆盖个人地理数据库要素类 进一步检查 Wildcat 船设施区域数据集 查看连接结果 即时帮助按钮:这是什么?(仅适用于 ArcGIS Desktop 10.0 版本)
了解练习的文件结构 ArcCatalog 窗口剖析 设置某些选项 目录树 连接到文件夹 工具栏和状态栏 可选步骤 探索基本 GIS 数据存储模型 将数据复制到个人文件夹 检查表格 从表格中获取信息 对记录进行排序 在表格中查找值 识别地理特征和坐标 查看地理图形 初看元数据 使用 ArcCatalog 将数据放入 ArcMap 使用磁盘上的区域进行自己的工作 将数据复制到个人 IGIS 文件夹 搜索 GIS 数据 探索土壤 但有些东西不见了 新发现的数据是否适用? 从覆盖范围创建个人地理数据库要素类 查看土地覆盖个人地理数据库要素类 进一步检查 Wildcat 船设施区域数据集 查看连接结果 即时帮助按钮:这是什么?(仅适用于 ArcGIS Desktop 版本 10.0)
• 使用 NLS 建筑物足迹 • 使用 LAS 数据 • 训练 maskRCNN 模型 • 使用 AI 为建筑物添加属性 • 根据属性应用程序规则来创建 3D • 可以进行手动处理
威斯康星州的大约25,000人称为德佩雷市,知道社区在大绿湾大都市地区提供高质量的生活。优秀的学校,一个充满活力的市区,成功的商业园区以及由充足的公园和自然地区服务的安全社区,导致了居民的忠诚度和社区骄傲。住宅,企业和商业区与容纳汽车,自行车和行人的运输和绿色空间网络相连。美丽的狐狸河是市中心的焦点,克劳德·阿鲁伊斯桥将我们动态的市区的两侧团结起来。无论您是在东侧还是西侧,历史建筑都与新的重建融合在一起,以提供住房,就业,购物,餐饮和娱乐的混合。de Pere市为12.77平方英里,卫生下水道,下水道和遍布的水。也预计该服务领域内的未来增长。GIS部门模拟了这个广泛的网络,该网络具有附录A中显示的当前功能计数。
F = 到物体的距离 (mm) f = 焦距 (mm) H = 物体的物理高度 (mm) h = 传感器上物体的高度 (mm) s = CCD/CMOS 传感器的高度 (mm) L = 输出图像的高度 (px) l = 图像中物体的高度 (px)
• PDF 表:以 PDF 格式发布的规划表(必须使用 COS-ROMANS.TTF)。• 项目资产清单 (PAL):根据 BIMxp 的“垂直”(设施)资产清单。• NWD 模型:以 NWD 格式发布的联合 3D 信息模型,其中应用了材料。• ArcGIS® 数据:发布到 ArcGIS® 的地理空间“水平”(线性/输送)资产对象数据。
Esri 维护并发布了来自各种权威来源的综合网络地图、网络应用程序和地理空间数据层;此内容集合称为 ArcGIS Living Atlas。Living Atlas 可以节省大量从多个不同来源搜索 GIS 数据和/或从头开始开发要素类的时间。本演示将探讨如何利用 ArcGIS Living Atlas 有效地可视化和分析这些重要的地理特征,并展示 BRAC GIS 团队如何将这些 Living Atlas 特征的几何和属性集成到空军 SDSFIE 数据模型中以确保持续合规的示例。利用 ArcGIS Living Atlas 中的数据层可以有效地为 BRAC(前)设施和现役空军设施提供宝贵的环境见解。