sai【うさむらい】

どもども、うさむらいのsaiです(≧▽≦)
博士（理学）→某国立大・助教→某公立大・准教授

タグ色々：#うさむらい日和
ファンネーム：兎びっ子
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小説：

[sai【うさむらい】 @sai777777]

心機一転ということで
また新しい職場から色んな事やっていこうと思います。

このアカウントは色々趣味的にも使っているものですが、
ちょっとずつ仕事関係のものも広報していこうかなと思います。

たまに中身の人間が透けて見えるかもですがご容赦ををを

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@ishiki_emo お誕生日おめでとうございますっ！！

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@Maga_Mitsuki お誕生日おめでとっ！

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@FalsePoco 周辺だけに限定してならいけるかなぁ？
公開できるプラットフォームあまり追えてないから何がいいかわからないけど(^o^;)

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熊本地震
ドローンフォトグラメトリ
三次元モデルで見る地表地震断層の痕跡
八代のほうで撮影した空撮データを三次元化して確認。
地上計測とも結構合うんじゃないかな。点じゃなくて面で見れるのが写真測量のメリットですね。

#令和８年熊本地震

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@FalsePoco 見れるようにするだけのインターフェースで公開という意味でなら、
解像度を落とした状態になるかもですが、sketchfabとかにアップすることは可能です。
それでもいいなら。

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@0Shiba72hira1 XYは合うねぇ。
どこまで精度を求めるかだけど、レンズの歪みエラーとかもあるからね。
Zの植生はしゃーない。LIDAR使うしかないかなぁ。

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@somenosukeza やはり写真だけじゃ規模感がわかりにくかったり
どこまで伸びているかも想像しにくいので
連続性のあるデータ見れるのは良いですね

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君たちなんか儀式でもしてるのかい？？

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身体持ってかれてた、眠い

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@Shizuku_AItuber サメーパッチですね

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SPReAD1000
第１回公募 応募課題数：１５，８６８課題
↓
第２回公募 応募課題数：１７，９１４課題

ふ、ふぁーｗ
https://t.co/4bSNCEvMNY

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【論文紹介】
論文が Remote Sensing に掲載されました！

地すべり感受性評価では、過去に地すべりが記録されていない場所を「安全な場所＝負例」として扱うことがあります。しかし、実際には「まだ発生していないだけ」「記録されていないだけ」という可能性もあり、これが機械学習による予測の大きな不確実性になります。

本研究では、こうした問題に対して、弱教師あり学習による負例構築、SHAP・PFIによる説明可能な特徴量評価、アンサンブルによる確率的推論を組み合わせた地すべり感受性評価のフレームワークを提案しました。

単に「どこで地すべりが起こりやすいか」を地図化するだけでなく、「その予測をどの程度信頼できるか」という不確実性もあわせて空間的に評価することを目指しています。

An Interpretable Uncertainty-Aware Framework for Landslide Susceptibility Mapping Based on Weak Supervision and Probabilistic Inference
https://t.co/5CbYtLCnT3

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@rohi_sketchbook わかるｗｗ

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あらやだ
すごい楽しそう

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@somenosukeza M300と比べて早速、展開のしやすさがありがたいと思いました

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入れ違いになったけど
Matrice400納品されたぜ

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@hiddenotna おお、先着３００名を逃してresearchmapからはダメだったｗ

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@hiddenotna 僕らはマンパワーとしては使えないですが、
どうにか未来の被害を最小限に抑えるために、研究を続けていきます！！

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災害科学国際研究所に先日の調査の速報が出ました
https://t.co/KLvXPLN9xl