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Les yeux sur le terrain : Utiliser les images des smartphones et l'apprentissage automatique pour le suivi des cultures​

Améliorer la résilience des petits exploitants agricoles grâce à une assurance récolte intelligente face au climat et à des variétés tolérantes au stress​

SeeItGrow : Impacts de l'assurance basée sur des images par rapport à l'assurance indicielle météo pour les petits exploitants agricoles au Kenya​

Comment utiliser l'API Planet-Box-Extractor pour créer des cadres de délimitation pour vos modèles de CV

Les mouvements de bétail éclairent le risque de propagation des maladies dans les systèmes de production traditionnels en Afrique de l’Est

Casques d'étiquetage des cultures – Une approche innovante basée sur la science citoyenne comblant les lacunes en matière de données de formation en tirant parti de l'IA pour accélérer les applications ML4EO

CropHarvest : un ensemble de données satellitaires mondiales pour la classification des types de cultures

Géoréférencement des étiquettes de cultures à partir d'images au niveau de la rue à l'aide de Structure from Motion

Street2Sat : un pipeline d'apprentissage automatique pour générer des ensembles de données étiquetés géoréférencés de vérité terrain à partir d'images au niveau de la rue

Principes des données d'IA afro-féministes

Vers une IA afro-féministe : un manuel pour aborder la gouvernance de l’IA en Afrique