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Google Research montre que les embeddings PDFM d’Earth AI s’intègrent aux modèles de santé publique
1 sourcemis à jour il y a 21 hpertinence 2,5 sur5
L’essentiel
Selon Google, ces embeddings égalent ou améliorent les entrées classiques sans fine-tuning. En 2023, l’erreur moyenne par comté sur les décès cardiovasculaires est de 18,7 avec PDFM contre 19,1 avec les données ACS.
Propagation1 article, publié par Google Research le 6 oct. à 17 h 05.
Les sources
1 article
Google ResearchOfficiel : fiche de la sourceSource primaire
Google (Alphabet)research.google
Unlocking Earth AI’s planetary geospatial foundation models for global public health (site externe)
Public health decisions rely heavily on timely, granular data. For health conditions, such as cardiovascular disease or postpartum depression, that data shows us where to focus resources and support.
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