L'alliance inédite des architectures LLM et de la science de la durabilité
La spécificité de cet ouvrage de la série The Springer Series in Applied Machine Learning réside dans son approche transdisciplinaire unique. Il ne se contente pas d'expliquer le fonctionnement des architectures de réseaux de neurones, mais démontre leur utilité directe pour la survie écologique de nos cités. Ce livre en langue anglaise compile les dernières avancées en matière de détection des îlots de chaleur, de gestion des réseaux d'eau et d'optimisation des transports par le prisme de l'analyse linguistique computationnelle.
Des chapitres axés sur l'innovation de rupture
Chaque section est structurée pour offrir une progression logique, de la théorie des grands modèles de langage jusqu'à leur déploiement dans les systèmes d'information géographique (SIG).
Points clés traités dans l'ouvrage :
- Analyse sémantique des flux de mobilité douce au sein des métropoles.
- Génération automatisée de rapports d'impact environnemental conformes aux normes internationales.
- Traitement des requêtes des citoyens pour une gouvernance urbaine participative et verte.
Détails du volume
| Édition originale | English Edition |
| Catégorie éditoriale | Monographie de recherche / Manuel technique |
| Domaine algorithmique | Deep Learning, NLP, Transformers |
"Un ouvrage technique qui redéfinit la manière dont les ingénieurs pensent la ville écologique à l'ère du numérique."
