Terrapattern 搜索引擎可发现谷歌地球景观图中的景象
人工智能学家
作者： Eileen Brown 翻译：younger 审校；心 原文：zdnet
想象一下，赋予了人工智能能力的Google Earth，正根据特定的视觉特征和模式寻找相应的地理区域。
想要找一些有趣的地方？可能你会花很长时间浏览卫星图像。不妨想象下你有了一个工具，它不仅可以为你展示这些位置，还可以通过浏览大面积的地理区域，为你发现具有相似特征的地方，然后用相应规格展示它的搜索结果。
2002年，卡耐基梅隆大学（CMU）的计算机科学学院启动了所谓的世界上“首个机器学习的博士课程”。该课程的目的是，通过不断的尝试，了解如何才能通过编程得到一个可自动化学习，并会根据自身经验提高输出结果的系统。
CMU里，一个由教授和学生组成的团队已经创建了一个卫星图像的视觉搜索工具，名为 Terrapattern。
Terrapattern是一个接口，用于在卫星图片中寻找团队成员对它说的“more like this, please（更多类似这里的地方，请找一下）”中的区域。Terrapattern 不是一个企业或初创公司，而是一个“在大学中研发的，实验性的研究原型。”
该项目当时的研发地为卡耐基梅隆大学的Frank-Ratchye 工作室，约翰·S和杰姆斯·L·骑士基金会原型基金（John S. and James L. Knight Foundation Prototype Fund.）也提供了支持。
Terrapattern 创始人有：Golan Levin,，David Newbury，Kyle McDonald，以及该大学的学生Alvarado, Aman Tiwari和 Manzil Zaheer。
Terrapattern 使用深度卷积神经网络（DCNN）辅助进行图像识别，被称为“一个卫星图像的视觉搜索引擎” 。
这项开源、开放的项目，是艺术家，有创造力的科学家，还有学生齐心协力的结果。在定位地图上常常没有标明的位置的时候，该程序就派上用场。
该项目涉及到一系列城市，包括匹兹堡，旧金山，纽约城，底特律，柏林，迈阿密和奥斯汀。
在Terrapattern 地图上每点击一个有趣的点，你就会发现与原选项相似的其他地理位置。你可以以GeoJSON 格式将这些位置的表下载下来。
该工具可用于定位专业化的“非建筑结构”，及地图上通常未声明的其他形式的“不起眼的软基础设施”。
该工具先学习到对卫星图像的分类重要的视觉特征，并使这些特征可检索。
然后，它会为覆盖该地区中各种人们可能会感兴趣的区域的几百万张卫星图像，计算出描述性内容。它的算法会预计算各种描述之间的关系，使得搜索过程缩短为一秒或两秒。
你可以观看该区域所有的停车场， 特别的游泳池形状，或者该地区的高尔夫球场等。该项目旨在展示一种探索和发现“兴趣模型”的新方式，以更好地理解和组织这个世界。
该团队称，不久以后会在程序中添加更多地理位置。但截止目前，看看你所选择的城市中所具有的所有相似性，其实那些刚开始看似独特的特征，也并没有那么独特。
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哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractTankBattleisacross-platformmobilegameproposedbyBeijingXuanHuoCo.,Ltd.Thedevelopmentpurposeoftheprojectistodevelopaemigratedgamewithmulti-scene.Therearemanytankforchoose,andallofthosetankcanupgrade.Eachtankhassomeactiveskillsandpassiveskills,andsomespecialmissile.Additionally,theachievementsystemandlotterysystemareavailable.Accordingtothemobilegamemarketsituationandthemobilegameengineswidelyused,thispaperproposedarightdevelopmentmethod.AnopensourcemobilegameengineCocos2d-xwasusedtodeveloptheprojectonAndroidandiOS.BasedonthegameframeworkofCocos2d-x,wedevelopagamedevelopframeworksuitforourproject.Inthebottomofthegamedevelopframework,weusetheCocos2d-xengine,theSQLitedatabaseengine,andotherunderlyinglibrary.Inthetopoftheframework,thereareseveralmodulescombinedtoachievesystemfunctions.Thecoremodulesincludetheinterfacemanagementmodule,datamodule,mapmodule,collisiondetectionmodule,artificialintelligencemodule,cross-platformmodule,encryptionmodule,audiomodule.Duringthedevelopmentoftheproject,weimprovedsomeimportantmodulesofthegame,suchasthecollisiondetectionmodule,theartificialintelligencemodule,theresourcemanagementmodule.Weusespacesubdivisionalgorithmtoachievethecollisiondetection.UseFiniteStateMachineandanA~*algorithmtoachievetheartificialintelligencemodule.Todecreasetheuseofmemoryspaceofthemobiledevice,weusesoftwarenamedTexturePackertounpacktheimageresources.Weseparatetheresourcesofeachsceneandeachtank,sowecanaddsceneandtankinthelaterversionseasily.Throughthedevelopmentoftheproject,theTankBattlegamebasedonAndroidandiOSwasachievedsuccessfully.Thereare5scenes,eachscenehas15points.Thestyleofthemapineachsceneisdifferent,whichcanmakethevisualeffectsofthegamemorerich.Thereare10kindsoftanktochoose,withatotalof28differentskillsandspecialmissiles,makethegamemoreinteresting.Duringthegame,playercanachievemorethan30achievementsandcangetchancetolotterywhenperfectclearance.ThereisaBossineachscene,makethegamemoreplayabilityandchallenging.Afterthetestingofthegame,
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