Replicable AI for Microplanning (ramp): democratizing geospatial data science for global health
اللغة الأصلية: اللغة الإنجليزية
البلد
عالمي
التغطية
الدولية
عدد المواقع
N/A
المنظمة الرائدة
شركاء التنفيذ
Ghana health service
Radiant earth foundation
World Health Organization (WHO)
Niti Aayog
DevAfrique
University of Ghana
Rwanda Space Agency
Digital Earth Africa
Development Seed
Data Science Nigeria
مجال التركيز الصحي
أخرى
حالات الطوارئ
خدمات
الصحة التنبؤية والتشخيص المبكر
التقنيات الممكنة
N/A
معايير
N/A
أدوات
N/A
مصادر التمويل
N/A
نموذج العمل
N/A
الممولين
ملخص
.يعالج مشروع Ramp الحاجة الماسة إلى التمثيل والتخصيص الفعال للموارد من خلال إنشاء مجموعة أدوات مفتوحة المصدر تستفيد من التعلم الآلي لرسم خرائط للمباني باستخدام صور الأقمار الصناعية عالية الدقة. وتكتسب هذه المبادرة أهمية خاصة بالنسبة للتخطيط وإدارة الكوارث في جنوب الكرة الأرضية، حيث يمكن أن تساعد في سد الفجوة الرقمية. ومن خلال استخدام بيانات التدريب المكثفة والعمليات المبسطة، تمكّن أداة Ramp محللي نظم المعلومات الجغرافية وعلماء البيانات من استخراج بيانات بصمة المباني بكفاءة وبأقل جهد ممكن. مجموعة الأدوات هذه قابلة للتكيف مع مختلف التطبيقات، وتدعم نظم البيانات المحلية والجهود الإنسانية، وبالتالي تلبي الاحتياجات الملحة مثل التخطيط الرقمي المصغر والاستجابة لحالات الطوارئ. في نهاية المطاف، تهدف Ramp إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى التقنيات المتقدمة، وتعزيز توزيع الموارد بشكل أكثر إنصافًا داخل المجتمعات، لا سيما في مجالات التركيز المتعلقة بالصحة وحالات الطوارئ وغيرها
الكلمات المفتاحية
هيئة الصحة بدبي
منشورات
رؤى - الدروس المستفادة
التحديات
N/A
توصيات
N/A
توصيات
مشاريع تستخدم خدمات مماثلة
مشاريع تركز على مواضيع مماثلة
Projects with similar insights
أي أسئلة إضافية؟
iDHA (معرف المشروع)
sl22cp
روابط المشروع
https://rampml.global/project-introduction/مصدر المعلومات
N/A
رابط مصدر البيانات
N/Aأضيف إلى المنصة في
2024-11-11
محررو المشروع
آخر تحديث بواسطة
Mirana Michelle on 2024-11-11
عدد المشاهدات
7
تصنيفات منظمة الصحة العالمية




