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0861 |aM183-2/9318F-PDF
1001 |aParsa, M., |eauteur.
24510|aReprésentations vectorielles du modèle fondateur géoscientifique canadien / |cM. Parsa.
264 1|a[Ottawa] : |bCommission géologique du Canada, |c2025.
264 4|c©2025
300 |a1 ressource en ligne (6 pages).
336 |atexte|btxt|2rdacontent/fre
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4901 |aDossier public, |x2816-7163 ; |v9318f
500 |aPublié aussi en anglais sous le titre : Vector representations of the Canadian Geoscience Foundation model.
504 |aComprend des références bibliographiques (pages 5-6).
520 |a« La Commission géologique du Canada (CGC) a récemment développé plusieurs modèles prédictifs géospatiaux fondés sur les données, et d'autres devraient suivre. Néanmoins, plusieurs difficultés nuisent au progrès de cette initiative. Premièrement, les phénomènes géoscientifiques ciblés par les tâches de modélisation géospatiale prédictive, comme la minéralisation, sont généralement des événements rares, ce qui limite l'efficacité des algorithmes conventionnels fondés sur les données. Deuxièmement, l'entraînement de modèles pour chaque tâche à partir de zéro nécessite beaucoup de ressources et de temps. Le modèle fondateur géoscientifique canadien (FGC), un modèle d'IA polyvalent et adaptable entraîné avec de riches ensembles de données géoscientifiques pancanadiens et diversifiés, offre une solution prometteuse à ces difficultés » -- Page 1.
650 6|aDonnées géospatiales|xInformatique.
650 6|aTraitement vectoriel.
650 6|aIntelligence artificielle|xApplications géophysiques|zCanada.
7102 |aCommission géologique du Canada, |eorganisme de publication.
77508|tVector representations of the Canadian Geoscience Foundation model / |w(CaOODSP)9.957831
830#0|aDossier public (Commission géologique du Canada)|x2816-7163 ; |v9318f.|w(CaOODSP)9.504348
85640|qPDF|s296 Ko|uhttps://publications.gc.ca/collections/collection_2026/rncan-nrcan/m183-2/M183-2-9318-fra.pdf
8564 |qHTML|sS.O.|uhttps://doi.org/10.4095/pz9wsgadfr