看你住在什么地方,就能知道你胖不胖
你住的地方長什么樣?有健身房嗎?有公園嗎?有游泳池嗎?
還是說,你住的地方主要是繁忙的街道、快餐廳、便利店?
這是個很重要的問題,因為這些東西關(guān)系到你容不容易胖、容不容易減肥。
而且現(xiàn)在已經(jīng)有人開發(fā)出預(yù)測這個的人工智能了。
肥胖是一種很復(fù)雜的健康問題,它被很多因素影響著,其中一個就是你居住的物理城市環(huán)境。現(xiàn)在,科學(xué)家們已經(jīng)用人工智能和美國城市的衛(wèi)星照片做出了一個關(guān)聯(lián)地圖。
這個研究團隊來自美國的華盛頓大學(xué)(University of Washington),他們從谷歌地圖的數(shù)據(jù)里調(diào)取了15萬張高分辨率的衛(wèi)星圖像,并把這些數(shù)據(jù)喂給了自己的一個人工智能,讓它自己在里面找規(guī)律。
這些數(shù)據(jù)總共覆蓋了6個城市的1695個人口普查區(qū)(census tract)
團隊用的這個人工智能在此之前就已經(jīng)接受了120萬張圖片的訓(xùn)練,讓它能很好地識別照片里的道路、建筑、樹木、水域和陸地這些元素。
根據(jù)他們的研究結(jié)果,這個人工智能的預(yù)測準(zhǔn)確率達到了64.8%,在最高的一個城市達到了73.3%。
值得注意的是,在綠植覆蓋率高的地方,肥胖率普遍低;而在綠植稀疏的地方,肥胖率普遍高。
雖然這個手段現(xiàn)在還遠遠談不上完美,但是研究團隊相信他們的系統(tǒng)可以為肥胖風(fēng)險調(diào)查提供一個簡單易用的量化工具。
研究者們認(rèn)為,這種設(shè)施與肥胖的關(guān)系背后應(yīng)該是有更重要的社會經(jīng)濟因素在起作用,比如居民的收入水平(income)
另外,現(xiàn)在也有其他的團隊在用相似的技術(shù)研究不同區(qū)域內(nèi)的貧困問題了。
總的來說,這個結(jié)果也和我們平??吹降暮芏喱F(xiàn)象相吻合:開放、有綠地的地區(qū)通常更容易進行戶外活動,對居民的健康更有好處;而擁擠、街道龐雜、缺乏綠化的地方則相反。有健身房的區(qū)域的肥胖率更低,而便利店和快餐廳扎堆的地方則更高。
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OK,來講講今天的詞?assess
它的意思是“評估”,不要和?access?搞混了,后者是“使用權(quán)”。
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那么,我們來造個句子吧~
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