AI trong bài kiểm tra ứng phó thảm họa

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. What does Google's Flood Hub provide to its users?
   • A guarantee that every flood is predicted perfectly
   • Model-based flood forecasts and related location-specific information
   • Physical flood barriers constructed by software
   • Automatic confirmation of every social-media report
2. Làm thế nào để các hệ thống AI thường lập bản đồ thiệt hại của tòa nhà sau thảm họa?
   • Bằng cách phỏng vấn từng người dân
   • Bằng cách đoán từ tin tức
   • Bằng cách đếm số cuộc điện thoại
   • Bằng cách phát hiện thay đổi so sánh hình ảnh trước và sau
3. What modeling approach is central to the GraphCast weather-forecasting study?
   • A graph neural network trained for global weather forecasting
   • A rule that no weather observations are needed
   • A speech-only transcription model
   • A guarantee of identical performance on every hazard and machine
4. Tại sao các mô hình ứng phó thảm họa có thể gặp khó khăn với các sự kiện mới?
   • Thiên tai quá thường xuyên
   • Họ chỉ làm việc vào mùa hè
   • Các mô hình được đào tạo về các sự kiện trong quá khứ có thể không khái quát hóa được các sự kiện mới
   • Họ không yêu cầu dữ liệu đào tạo
5. What disaster-information function did the AIDR project demonstrate for microblog messages?
   • Guaranteed automatic verification of every message's location and truth
   • Prediction of all future earthquakes from punctuation
   • Replacement of every responder's decision with a text label
   • Supervised classification of crisis-related messages using labeled examples
6. Why should a disaster-information workflow account for communication and power dependencies?
   • Every network is guaranteed to remain available during an event
   • Infrastructure disruptions can prevent the workflow from receiving or sharing needed data
   • Power supply never affects communication equipment
   • A model's confidence restores damaged infrastructure automatically
7. What should a crisis-message classification label establish by itself?
   • That the claimed need is definitely current and verified
   • That every reported location has been measured precisely
   • Only the model's classification, with the post's time, location, and factual support still needing assessment
   • That the message must be genuine because it contains a disaster keyword
8. Why is a difference between pre- and post-event satellite images not automatically proof of building damage?
   • Image timing, alignment, visibility, and other scene changes can also affect the comparison
   • Every changed pixel has exactly one possible cause
   • The image file extension establishes a physical damage class
   • No post-event image can contain any useful evidence