- 中国10m建筑物高度CNBH数据集(2020年) 简介与Notebook示例复旦大学生命科学学院GC3S团队（吴万本博士、赵斌教授等）利用多源地球观测数据和机器学习技术，构建了中国第一个10米分辨率的建筑高度估计模型（CNBH-10m）。基于此模型建立了中国10米分辨率的建筑高度数据集。此数据集基于全天候地球观测（雷达、光学和夜光图像），采用多窗口统计方法综合考虑了阴影等因素对建筑物高度估... 中国10m建筑物高度CNBH数据集(2020年) 简介与Notebook示例复旦大学生命科学学院GC3S团队（吴万本博士、赵斌教授等）利用多源地球观测数据和机器学习技术，构建了中国第一个10米分辨率的建筑高度估计模型（CNBH-10m）。基于此模型建立了中国10米分辨率的建筑高度数据集。此数据集基于全天候地球观测（雷达、光学和夜光图像），采用多窗口统计方法综合考虑了阴影等因素对建筑物高度估...
- 中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米，China regional 250m fractional vegetation cover data set (2000-2022)合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域，实现植被覆盖度计... 中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米，China regional 250m fractional vegetation cover data set (2000-2022)合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域，实现植被覆盖度计...
- 1.算法理论概述 时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较差。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为研究热点。本文... 1.算法理论概述 时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较差。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为研究热点。本文...
- 全球90米分辨率海洋和陆地DEM数据产品（GDEM_2022）基于30 米分辨率的NASADEM 卫星影像、联合国政府间海洋学委员会的450 m分辨率GEBCO_2021 公开数据和部分区域高分辨率海洋地形数据，采用深度残差预训练神经网络和迁移学习（Transfer Learning）相结合技术，构建了适用于全球区域的DEM-SRNet模型生产完成。前言 – 人工智能教程全球90米分辨率海... 全球90米分辨率海洋和陆地DEM数据产品（GDEM_2022）基于30 米分辨率的NASADEM 卫星影像、联合国政府间海洋学委员会的450 m分辨率GEBCO_2021 公开数据和部分区域高分辨率海洋地形数据，采用深度残差预训练神经网络和迁移学习（Transfer Learning）相结合技术，构建了适用于全球区域的DEM-SRNet模型生产完成。前言 – 人工智能教程全球90米分辨率海...
- 1. 引言1.1 背景介绍地震测井是一种重要的地球物理勘探方法，用于获取地下岩石的物理性质信息。通过对地震波传播过程的观测和分析，地震测井可以提供地下地质结构、油气藏性质、储层评价等关键信息，对油气勘探开发和地质研究具有重要的意义。 传统的地震测井数据处理方法主要基于信号处理和地质学原理，涉及到噪声去除、数据插值、特征提取等步骤。然而，由于地震测井数据的复杂性和噪声干扰的存在，传统方法在处理... 1. 引言1.1 背景介绍地震测井是一种重要的地球物理勘探方法，用于获取地下岩石的物理性质信息。通过对地震波传播过程的观测和分析，地震测井可以提供地下地质结构、油气藏性质、储层评价等关键信息，对油气勘探开发和地质研究具有重要的意义。 传统的地震测井数据处理方法主要基于信号处理和地质学原理，涉及到噪声去除、数据插值、特征提取等步骤。然而，由于地震测井数据的复杂性和噪声干扰的存在，传统方法在处理...
- ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星，于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器：全色遥感立体测绘仪(PRISM)，主要用于数字高程测绘；先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2)，用于精确陆地观测；相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR），用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程ALOS-12.5米dem数据来... ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星，于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器：全色遥感立体测绘仪(PRISM)，主要用于数字高程测绘；先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2)，用于精确陆地观测；相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR），用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程ALOS-12.5米dem数据来...
- 一、项目背景对油井安全的重要性介绍 油井是石油行业的核心设备之一，其安全性对于石油生产和供应链的稳定运行至关重要。油井存在着多种安全威胁，如恶意入侵、数据篡改、设备故障等，这些威胁可能导致油井停产、数据泄露或生产事故等严重后果。入侵检测在油井安全中的作用 入侵检测是一种对网络系统进行监视和分析的技术，旨在发现并预防未经授权的访问、恶意攻击和异常行为。在油井安全中，入侵检测可以通过监测网络流量... 一、项目背景对油井安全的重要性介绍 油井是石油行业的核心设备之一，其安全性对于石油生产和供应链的稳定运行至关重要。油井存在着多种安全威胁，如恶意入侵、数据篡改、设备故障等，这些威胁可能导致油井停产、数据泄露或生产事故等严重后果。入侵检测在油井安全中的作用 入侵检测是一种对网络系统进行监视和分析的技术，旨在发现并预防未经授权的访问、恶意攻击和异常行为。在油井安全中，入侵检测可以通过监测网络流量...
- 1. 介绍1.1 引言：地震测井数据处理在地质勘探领域起着重要作用地震测井是一种常用的地质勘探技术，它通过测量地下岩层对地震波的反射、折射以及传播速度等信息，获取地下岩石性质和构造信息。地震测井数据包含丰富的地质信息，对于勘探人员来说是宝贵的资源。然而，地震测井数据的处理是一项复杂的任务，包括数据解释、特征提取以及预测模型构建等步骤。地震测井数据处理在地质勘探领域起着重要作用。它可以帮助勘探... 1. 介绍1.1 引言：地震测井数据处理在地质勘探领域起着重要作用地震测井是一种常用的地质勘探技术，它通过测量地下岩层对地震波的反射、折射以及传播速度等信息，获取地下岩石性质和构造信息。地震测井数据包含丰富的地质信息，对于勘探人员来说是宝贵的资源。然而，地震测井数据的处理是一项复杂的任务，包括数据解释、特征提取以及预测模型构建等步骤。地震测井数据处理在地质勘探领域起着重要作用。它可以帮助勘探...
- 海洋一号C/D(HY-1C/D)卫星按照遥感器类型分为海洋水色扫描仪(COCTS, China Ocean color & Temperature Scanner)、紫外成像仪（UVI， Ultraviolet imager）和海岸带成像仪(CZI, Coastal Zone Imager)。前言 – 人工智能教程HY-1C海岸带成像仪2A产品数据集是一组由HY-1C卫星上的海岸带成像仪（... 海洋一号C/D(HY-1C/D)卫星按照遥感器类型分为海洋水色扫描仪(COCTS, China Ocean color & Temperature Scanner)、紫外成像仪（UVI， Ultraviolet imager）和海岸带成像仪(CZI, Coastal Zone Imager)。前言 – 人工智能教程HY-1C海岸带成像仪2A产品数据集是一组由HY-1C卫星上的海岸带成像仪（...
- SeaWiFS仪器是由Orbital Sciences Corporation于1997年8月在OrbView-2（又名SeaStar）卫星上发射的。它收集了从1997年9月到2010年12月任务结束的数据。SeaWiFS仪器有8个光谱波段，从412到865nm，空间分辨率为9公里。它以4公里的分辨率收集全球数据，以1公里的分辨率收集本地数据（有限的车载存储和直播）。该任务和传感器针对海洋... SeaWiFS仪器是由Orbital Sciences Corporation于1997年8月在OrbView-2（又名SeaStar）卫星上发射的。它收集了从1997年9月到2010年12月任务结束的数据。SeaWiFS仪器有8个光谱波段，从412到865nm，空间分辨率为9公里。它以4公里的分辨率收集全球数据，以1公里的分辨率收集本地数据（有限的车载存储和直播）。该任务和传感器针对海洋...
- Modis-Aqua产品包含了L3 Mapped数据，空间分辨率为4km和9km。根据内容的不同分为0级、1级产品，在1B级数据产品之后，划分L2－L4级数据产品，包括：陆地标准数据产品、大气标准数据产品和海洋标准数据产品等三种主要标准数据产品类型，总计分解为44种标准数据产品类型。前言 – 人工智能教程MODIS目前主要存在于两颗卫星上：TERRA和AQUA。AQUA每日地方时下午过境... Modis-Aqua产品包含了L3 Mapped数据，空间分辨率为4km和9km。根据内容的不同分为0级、1级产品，在1B级数据产品之后，划分L2－L4级数据产品，包括：陆地标准数据产品、大气标准数据产品和海洋标准数据产品等三种主要标准数据产品类型，总计分解为44种标准数据产品类型。前言 – 人工智能教程MODIS目前主要存在于两颗卫星上：TERRA和AQUA。AQUA每日地方时下午过境...
- 引言石油炼化过程中的能源消耗对环境和经济都有着重要的影响。传统的能源消耗分析方法往往基于经验和统计，无法准确预测和改进能源消耗。然而，随着深度学习算法的发展，可以应用深度学习算法对石油炼化过程中的能源消耗进行分析和改进。本文将探讨深度学习算法在石油炼化过程中的能源消耗分析与改进中的应用和潜力。深度学习算法在能源消耗分析与改进中的应用深度学习算法可以应用于石油炼化过程中的能源消耗分析与改进，主... 引言石油炼化过程中的能源消耗对环境和经济都有着重要的影响。传统的能源消耗分析方法往往基于经验和统计，无法准确预测和改进能源消耗。然而，随着深度学习算法的发展，可以应用深度学习算法对石油炼化过程中的能源消耗进行分析和改进。本文将探讨深度学习算法在石油炼化过程中的能源消耗分析与改进中的应用和潜力。深度学习算法在能源消耗分析与改进中的应用深度学习算法可以应用于石油炼化过程中的能源消耗分析与改进，主...
- 全球预报系统（GFS）是由美国国家环境预报中心（NCEP）制作的天气预报模式。GFS 数据集由选定的模式输出（如下所述）组成，作为网格预报变量。384 小时的预报间隔为 1 小时（120 小时以内）和 3 小时（120 小时以后），时间分辨率为 6 小时（即每天更新四次）。使用 "创建时间 "和 "预报时间 "属性选择感兴趣的数据。前言 – 人工智能教程全球天气预报系统是一个耦合模式，由... 全球预报系统（GFS）是由美国国家环境预报中心（NCEP）制作的天气预报模式。GFS 数据集由选定的模式输出（如下所述）组成，作为网格预报变量。384 小时的预报间隔为 1 小时（120 小时以内）和 3 小时（120 小时以后），时间分辨率为 6 小时（即每天更新四次）。使用 "创建时间 "和 "预报时间 "属性选择感兴趣的数据。前言 – 人工智能教程全球天气预报系统是一个耦合模式，由...
- 我们在找工作时，需要结合自己的现状，针对意向企业做好充分准备。作为程序员，你有哪些面试IT技术岗的技巧？前言 – 人工智能教程面试IT公司的小技巧以下是一些面试IT公司的小技巧：做你的研究。 在面试前，一定要做你的研究，了解公司的产品、服务和文化。这将帮助你在面试中提出更有针对性的问题，并让你对公司有更深入的了解。穿着得体。 第一印象很重要，所以在面试时一定要穿着得体。这并不意味着你需要... 我们在找工作时，需要结合自己的现状，针对意向企业做好充分准备。作为程序员，你有哪些面试IT技术岗的技巧？前言 – 人工智能教程面试IT公司的小技巧以下是一些面试IT公司的小技巧：做你的研究。 在面试前，一定要做你的研究，了解公司的产品、服务和文化。这将帮助你在面试中提出更有针对性的问题，并让你对公司有更深入的了解。穿着得体。 第一印象很重要，所以在面试时一定要穿着得体。这并不意味着你需要...
- meris产品中的数据为L3Mapped数据产品。MERIS是ENVISAT-1上搭载的主要传感器之一，空间分辨率300m,主要用于海洋和海岸带的水色监测。MERIS传感器分别处于可见光/近红外(390~1040nm)，设置了15个波段,带宽在3.75~20nm之间,在可见光波段平均带宽为10nm。MERIS传感器需要对从大气中散射出来的不到1%的入射光的极化（偏振）效应有响应。前言 – ... meris产品中的数据为L3Mapped数据产品。MERIS是ENVISAT-1上搭载的主要传感器之一，空间分辨率300m,主要用于海洋和海岸带的水色监测。MERIS传感器分别处于可见光/近红外(390~1040nm)，设置了15个波段,带宽在3.75~20nm之间,在可见光波段平均带宽为10nm。MERIS传感器需要对从大气中散射出来的不到1%的入射光的极化（偏振）效应有响应。前言 – ...
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HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
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