- 随着人工智能技术的不断发展，人工智能生成内容（AIGC）的讨论和应用也随处可见，人工智能生成内容（AIGC）的讨论和应用也越来越广泛。AIGC是指利用计算机算法和自然语言处理技术生成文本、图片、音频和视频等各种类型的内容。在过去几年中，AIGC已经在多个领域得到了广泛应用，如自然语言处理、机器翻译、智能客服、广告营销等。前言 – 人工智能教程在自然语言处理领域，AIGC已经被广泛应用于文... 随着人工智能技术的不断发展，人工智能生成内容（AIGC）的讨论和应用也随处可见，人工智能生成内容（AIGC）的讨论和应用也越来越广泛。AIGC是指利用计算机算法和自然语言处理技术生成文本、图片、音频和视频等各种类型的内容。在过去几年中，AIGC已经在多个领域得到了广泛应用，如自然语言处理、机器翻译、智能客服、广告营销等。前言 – 人工智能教程在自然语言处理领域，AIGC已经被广泛应用于文...
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- GHS Built-up Surface Grid简介与Notebook示例GHS Built-up Surface Grid数据集由Sentinel-2和Landsat数据处理生成，时序包括1975-2030年，在1975年至2020年为估计值并以5年为间隔，2025年和2030年由3种方式（LIN、PLY、MED）进行趋势推演而来的预测值。前言 – 人工智能教程数据集描述了建筑面积的... GHS Built-up Surface Grid简介与Notebook示例GHS Built-up Surface Grid数据集由Sentinel-2和Landsat数据处理生成，时序包括1975-2030年，在1975年至2020年为估计值并以5年为间隔，2025年和2030年由3种方式（LIN、PLY、MED）进行趋势推演而来的预测值。前言 – 人工智能教程数据集描述了建筑面积的...
- 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...
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- 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...
- 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...
- 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...
- 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（...
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- 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...
- 石油炼化过程是一个复杂的供应链系统，涉及到多个环节和多个参与方。为了提高石油炼化过程的效率和可靠性，需要优化供应链管理和物流调度。利用云计算和物联网技术，可以实现石油炼化过程中的供应链管理和物流调度的优化，通过实时监测和数据分析，优化供应链的协调和物流调度的准确性。本文将介绍如何利用云计算和物联网技术优化石油炼化过程中的供应链管理和物流调度。1. 实时监测利用物联网设备和传感器，可以实时监测... 石油炼化过程是一个复杂的供应链系统，涉及到多个环节和多个参与方。为了提高石油炼化过程的效率和可靠性，需要优化供应链管理和物流调度。利用云计算和物联网技术，可以实现石油炼化过程中的供应链管理和物流调度的优化，通过实时监测和数据分析，优化供应链的协调和物流调度的准确性。本文将介绍如何利用云计算和物联网技术优化石油炼化过程中的供应链管理和物流调度。1. 实时监测利用物联网设备和传感器，可以实时监测...
- 在石油炼化行业中，供应链管理和物流调度对于提高生产效率、降低成本和保障产品质量至关重要。本文将介绍如何利用云计算和大数据技术来优化石油炼化过程中的供应链管理和物流调度，并提供了实例代码。1. 数据集成和分析通过云计算和大数据技术，可以将供应链管理和物流调度相关的数据集中存储，并进行实时分析。可以通过数据集成和数据挖掘技术，提取有价值的信息和洞察，以支持决策和优化策略的制定。 以下是一个示例代... 在石油炼化行业中，供应链管理和物流调度对于提高生产效率、降低成本和保障产品质量至关重要。本文将介绍如何利用云计算和大数据技术来优化石油炼化过程中的供应链管理和物流调度，并提供了实例代码。1. 数据集成和分析通过云计算和大数据技术，可以将供应链管理和物流调度相关的数据集中存储，并进行实时分析。可以通过数据集成和数据挖掘技术，提取有价值的信息和洞察，以支持决策和优化策略的制定。 以下是一个示例代...
- 引言工业领域是一个复杂而庞大的系统，涉及到各种工艺和设备。为了提高生产效率和质量，工业企业需要不断探索新的技术和方法。最近，云计算和云监控技术在工业领域的应用日益受到关注。本文将以石油炼化为例，探索云计算和云监控技术在工业领域的应用，以及带来的优势和挑战。云计算和云监控的优势云计算和云监控技术在工业领域的应用有以下优势：实时监测：云监控可以实时收集和监测石油炼化过程中的各种数据，包括温度、压... 引言工业领域是一个复杂而庞大的系统，涉及到各种工艺和设备。为了提高生产效率和质量，工业企业需要不断探索新的技术和方法。最近，云计算和云监控技术在工业领域的应用日益受到关注。本文将以石油炼化为例，探索云计算和云监控技术在工业领域的应用，以及带来的优势和挑战。云计算和云监控的优势云计算和云监控技术在工业领域的应用有以下优势：实时监测：云监控可以实时收集和监测石油炼化过程中的各种数据，包括温度、压...
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