自建遥感AI模型 寻找海洋中的蓝色粮仓

最新推荐文章于 2025-12-15 14:50:45 发布
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#人工智能 #深度学习 #阿里云 #云计算

AI Earth平台提供一站式模型生产服务，允许用户无需编程即可训练自定义模型。在海洋资源丰富的中国沿海地区，该平台被用于标注和提取沿海养殖浮筏，通过500+样本切片进行训练，模型准确率高达0.9252，有助于开发和监测‘蓝色粮仓’。

AI Earth自训练功能

提供一站式、低门槛的免费模型生产平台

无需编写代码即可在线优化或自建全新模型

即使非AI专业人士也能快速上手

平台地址

（请于PC端打开）

/ 中国沿海的蓝色粮仓 /

我国拥有300多万平方千米的蓝色国土，海洋空间资源、水体资源和生物资源蕴藏量巨大，具有广阔的开发潜力。自古以来，海洋一直是居民食物供给的重要来源。开发“蓝色粮仓”，有利于缓解我国严峻而复杂的粮食安全形势。

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自建遥感AI模型 探索沙漠中的绿色怪圈
AIEarth的博客
12-22 441
遥感大数据与人工智能深度融合的时代，利用遥感AI算法，一起寻找地球上有趣的地物。
遥感大模型核心技术体系深度综述：架构、认知与智能的全面跃迁（2025年9月版）
panshengwu的博客
10-09 1250
摘要：遥感大模型技术正推动对地观测领域进入智能新时代。文章系统梳理了九大核心技术体系：1）以Vision Transformer为核心的模型架构突破CNN局部性限制；2）MAE/CLIP等自监督预训练范式实现知识注入；3）多模态融合技术整合光学、SAR等多源数据；4）参数高效微调与提示学习技术实现能力迁移；5）时空建模技术捕捉动态变化规律；6）生成式建模实现数据增强与场景模拟；7）自适应计算平衡效率与精度；8）地理知识增强提升模型可解释性；9）基础模型理念整合各项技术。
遥感中的AI基础模型 综述
u014546828的博客
08-09 1344
我们的研究还发现，预训练方法，特别是诸如对比学习和掩码自编码器之类的自监督学习技术，显著提高了遥感任务（如场景分类、目标检测等）中基础模型的性能和鲁棒性。传统上，遥感技术依赖于人工解释和特定任务的模型，但随着基础模型——即能够以前所未有的精度和效率执行广泛任务的大规模预训练AI模型的出现，遥感技术得到了显著提升。本文全面综述了2021年6月至2024年6月期间发布的遥感领域基础模型，根据这些模型在计算机视觉和特定领域任务中的应用进行分类，深入剖析了它们的架构、预训练数据集和方法论。
大模型+遥感？最新《遥感中的人工智能基础模型》综述
pythonhy的博客
08-26 3380
人工智能（AI）技术已经深刻地改变了遥感领域，彻底革新了数据收集、处理和分析的方式。传统上依赖于手工解释和特定任务模型的遥感，因基础模型的出现得到了显著增强。
大模型+遥感？最新《遥感中的人工智能基础模型》综述（附教程）
Y525698136的博客
03-14 1565
人工智能（AI）技术已经深刻地改变了遥感领域，彻底革新了数据收集、处理和分析的方式。传统上依赖于手工解释和特定任务模型的遥感，因基础模型的出现得到了显著增强。基础模型是指大规模、预训练的AI模型，能够以前所未有的精度和效率执行各种任务。
遥感大数据处理基础与AI大模型交互
weixin_46747075的博客
07-15 910
一方面，它提供了丰富的计算资源；3、影像/要素集的时间、空间和属性过滤方法：介绍如何对影像/要素集进行时间、空间和属性过滤，包括如何选择时间段、地理区域和属性条件，以实现更精确的数据分析。2、要素和影像等对象显示和属性字段探索：介绍如何在遥感云平台上显示和探索要素和影像等对象的属性字段，包括如何选择要素和影像对象、查看属性信息、筛选数据等。4、波段运算、条件运算、植被指数计算、裁剪和镶嵌等：介绍如何在遥感云平台上进行波段运算、条件运算、植被指数计算、裁剪和镶嵌等操作，以实现更深入的数据分析。
卫星遥感与AI大模型
ZachLi的博客
08-09 1065
卫星遥感与AI大模型的结合正在深刻变革对地观测数据的处理方式，从传统的手动分析转向自动化、智能化的信息提取。
融合大模型与遥感技术：《遥感中的人工智能基础模型》最新综述发布
z551646的博客
09-04 1428
人工智能（AI）技术已经深刻地改变了遥感领域，彻底革新了数据收集、处理和分析的方式。传统上依赖于手工解释和特定任务模型的遥感，因基础模型的出现得到了显著增强。基础模型是指大规模、预训练的AI模型，能够以前所未有的精度和效率执行各种任务。本文对遥感领域的基础模型进行了全面的综述，涵盖了2021年6月至2024年6月期间发布的模型。。此外，我们还讨论了技术挑战、实际影响和未来研究方向，特别是针对高质量数据的需求、计算资源以及模型泛化能力的提升。
人工智能在水深遥感反演中的应用模型优化研究.docx
08-28
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《AI大模型》--时空数据和AI模型相结合的开发套件，用于进行大规模遥感数据模型推理的统一计算库.zip
03-22
AI Earth Predict 是时空数据和AI模型相结合的开发套件，用于进行大规模遥感数据模型推理的统一计算库，并可以用来并行处理遥感数据，支持本地模式运行，以及将模型部署到 AI Earth地球科学云平台 人工智能学习总结...
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1482
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以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 661
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 1160
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 818
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 976
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 737
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
Cloudcsp的博客
12-12 532
大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
最新发布
疾风sxp的博客
12-15 607
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
基于偏最小二乘算法（PLS）的多输出数据回归预测
2508_94230129的博客
12-14 250
PLS算法可以理解为是主成分分析（PCA）和多元线性回归（MLR）的结合体。它能够在处理自变量存在多重共线性的情况下，有效地进行回归建模。在多输出数据回归场景中，PLS可以同时对多个因变量进行建模预测，挖掘自变量和多个因变量之间的潜在关系。通过以上Matlab代码，我们完成了基于PLS算法的多输出数据回归预测的基本流程，从数据准备、建模到预测。PLS算法在处理多变量、多重共线性的数据时有着独特的优势，希望大家在实际项目中可以尝试应用它，挖掘数据背后的潜在规律。
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