2016!新年新气象,新动力新方向

回顾过去的一学期,作者感到成长了许多,在学业、科研和个人生活方面都有所收获。新的一年里,制定了十个具体的目标,包括提升综合成绩、掌握多种编程语言、参与科研项目等。
一转眼新年2016悄然来临之时,大二上学期也接近尾声,回想这一学期,收获很多。
首先真的长大懂事了,能够为自己的以后考虑了。
其次收获两个大创项目,也认识了靠谱的队友。
还有比较重要的是成功加入老师的实验室跟着老师和学长学姐们一起做项目,希望有所收获吧。
最后最最重要的是找到了那个他,成功体验了一把恋爱的味道,希望能够好好地走下去。
现在已经是元旦三天假最后一天的最后一天的最后几十分钟了,明天起就要结束假期,恢复正常而紧张的复习了。
在这最后的时间,希望能够好好地总结一下自己的2015,展望2016,新的一年愿有新的收获,能够为更好的未来增加筹码。
2016年要实现的10件事情:
1、和AWZK去牛背山来一次记忆深刻的旅行。
2、能够让自己做的科室管理真正用在华西急诊科内,并不断做一些更新及修复。
3、在F的实验室内站稳脚,和电子的学长学姐们合作项目,学到东西。
4、能把综合成绩刷到3.2以上,为出国做准备。
5、考一到两次托福或者雅思。
6、和跟了自己六七年的小肚子说拜拜,积极锻炼身体。
7、能够熟练运用Java和C++,能够运用Python。
8、大二完了的暑假能够找到第一份和IT相关的兼职,并在此次兼职中学到东西。
9、和父母来一次旅行,不管去哪吧,希望能够多陪陪父母。
10、英语口语已经达到能够和外国人流利对话的程度。
这10件事看似很难,可是我相信只要迈开第一步去真正实行一定能够实现的,所以执行力很重要!
写这篇博文的目的在于能够时刻提醒自己,当自己懈怠后,希望能够上来看看自己在这一年的目标,继续加油鼓劲!
LCH,加油!
还记得那句话吗?Try your best,and see what happens.
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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