像肉圆子一样,被挤进了地铁

挤地铁如做肉圆子
作者通过生动的比喻,将早高峰挤地铁的过程比作做肉圆子,记录了自己买早餐及送女儿上幼儿园的经历,同时描述了挤地铁时的有趣场景。


不知道大家有没有看过肉圆子的制作过程,本人业余喜欢弄吃的,肉圆子是母亲和女儿的最爱,所以常做,主要的一个环节就是和好的肉馅儿抓一把,然后通过类似握紧拳头的方式,将肉从大拇指和食指之间的缝隙挤出,同时尽量保证缝隙是圆形,然后再拿勺子一挖,慢慢放进小火的开水锅里即可(制作又嫩有好吃的肉圆子的秘方有兴趣的,可以私下讨论)。如图示,图侵删!


今天买了两个牛肉包子,一个黑米粥,早饭8.5。女儿很乖,上幼儿园没哭,就走的早一点到了地铁站,那是个人山人海呀,好不容易上了车,到了火车南站这个换乘站的时候,那里不仅仅是人山人海!每个车门口都有两名安保大哥(开始想说保安,安保大哥听了想打人),直接把一堆人,往明明已经很挤的车厢直接挤进去,像极了,从他们的手中挤出了一块肉圆子,然后扔进了锅里,然后还对着锅里的热肉圆子大喊:里面的人不要抓杆杆,要下的赶快出来,朝吼头走!


伴随这门口兄弟姐妹们,啊···哎哟···等等“愉悦”的配音,好了,肉圆子顺利下锅!这一锅就算成了,顺利开往肉圆子的集中出锅地天府三街、五街!


其实我主要担心我包里的麻辣牛肉包子被挤瘪(四川话念bia,三声)了,稀饭给老子挤爆了...

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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