摘录

区块链非常热什么是真正有价值、有意义的区块链应用,我们一般从三个点上进行思考:

第一,在确定一个区块链项目的时候,首先在这里有没有一个真正的行业痛点,是因为由于多方机构的参与、多方加入,但是是在一个弱信任的场景中,所以需要区块链。如果仅仅是单方,即使是多方仍然有中心化的解决方案,其实区块链本身并不合适。

第二,在一个需要连接多方信任的行业问题如果能够确定的话,接下来问的是区块链技术本身是否可以有一个不可替代的能力。包括了区块链本身的分布式账本和中心化的数据库解决方案判断。

第三,关于落地的区块链项目,从实际的执行程度来说,工程的可行性的问题,这里包括了金融级的稳定,包括了工程化的能力,包括了安全。
————-蚂蚁区块链

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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