12、课件开发的需求工程:挑战与IntView方法解决方案

课件开发的需求工程:挑战与IntView方法解决方案

课件:典型的社会技术系统

在当今竞争激烈的时代,持续的专业教育和终身学习对于提升竞争力、引入创新技术以及应对各行业的新挑战至关重要。传统的教育和培训策略,如研讨会,已难以满足日益增长的继续教育需求。因此,借助网络、计算机和课件的技术支持学习方式,正逐渐成为传统继续教育的重要补充、扩展或替代方案。

课件是一种通过计算机提供内容或作业的教学系统,旨在从技术和教学层面支持学习者和教师。从用户角度看,课件可视为通过网络分发的教育材料;从开发者角度看,它是由多媒体文档通过导航结构相互关联,并辅以社区功能的集合。

课件通常由内容专家,如出版公司、大学或企业开发,而非软件公司。这是因为课件虽本质上是软件,但更被视为教学产品。它在传统软件的内容、功能、非功能和用户界面维度上增加了教学维度,主要目标是支持学习者有效、高效地实现学习目标。同时,课件常融入更大的教育计划,仅用于实现部分学习目标,其他目标则通过研讨会、讲座、工作坊和虚拟社区等方式达成。

课件是一个复杂的社会技术系统,需要平衡用户需求和技术创新。其需求工程过程通常以用户和使用为中心,从任务和用户概况出发,逐步理解领域、技术选项以及用户与软件的交互。然而,课件开发的挑战在于除了采购方、用户、领域专家和软件开发人员外,还涉及教学专家作为利益相关者。因此,需要考虑两个层面的任务:学习任务(教学专家关注)和工作任务(采购方、用户和领域专家关注),这两个任务会影响课件的功能、质量、内容和呈现方式,并体现在驱动课件的教学策略中。

学习者的工作任务决定了课件中需要教授的知识、技能和态度,具体包括:
- 知识 :包

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一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,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,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值