46、自然灾难卫星影像损伤评估与教育安卓应用GUI设计

自然灾难卫星影像损伤评估与教育安卓应用GUI设计

自然灾难卫星影像损伤评估

在自然灾难卫星影像损伤评估中，研究人员使用深度学习算法来构建高效准确的损伤分类系统。在2020年，针对特定数据集，使用学习率为0.0003，测试了不同模型的效果。
|序号|模型|训练准确率（%）|测试准确率（%）|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|Mask R - CNN & ResNet50|72.1|68.2|
|2|DeepLabV3+ & Custom CNN|70.84|72.06|

其中，加粗值代表模型训练后在该数据集上的最佳/最大输出准确率或F1分数。研究人员将四个类别合并为两个类别，例如将“无损伤”和“轻微损伤”归为一类，“重大损伤”和“毁坏”归为另一类。模型训练准确率较高的一个原因可能是它属于二元分类。

使用自定义CNN模型时，主要挑战在于训练过程中它不遵循任何特定的模式或结构。不过，所提出的损伤检测和分类系统能够检测损伤并进一步对损伤类型进行分类，为该领域的未来研究打开了大门。

教育安卓应用GUI设计

如今，安卓设备在移动应用市场中备受青睐，安卓应用在教育领域也越来越受欢迎。一个好的图形用户界面（GUI）设计对于教育安卓应用的成功至关重要，它能建立用户与应用之间的联系，满足用户对高质量GUI设计的期望和需求。

背景与基本UI结构

• 背景 ：安卓UI设计工具提供了创建有效UI设计的最新标准。为了研究，开发了一个包含七个活动的原型应用，包括学习旅行报告、数字图书馆、