心-脑-手

在这个博客上说了很多次的东西了,逐渐认识进一步加深,希望从idea逐渐转化为行动。


修心修身

人的能力并非一成不变的,对同一个人在不同时候的“战斗值”也是有很大不同。

维持在一个高能力状态,我觉得可以包括这样几个因素:

  • 心灵的修炼
  • 心无旁骛与无我的状态
  • 良好的身体状态
而个人的能力如果高%10那么不只是做事情的量会高%10,关键是水平会变高。


思考与设计

在做事情之前思考清楚,尽可能的全面,有前瞻性,深入的思考,并和其他人讨论,解释清楚这样会帮助得到一个效果和实现过程都是最佳的方案。

实践证明,在大型的,技术含量很丰富的项目里,“上来搞起”的做事方式远劣于“谨慎思考”的方式。

思考对于生产力的影响远大于加班。

思考中的决定性因素我觉得最重要的是:
  • 战斗力,包括脑力以及集中,耐心,平静等这些因素,所以在个体不能嗑药换大脑的情况下,去修身修心是一个可行的选择。
  • 经验,在自己和其他人的实践中积累来的,这就是个人的勤奋工作和好的做法方法上的重要性

勤奋工作

做的时间长,做的事情更多,这个没有问题。

另外就是如果脑袋里一直都是工作的话,那么大脑的潜意识会进一步利用起来,表现形式就是全身心投入的时候,会在路上,餐桌上,浴室里蹦出好多很好的想法,平时也更容易进入工作状态,也就是越是投入而且没有其他事情干扰的话,战斗力会越强。

做的方法如果得当的话,会继续积累经验,在思考和设计上会变得更加成熟老练。

彼此的融合

这几个方面彼此影响的,会逐渐把人引入一个更好的循环。

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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