【SICP练习】64 练习2.35



练习2.35

这道题中已经给定了accumulate和map,根据accumulate的参数可以很容易的知道题目中的2处需要我们补充的:(accumulate + 0 (map ...... 因为我们是要累加所有的树叶,这里就需要在map里有一个lambda来讲t中的树叶全部遍历出来,map的第二个参数自然就是t了。

而遍历t的过程中,遇到的节点有可能只是一片树叶,但也有可能是有两个分支。而如果是分支的话,我们又可以让其用count-leaves递归回来。至于判断是树叶还是分支,我们在前面已经遇到过许多次这种问题,用谓词pair?即可。

(define (count-leaves t)

   (accumulate + 0 (map (lambda (sub-t)

                              (if (pair? sub-t)

                                 (count-leavessub-t)

                                  1))

                            t)))

这个过程比起前面几道题就稍微有点宏伟了,来测试一下吧。

(count-leaves ‘(1 2 (3 (4 ( ( (5 ) 6)(7) ( (8 ) 9) 10) ) ) 11) )

;Value: 11

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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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