情系玉树, 大爱无疆----抗震救灾

转载 于 2010-04-20 21:30:20 发布 · 147 阅读 · 0

本文介绍了一次献爱心捐款活动，并提供了官方捐款地址。呼吁大家通过正规渠道为需要帮助的人们提供支持。

祝福他们,

献爱心就到下面的官方地址去捐款吧.

http://news.cntv.cn/china/20100418/103368.shtml

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内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
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【电力负荷预测】基于K近邻回归的MATLAB实现：多特征融合与模型优化用于短期电力需求预测系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于K近邻回归（KNN）进行电力负荷预测（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目，采用K近邻回归（KNN）算法进行建模。项目从背景意义出发，阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战，提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程，并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程，包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤，增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生；适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员； 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，辅助电网调度与发电计划制定；②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用；③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持；④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分，深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法，并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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Python数据分析与挖掘实战项目基于Python编程语言的数据处理分析与挖掘综合实践库涵盖数据清洗预处理可视化统计建模机器学习及深度学习技术集成PandasNu.zip
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遗传算法路径规划的MATLAB实现
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
基于Google Earth Engine（GEE）平台对印度尼西亚塔卡勒尔地区（Takalar）进行土地利用/土地覆盖（LULC）分类
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内容概要：本文介绍了基于Google Earth Engine（GEE）平台对印度尼西亚塔卡勒尔地区（Takalar）进行土地利用/土地覆盖（LULC）分类的完整遥感影像处理流程。首先通过筛选2022年全年Sentinel-2地表反射率数据，结合云覆盖率过滤与SCL波段掩膜去除云和阴影，生成无云中值合成影像；随后计算NDVI、NDBI、MNDWI和NDSLI等多种植被与建筑指数用于特征增强；接着利用标注样本训练随机森林分类器，并划分训练集与测试集评估模型精度，最终完成土地覆盖分类图的生成与可视化，并将结果导出至资产库。; 适合人群：具备遥感基础知识和GEE平台操作经验的科研人员或地理信息相关专业学生；熟悉JavaScript脚本语言并有一定机器学习背景的学习者。; 使用场景及目标：①实现区域级高分辨率土地利用分类；②掌握GEE中影像预处理、特征构建、监督分类与精度验证的全流程技术方法；③应用于环境监测、城市规划与自然资源管理等领域； 阅读建议：此资源为完整的GEE脚本示例，建议结合实际项目需求修改区域范围、时间序列和样本标签，在实践中理解每一步函数调用的逻辑与参数设置意义，并注意样本代表性和分类体系的合理性对结果的影响。
玉树大地震祈福系统：传递人间大爱
根据提供的文件信息，以下为“为玉树大地震祈福系统”相关的知识点： ### 知识点一：灾难响应与网络技术应用 1. **灾难响应系统的重要性**：在自然灾害发生后，如玉树大地震，迅速建立一个有效的祈福系统对于表达...
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