最近在看“红楼”

最近突然心血来潮,到附近的书店租了一本《红楼梦》来看,大部头,字很小,看着很吃力。每天临睡觉时看上一两回,不贪多,看完心里变得很平静,日间的一切劳累和烦恼都一扫而空。

第一次看《红楼》,是在高二时,当时到图书馆借了一本,还记得书很旧,好象是以前的。刚开始兴致很高,但可能一是学业繁忙,没有多少空余时间;二是自身修养不够,看了不到一半就看不下去了。现在想来,是一种遗憾。

老实说,我以前并不怎么喜欢看《红楼梦》,不管是书,还是电视剧,觉得就是一个宝玉和一堆丫鬟小姐什么的,索然无味。小时侯有段时间《红楼梦》很热播,但我们小孩们都不喜欢看,那时喜欢看《西游记》和《封神榜》。所以现在对《红楼梦》电视剧没什么印象,印象最深的就是其片头曲,那开头“啊”的一声传唱,蜿蜒曲折、荡气回肠,伴着哀怨的古琴声,至今还时常在我的脑海里回荡。

直到今年“五一”,闲时在实验室看以前的《艺术人生——红楼儿女重聚首》,看完了大为感动,看到以前剧中玉树临风的宝玉现在变成了微微发福的中年人,青春俏丽的黛玉、宝钗、袭人等现在也是人到中年,很多变化太大了,都认不出来了。令人不得不感慨岁月的无情!于是我突然有一种莫名的冲动,想再看一遍电视剧,读一遍原著,重温一下经典。

现在宝书在手,也算了却了一桩心愿。说也奇怪,现在第一眼看见它,就有一种亲切的感觉。慢慢看下去,感觉文字优美、布局精巧,读来齿颊留香。虽然才看到十几回,但感觉自己是越来越迷上它了,我有信心这次一定能看完它。

最喜欢卷首的五言诗:

满纸荒唐言

一把辛酸泪

都云作者痴

谁解其中味

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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