项目竞标词汇

今天简单总结下项目竞标中常见词汇。

首当其冲的是NDA.老外的知识版权保护的比中国人要严实的多,所以呢,给我们发项目需求或者比较机密的文件时,都希望我们先签订个Non-Disclosure Agreement,也就是保密协定--‘不泄密协议’。

其实NDA中的英文条款没什么大不了的,就是一个相对比较简单的保证不透露项目需求信息等的协议,一般而言,作为接包方,基本是扫一眼NDA,就迅速签名发回给客户了。

NDA签订完了之后,就等着客户发送System Requirement Specification了,记为SRS。也有的客户发过来RFI或者RFP,这两个缩写分别表示Request for information和Request for proposal. 字面意思就是索要信息、索要方案。也就是邀请各公司竞标,为其提供接包方公司基本信息,对其项目需求的理解和解决方案等。

当客户对价格和方案都表示满意,双方就可以sign the contract了。合同也可以分为两部分,一个是Master Services Agreement--主体合同,一个是Work Order--订单。 

 Master Services Agreement--主体合同,可以认为是一个合同草案,约定将要签订的正式合同的大部分条款.

前期的Paperwork弄妥当之后,就可以Kick off the project了。

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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