由凡客而想到的

本文分享了作者在凡客网上购物的经历,包括订单确认的问题及客服反馈情况。对比PPG的发展,凡客网在短时间内实现了订单量的显著增长。

凡客网成立于去年11月,刚上线不久我就在上面购买了一件衬衣。记得当时凡客网长时间不给我确认订单(由此可见,确认订单的重要性),于是直 接打电话过去询问。客服小姐很客气,说现在订单量太多,人手不够还请原谅云云。凡客的订单号是顺序排列的(不知道他们现在改了没有),所以可以很容易就估算出当时每天的订单量是60左右。到现在,凡客网已经宣称达到每天6千多单。姑且先不论这个数据的真实性,一年不到的时间就能做到这样的订单量,实属不易。而去年 风风光光、砸了2亿宣传费的PPG已经江河日下,沦落到快递费都要拖欠快递公司的地步,此一时彼一时也。


凡客网的评论系统号称很牛很牛,我居然在网站上找了半天没看到任何评价的内容。致电凡客网客服的中途,突然恍然大悟,是不是和自己用的 FireFox浏览器有关系?立即打开IE,试一下果然是这样的,凡客的评价内容在FF下是不能显示的。此时,记起来去年凡客确认订单时,我也向他们的客 服提到过这个bug,客服小姐信誓旦旦的承诺说要将此问题反馈给相关部门。但直到今天,这个问题依然存在,这次这个客服连FF都不知道是何物,于是放弃了 和他解释的欲望。


比较起来,我们能提供给用户的,就是更好的服务,别无他途。

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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