1、编译器构建与LISA系统:编程领域的新探索

编译器构建与LISA系统:编程领域的新探索

1. ETAPS 2002会议概述

ETAPS 2002是欧洲软件理论与实践联合会议的第五届会议。该会议于1998年成立,是一个年度联合会议,由多个现有和新的会议合并而成。2002年的ETAPS包含了5个会议(FOSSACS、FASE、ESOP、CC、TACAS)、13个卫星研讨会(ACL2、AGT、CMCS等)、8个特邀讲座(不包括卫星活动特定的讲座)以及多个教程。

ETAPS会议涉及系统开发过程的各个方面,包括规范、设计、实现、分析和改进。其涵盖的语言、方法和工具丰富多样,既注重有实际应用动机的理论研究,也强调基于可靠理论的实践应用。而且,软件设计中的许多问题也适用于一般系统,包括硬件系统。

ETAPS是一个松散的联盟,每个活动都有自己的身份,拥有独立的程序委员会和会议记录。会议采用开放式的形式,便于随着时间的推移不断发展。投稿演讲和系统演示在同步并行会议中进行,特邀讲座则在全体会议中开展。其中有两个特邀讲座是关于对所有ETAPS参会者都感兴趣的“统一”主题。将这些活动集中在一周内举行,旨在吸引从事相关领域研究的学术和工业界研究人员,让他们有机会了解相关领域的研究动态,促进不同领域之间的交流与合作。

ETAPS 2002由Laboratoire Verimag联合多个机构共同组织,包括法国国家科学研究中心(CNRS)、格勒诺布尔应用数学研究所(IMAG)等。组织团队成员分工明确,如Susanne Graf担任大会主席,Saddek Bensalem负责教程等。会议的总体规划由指导委员会负责,其成员来自不同国家和机构。

2. CC 2002会议详情

CC 2002是第11

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一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,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,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据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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