上海新东方归来~~

    回来了~从12天的四级基础班~

    总算还是有点收获的——确立了应试英语的基本思路。上海新东方的老师真的是中西结合,是中国特色社会主义应试教育和西方偏向素质的教育的结合,是疯狂埋头苦干和极端玩世不恭的结合,——总之古怪了点,猥琐了点,NX了点,不过还算好,很是敬业,部分值得ORZ。给我们上过课的老师有沈昂,郑智鑫,郭将,陈紫燕,谭晓鸣,分别讲概论、词汇、阅读、作文、听力。沈昂是老大级的,忙,客串了两堂课就闪人了,属于励志型老师。郑智鑫是个上海男生,讲话很快,猥琐。也许是词汇课本来就不好讲,也许是他没有足够多的笑话,他的课人们的逃课率是最高的。郭将讲课很有舞台感,以至于让人看出来部分地方是装出来的。课还算好,不过有时候喜欢装。谭晓鸣是个很man的人,很励志,相对正经。。

    新东方老师讲四级,是还算有心得的。我没本事看出他们的应试技巧是解题利器还是花架子,然后决定部分遵从——因为他们绕来绕去都没绕过,而且还回避了一个问题(事实上似乎也没什么好面对了——就这么面对咯)——背单词。因此我最大的收获竟然是背单词好后基本就没问题了。当然别的收获还是有的,而且是必要——虽然没那么重要——阅读方法:就是说要抓主旨啦,要推理啦,要筛选提取有效信息啦——似乎和语文阅读有了交集。这就对了——英语看上去就是这些感性的和理性的结合的东西。当然,我只是在YY。我是个英语极差的人。。。

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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