引言+自序

D哥,一位拥有十年FPGA开发经验的工程师,分享了从中年转行到IC前端设计的心路历程。面对全新的挑战,他计划通过不懈学习,在2-3年内达到IC外企的工作水平。本教程旨在降低IC设计的入门门槛,帮助初学者理解IC设计流程及所需软件,适合数字IC初学者和非IC设计专业背景者。

       昨天意外发现了我的公众号,里面有一篇写给自己的文章,看了之后依旧惭愧,应该是去年年初写的,这两年我的生活发生了天翻地覆的变化,最主要的当然是有了宝宝,其次是和老婆一起做了她全职带娃的决定,然后离职了,最近的改变是我换公司了,放弃了轻松但是不利于个人发展的外企工作,跳到了国企,跨专业做起了芯片。但是缺点也是显而易见的,一切要从头开始,不再轻松,所有工作都要重新适应,上班路途遥远等等!我估计半年后才会走上正轨。
       三十多岁,再重新开始,我做好了准备,必须要为自己的未来做准备,入职快三个月了,一切并不像我想想的那样,更多的还是需要自己主动去学习,所以我给自己定的目标是,2-3年后再最后一次跳槽最好是ic外企所以现在一起都要向这个目标看齐。

自我介绍

   本人网名 Delay哥(延时哥or岩石哥),简称D哥,二本小硕一枚,从事FPGA逻辑开发工作10年,之前在外企做FPGA高速接口逻辑开发,最近才转投IC前端设计,准备从零开始,同大家一起共同学习进步。

本教程的初衷

       开博初衷源自于自己之前自学IC的经历,门槛壁垒相当高,网上资料很少,而且十分零散,非常不利于初学者学习,在无数次乱撞碰壁之后才清楚IC设计的是怎么回事,逐渐理清了IC设计需要的流程以及相关的软件等等,这些在内行看来不值一提的东西,在外行看来却高不可攀,就像筑起的一道城墙,大部分人在攻城的过程中选择了逃走,主要是因为没有一个将领指挥带领大家攻城,因此,D哥不自量力扛起这杆大旗,希望能够带领大家攻城略地,圆梦IC设计。

       本教程的是对自己学习的一个记录,同时希望为想要从事IC前端设计的同学提供一些指引帮助,降低入门门槛,实现零基础入门,因此讲的十分浅显和基础,所以请各路大神前辈勿喷,另外本人也自认为是一个小白,在不断的学习进步中,如果有什么问题还请各位大神前辈不吝赐教!

 

本教程适用人群

1、数字IC初学者(模拟目前暂不涉及)。

2、非IC设计相关专业(微电子等)想要转行入IC坑的。

 

 

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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