Google襄助,图灵奖金大涨

ACM图灵奖被誉为计算机界的诺贝尔奖,2007年起奖金由10万美元增至25万美元,增幅显著。此奖项由Google和Intel共同赞助,并将于2008年春季公布最新获奖者。
【图灵图书推荐】 计算机科学概论(第9版)
被誉为世界上最好的计算机科学入门书,全面而不失深入



算是旧闻了,但是搜索了一下(批评一下优快云,为什么首页上搜索框那么难找?),优快云网站居然还没有报道,所以还是贴一下。


ACM于7月26日宣布, 由于Google的加入,有“计算机诺贝尔奖”之称的ACM 图灵奖奖金将由原来的10万美元,增加到25万美元。新奖金额的2007年图灵奖将在2008年春季揭晓。

图灵奖原来的奖金2002年开始由Intel独家赞助。如今财大气粗的Google加入,可以说是势所必然,因为现任ACM的主席 Stuart I. Feldman就是Google公司主管工程的副总裁。

图灵是英国数学家,因为在计算的数学基础及其局限方面所做出的奠基性贡献,而被人尊称为“计算机科学之父”。

【广告】图灵公司正是name after阿兰
· 图灵,公司理念是“站在巨人肩上”。


【链接】
Frances Allen荣获2006年图灵奖
2006年图灵奖得主演讲视频
FORTRAN之父逝世——一位回头浪子的传奇人生
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的气成分观测资料,本研究聚焦于气污染物一氧化氮(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、准确的气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星气监测的技术水平,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!
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值