快乐的硕鼠

前几天,朋友请吃饭,认识了一位成功夫妇,挂名某某总监,开车赴宴。
席间聊天,不觉聊到上海房产,该夫妇自有得色,谈到他们现在也是炒房一族,手头有房几套,现在也是百万家产。
信心十足地看好房价,表示会继续投身炒房大业,我们自然少不了奉上一段恭维客套,对贵夫妇的精明赞叹不已。

对于上海楼市,媒体争论不休,当然全是专家的话,在争论声中,上海楼市继续稳步增长,几乎所有的房地产商对2005年一致看好。
经济和市场我不太懂,上海每年竣工住宅面积都在2000万平米以上,也就是所每年要消化掉近1~2000亿人民币的资产。
上海人有多富我也不知道,只知道上海每年财政收入也就是3000多亿,在这里,年收入低于10万的,就只能当穷人了。
因为房子太贵。

我现在只知道我周围绝大部分是穷人,所以,我不知道这些买房的钱,到底是从哪里来的的!

对于那对炒房的精明夫妇,我更多有一种悲哀,他们现在是快乐的,我想和他们一样的人有很多。他们越快乐,穷人也会越多,
但那也许是很久以后的事情了,有一天,我会发现到处都是快乐的硕鼠,看不到一个种粮的农民。我想那就是最后的结局。

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!
评论
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