一些困惑

          最近一直都很困惑,感觉自己又陷入了迷茫。已经大二了,是缺少目标么,没有给自己个定位?还是一直学着学着,累了?

在校的那些朋友们,近来可好?你们会觉得困惑么,迷茫么?这个时候最需要和有同样心情的人交流一下,说着说着,也许困惑就

都没了o。希望咱们分享一份心情,交流一下,呵呵。莫怪~T——T

         困惑了,我就会觉得很闷,整天不想说话,想这想那,然后就烦。也许是内心焦躁或浮躁吧?是不?呵呵。

隔了三天没有登优快云了,今天终于可以放松一下了,暂时不去考虑自己怎么样。随便看看,我看到了“每天进步1%”。

忽然有种震撼的感觉,难道我是那只蜗牛?每天进步1%就够了,戒躁戒躁,不要想着一步登天,世上从来就没有这样的事。

就算天才也不可能一两个月就把我学的学完。四年的时间,走了一年半,剩下的每天都要进步1%,坚持!

最后又367.5%的进步。      

        今天看到“1%每天进步”的文章,写的真的很好。困惑的人,待你一睹。

“总想着做别人做的事儿不会成功,每个人来到世界上,都有一个属于自己的定位。

人们承担社会角色和职业是有高下之分的。很多人公开拒绝承认这一点却又在私下愤愤不平。纤夫和歌星一样在劳动着,但纤夫的价值只被船舱里的游客承认,歌星却有数以万计的崇拜者。无论如何,元帅和士兵是不同的。

但,在接受这个事实之后,你应该努力愉快地扮演自己,这才是真正的价值所在。

每个人都应该给你自己定一个位,认清自己要做什么,想做什么,应该做什么,兴趣是什么,特长是什么,只有这样你才会走出一条自己满意的职业路。”

       感谢优快云!

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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