huangzhengjie下载

weixin_39822095 2020-06-01 11:00:42

hehe呵呵。。。。。。。。。。。。。呵呵。。。。。。
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【标题】"huangzhengjie"所对应的项目可能是一个个人开发者或团队成员的命名，这通常用于标识项目的所有者或者负责人。在这个场景下，我们可以假设这是一个关于网络编程的项目，因为涉及到的文件多与客户端和服务器...

导读：本文的题目为知识增强图语义理解技术，主要介绍：语义理解与图：预训练模型与外部知识ERNIESage：百度语义图理解技术知识增强预训练：隐式与显式知识表示工业落地应用：案例介绍01语义...

{ luyuxiang, liujiaxiang, shiyunsheng01, huangzhengjie, fengshikun01, sunyu02, tianhao, wu_hua, wanghaifeng}@baidu.com { liuyiding.tanh, shqiang.wang}@gmail.com yindawei@acm.org 摘要基于预训练语言...

内容概要：该文档列出了一个包含156个编号特征的数据集，主要涵盖遥感影像分析中的各类地表特征变量，包括地形特征（如高程、坡度、坡向）、光学纹理特征（如HH、HV）、光照与植被指数（如NDVI、EVI、SAVI）、水分指数（如NDWI、MNDWI）、短波红外波段（SWIR1、SWIR2）以及多个光谱波段的统计纹理参数（如asm、contrast、entropy等）。此外还包括Landsat等卫星影像常用的QA质量评估波段和冠层反射率指标（如TCD、TCA），反映了对地观测数据处理中的多维度特征体系。; 适合人群：从事遥感、地理信息系统（GIS）、生态环境监测或土地利用研究的科研人员及数据分析师；具备一定遥感基础知识的技术人员；遥感相关专业研究生及以上学历者；使用场景及目标：①用于遥感图像分类、土地覆盖识别与变化检测；②构建地表参数反演模型，如植被覆盖度、土壤湿度等；③进行机器学习特征工程时选择有效输入变量；④支持环境监测、农业估产、城市扩展分析等应用领域；阅读建议：建议结合具体遥感项目需求理解各特征物理意义，注意区分不同波段与指数的应用背景，可配合遥感软件平台（如Google Earth Engine、ENVI）进行实际数据验证与可视化分析。

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