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- OpenLandMap Predicted Hapludalfs Probability 简介与Notebook示例¶以 250 米分辨率预测的 6 个标准深度(0、10、30、60、100 和 200 厘米)的 33 千帕和 1500 千帕吸力的土壤水分含量(体积百分比)。训练点基于全球土壤剖面汇编(USDA NCSS、AfSPDB、ISRIC WISE、EGRPR、SPADE、CanN... OpenLandMap Predicted Hapludalfs Probability 简介与Notebook示例¶以 250 米分辨率预测的 6 个标准深度(0、10、30、60、100 和 200 厘米)的 33 千帕和 1500 千帕吸力的土壤水分含量(体积百分比)。训练点基于全球土壤剖面汇编(USDA NCSS、AfSPDB、ISRIC WISE、EGRPR、SPADE、CanN...
- OpenLandMap USDA Soil Taxonomy Great Groups 简介与Notebook示例¶该数据集为USDA根据全球土壤剖面汇编数据经机器学习方法进行预测生成的土壤分类数据产品。美国农业部土壤大类的分布,基于全球土壤剖面汇编(>350,000 个训练点)的机器学习预测。要了解有关土壤大类的更多信息,请参阅《土壤分类图解指南》(Illustrated Guide t... OpenLandMap USDA Soil Taxonomy Great Groups 简介与Notebook示例¶该数据集为USDA根据全球土壤剖面汇编数据经机器学习方法进行预测生成的土壤分类数据产品。美国农业部土壤大类的分布,基于全球土壤剖面汇编(>350,000 个训练点)的机器学习预测。要了解有关土壤大类的更多信息,请参阅《土壤分类图解指南》(Illustrated Guide t...
- 日光诱导叶绿素荧光数据集(TROPOSIF_V2.1) 简介与Notebook示例¶此数据集为基于欧空局ESA资助的TROPOSIF项目,利用Sentinel-5P TROPOMI传感器观测生产了一套全球日光诱导叶绿素荧光SIF数据产品。SIF数据可用于反应生态系统的结构和生理信息,是植被光合作用的探针。TROPOMI传感器能够提供更高时空分辨率的每日全球观测。目前该产品提供了2018年5... 日光诱导叶绿素荧光数据集(TROPOSIF_V2.1) 简介与Notebook示例¶此数据集为基于欧空局ESA资助的TROPOSIF项目,利用Sentinel-5P TROPOMI传感器观测生产了一套全球日光诱导叶绿素荧光SIF数据产品。SIF数据可用于反应生态系统的结构和生理信息,是植被光合作用的探针。TROPOMI传感器能够提供更高时空分辨率的每日全球观测。目前该产品提供了2018年5...
- MuSyQ 30m/10天叶片叶绿素含量产品(中国)V02 简介与Notebook示例¶此数据集为高分30米空间分辨率10天合成的叶片叶绿素含量产品(负责人:李静研究员),为多源协同定量遥感产品生产系统((Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system,MuSyQ))中产品之一。 叶片叶... MuSyQ 30m/10天叶片叶绿素含量产品(中国)V02 简介与Notebook示例¶此数据集为高分30米空间分辨率10天合成的叶片叶绿素含量产品(负责人:李静研究员),为多源协同定量遥感产品生产系统((Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system,MuSyQ))中产品之一。 叶片叶...
- 随着人工智能技术的不断发展,人工智能生成内容(AIGC)的讨论和应用也随处可见,人工智能生成内容(AIGC)的讨论和应用也越来越广泛。AIGC是指利用计算机算法和自然语言处理技术生成文本、图片、音频和视频等各种类型的内容。在过去几年中,AIGC已经在多个领域得到了广泛应用,如自然语言处理、机器翻译、智能客服、广告营销等。前言 – 人工智能教程在自然语言处理领域,AIGC已经被广泛应用于文... 随着人工智能技术的不断发展,人工智能生成内容(AIGC)的讨论和应用也随处可见,人工智能生成内容(AIGC)的讨论和应用也越来越广泛。AIGC是指利用计算机算法和自然语言处理技术生成文本、图片、音频和视频等各种类型的内容。在过去几年中,AIGC已经在多个领域得到了广泛应用,如自然语言处理、机器翻译、智能客服、广告营销等。前言 – 人工智能教程在自然语言处理领域,AIGC已经被广泛应用于文...
- OpenLandMap Long-term Land Surface Temperature Daytime Monthly Median 简介与Notebook示例¶OpenLandMap Long-term Land Surface Temperature Daytime Monthly Median 数据集是 OpenLandMap 项目开发的全球日间地表温度(LST)数据集。该数据... OpenLandMap Long-term Land Surface Temperature Daytime Monthly Median 简介与Notebook示例¶OpenLandMap Long-term Land Surface Temperature Daytime Monthly Median 数据集是 OpenLandMap 项目开发的全球日间地表温度(LST)数据集。该数据...
- GHS Built-up Surface Grid简介与Notebook示例GHS Built-up Surface Grid数据集由Sentinel-2和Landsat数据处理生成,时序包括1975-2030年,在1975年至2020年为估计值并以5年为间隔,2025年和2030年由3种方式(LIN、PLY、MED)进行趋势推演而来的预测值。前言 – 人工智能教程数据集描述了建筑面积的... GHS Built-up Surface Grid简介与Notebook示例GHS Built-up Surface Grid数据集由Sentinel-2和Landsat数据处理生成,时序包括1975-2030年,在1975年至2020年为估计值并以5年为间隔,2025年和2030年由3种方式(LIN、PLY、MED)进行趋势推演而来的预测值。前言 – 人工智能教程数据集描述了建筑面积的...
- 中国10m建筑物高度CNBH数据集(2020年) 简介与Notebook示例复旦大学生命科学学院GC3S团队(吴万本博士、赵斌教授等)利用多源地球观测数据和机器学习技术,构建了中国第一个10米分辨率的建筑高度估计模型(CNBH-10m)。基于此模型建立了中国10米分辨率的建筑高度数据集。此数据集基于全天候地球观测(雷达、光学和夜光图像),采用多窗口统计方法综合考虑了阴影等因素对建筑物高度估... 中国10m建筑物高度CNBH数据集(2020年) 简介与Notebook示例复旦大学生命科学学院GC3S团队(吴万本博士、赵斌教授等)利用多源地球观测数据和机器学习技术,构建了中国第一个10米分辨率的建筑高度估计模型(CNBH-10m)。基于此模型建立了中国10米分辨率的建筑高度数据集。此数据集基于全天候地球观测(雷达、光学和夜光图像),采用多窗口统计方法综合考虑了阴影等因素对建筑物高度估...
- ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星,于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器:全色遥感立体测绘仪(PRISM),主要用于数字高程测绘;先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2),用于精确陆地观测;相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR),用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程ALOS-12.5米dem数据来... ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星,于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器:全色遥感立体测绘仪(PRISM),主要用于数字高程测绘;先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2),用于精确陆地观测;相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR),用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程ALOS-12.5米dem数据来...
- 海洋一号C/D(HY-1C/D)卫星按照遥感器类型分为海洋水色扫描仪(COCTS, China Ocean color & Temperature Scanner)、紫外成像仪(UVI, Ultraviolet imager)和海岸带成像仪(CZI, Coastal Zone Imager)。前言 – 人工智能教程HY-1C海岸带成像仪2A产品数据集是一组由HY-1C卫星上的海岸带成像仪(... 海洋一号C/D(HY-1C/D)卫星按照遥感器类型分为海洋水色扫描仪(COCTS, China Ocean color & Temperature Scanner)、紫外成像仪(UVI, Ultraviolet imager)和海岸带成像仪(CZI, Coastal Zone Imager)。前言 – 人工智能教程HY-1C海岸带成像仪2A产品数据集是一组由HY-1C卫星上的海岸带成像仪(...
- SeaWiFS仪器是由Orbital Sciences Corporation于1997年8月在OrbView-2(又名SeaStar)卫星上发射的。它收集了从1997年9月到2010年12月任务结束的数据。SeaWiFS仪器有8个光谱波段,从412到865nm,空间分辨率为9公里。它以4公里的分辨率收集全球数据,以1公里的分辨率收集本地数据(有限的车载存储和直播)。该任务和传感器针对海洋... SeaWiFS仪器是由Orbital Sciences Corporation于1997年8月在OrbView-2(又名SeaStar)卫星上发射的。它收集了从1997年9月到2010年12月任务结束的数据。SeaWiFS仪器有8个光谱波段,从412到865nm,空间分辨率为9公里。它以4公里的分辨率收集全球数据,以1公里的分辨率收集本地数据(有限的车载存储和直播)。该任务和传感器针对海洋...
- 石油炼化过程中的质量控制和异常监测是确保产品质量和生产安全的重要环节。而云监控服务的应用可以帮助石油炼化企业实现质量控制和异常监测的优化。本文将介绍石油炼化过程中质量控制与异常监测的重要性,并提供一个云监控服务的应用案例。1. 质量控制与异常监测的重要性石油炼化过程中,质量控制和异常监测是确保产品质量和生产安全的重要环节。通过对关键指标进行监测和控制,可以及时发现和处理生产过程中的异常情况,... 石油炼化过程中的质量控制和异常监测是确保产品质量和生产安全的重要环节。而云监控服务的应用可以帮助石油炼化企业实现质量控制和异常监测的优化。本文将介绍石油炼化过程中质量控制与异常监测的重要性,并提供一个云监控服务的应用案例。1. 质量控制与异常监测的重要性石油炼化过程中,质量控制和异常监测是确保产品质量和生产安全的重要环节。通过对关键指标进行监测和控制,可以及时发现和处理生产过程中的异常情况,...
- 摘要石油炼化行业是一个能源消耗量大、排放废气多的行业,如何实现节能减排和可持续发展是该行业面临的重要问题。本文将介绍云监控服务在石油炼化行业中的应用,通过实时监测和数据分析,提供资源调度和负载均衡的优化方案,实现节能减排和可持续发展的目标。引言石油炼化行业是一个重要的能源供应行业,但同时也是一个能源消耗量大、排放废气多的行业。随着全球环境意识的增强,石油炼化行业面临着巨大的压力,需要采取措施... 摘要石油炼化行业是一个能源消耗量大、排放废气多的行业,如何实现节能减排和可持续发展是该行业面临的重要问题。本文将介绍云监控服务在石油炼化行业中的应用,通过实时监测和数据分析,提供资源调度和负载均衡的优化方案,实现节能减排和可持续发展的目标。引言石油炼化行业是一个重要的能源供应行业,但同时也是一个能源消耗量大、排放废气多的行业。随着全球环境意识的增强,石油炼化行业面临着巨大的压力,需要采取措施...
- 介绍在石油炼化厂的运营过程中,数据安全和隐私保护是至关重要的。石油炼化厂需要确保生产数据的安全性,并且遵守相关的隐私法规。本文将介绍如何使用云监控服务来实现石油炼化厂的数据安全与隐私保护的最佳实践。云监控服务的数据安全特性云监控服务提供了一系列的数据安全特性,包括但不限于:数据加密:云监控服务可以对传输和存储的数据进行加密,确保数据的机密性和完整性。访问控制:云监控服务可以设置访问权限,只有... 介绍在石油炼化厂的运营过程中,数据安全和隐私保护是至关重要的。石油炼化厂需要确保生产数据的安全性,并且遵守相关的隐私法规。本文将介绍如何使用云监控服务来实现石油炼化厂的数据安全与隐私保护的最佳实践。云监控服务的数据安全特性云监控服务提供了一系列的数据安全特性,包括但不限于:数据加密:云监控服务可以对传输和存储的数据进行加密,确保数据的机密性和完整性。访问控制:云监控服务可以设置访问权限,只有...
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