前言 第一次发SCI文章，内心还是激动的。文章内容是关于FY-4A号卫星识别积雪的算法。主要是针对去云的研究，也算是为之前静止星的研究画一个句号，也不能这么说，后续如果顺利可能还有一篇应用的文章。文章发表在IEEE-JSTARS，编辑和审稿人都很认真负责，导师和小导师都对我帮助很大，再次
1. Motivation and framework 当前基于CNN的高光谱图像修复取得了非常大的进展，但是仍然存在如下两个问题： the trained model is limited to the model-driven noise simulation process and may generalize poorly to the real HSI with more sophisticated noise distributions.
================================================ 博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ================================================ Simulate, analyze, and
Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty 是2016年发表在Science上的一篇文章。 在发展中国家，关于地方经济发展的可靠数据仍然很少。这阻碍了对于发展中国家经济发展的研究和相关政策的制定。Jean等人提出了结合卫星图像和机器学习来推测地区消费
Finding Satellite information tracksat.com Satsig.comLyngsat.comLyngsat maps.comSatbeams.com ============ End
多核架构-基于AUTOSAR 4.3 AUTOSAR 4.3中定义了如下多核架构，基于这份架构，Application SWC 可以按照需求分到不同的核上，但是可以看到绝大多数的BSW Module 都在一个核上，部分BSW Module会在两个核上都存在实例。 Rte横跨多核之间，为SWC与BSW Module之间提供Mapping。这个Mappin
我正在写一个简短的活动来获取GPS卫星数据.我知道最大那里有32颗GPS卫星,其中24颗处于活动状态.一次在我的位置(德国柏林),我应该只会看到最高12个GPS卫星.当我在外面测试应用程序时,我得到的可见卫星远远超过12个.通常,我得到的甚至超过20,几乎所有这些都是固定使用的.我使用以下
VSAT系统对TCP的改进 https://www.vsat-systems.com/broadband-satellite-internet/index.html TCP/IP over satellite, some background TCP/IP is the "language" of the Internet. TCP functions by sending packets of data, and then waits for acknowledgments of
根据可用的位置字段,浮动精度似乎是确定GPS位置有多好的主要字段,而不考虑时间戳.我想知道从NMEA数据(我认为是$GPGGA)或通过LocationManager.getGpsStatus解析卫星数量是否也有帮助.您如何过滤高精度GPS位置？更具体地说,我也有兴趣了解： >卫星数量越多,修复得越好？我知道卫星的最小数
我想在特定观察者的作用下,使用库PyEphem轻松计算python中卫星的仰角. 这件事对我来说真的很新,所以我使用下面的图片来确定我们正在谈论同样的事情. 简而言之,我必须为不同的观察者计算基于TLE的卫星传递,因为他们必须与之通信.但是为了确保他们能够与卫星通信,他们可以指定他们
RFC 1323 - TCP Extensions for High Performance RFC 2488 - Enhancing TCP Over Satellite Channels using
1.目标 本篇文章介绍的重点是如何使用TensorFlow在自己的图像数据上训练深度学习模型，主要涉及的方法是对已经预训练好的ImageNet模型进行微调（Fine-tune）。使用谷歌的Colaboratory（python3 环境）实现。 2.微调原理 什么是微调？这里以VGG16为例进行讲解。 如图下图所示，VGG16的结构为卷积+
