XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多角度
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
数字经济助推佛山市传统产业转型升级研究
摘要：对于大量传统产业而言，数字化转型是一个利用数字技术进行全方位、多角度、全链条的转型过程。近年来，佛山在互联网技术、产业、应用、跨界融合等方面取得了一定进展，成为全国唯一的制造业转型升级综合改革试点城市。但对于传统产业而言，资源能源约束、生态环境压力加大、人口红利逐步衰减等因素制约着经济发展迎接挑战。通过深化数字技术在生产、经营、管理、营销等方面的应用，是实现企业和产业数字化、网络化、智能化发展的重要途径，不断释放数字技术对经济发展的放大效应、叠加效应和乘积效应，是实现传统产业质量变革、效率变革、动力变革的重要途径，也是推动经济高质量发展的必由之路。本文通过探索信息化与数字化推动佛山市传统产业转型升级的途径及实现路径,对于佛山市经济高质量可持续发展具有重要意义。
超核
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射，因此与环境相关的参数，例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务，对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证，并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络，例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息，但是（Aeronet-OC）不涵盖所有光谱带或（Radcalnet）不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中，我们讨论了光辐射测定法中仪器，测量方法和不确定性估计的最新进展，并提出了以下观点，即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络，为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情，我们认为，这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用（Aeronet，
从空间中的行星边界层的合成观察结果一个检索系统模拟实验框架
摘要：解决当前地球系统观察策略中国家科学，工程和医学学院确定的关键差距，2017 - 27年对地球科学的十年际调查以及来自空间推荐的孵化概念，以培养未来目标可观察物的概念，包括大气行星层（PBL）。随后的NASA PBL孵化研究团队报告确定了测量要求和活动，以提高适用于PBL有针对性可观察到的技术及其相关科学和应用优先级的技术的成熟度。虽然PBL是人类生活和表面能量，水分和质量交换的关键层，但它也是Spaceborne仪器的最远，最无法接近的层。在这里，我们记录了PBL检索系统模拟实验（OSSE）框架，适用于评估现有和新的测量技术，并确定它们的准确性和改进，以满足升高的十年录取调查要求。尤其是，大型模拟（LES）的益处被强调为关键PBL状态的高分辨率合成观察的关键来源：从热带地区到亚热带和中间次数，到亚极和极性区域。使用六个仪器模拟器探索了基于LES的PBL检索OSSES的潜力：全球导航卫星系统 - 拉迪奥固执，差异吸收雷达，短波红外光谱仪，红外光谱仪，多角度成像光谱仪和微波炉声音。讨论了LES在PBL检索OSSE中的关键作用和仪器发展的一些观点。
超核
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射，因此与环境相关的参数，例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务，对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证，并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络，例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息，但是（Aeronet-OC）不涵盖所有光谱带或（Radcalnet）不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中，我们讨论了光辐射测定法中仪器，测量方法和不确定性估计的最新进展，并提出了以下观点，即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络，为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情，我们认为，这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用（Aeronet，
LGHAP V2：无全球无间隙的气溶胶光学深度和PM 2。自2000年以来，通过大地数据分析得出的5个浓度数据集
摘要。我们先前研究中产生的长期无缘高分辨率空气污染物（LGHAP）浓度数据集提供了空间连续的每日气溶胶光学深度（AOD）和细节颗粒物（PM 2。5）自2000年以来，中国1公里的网格分辨率的浓度。这一进步赋予了对区域气溶胶变化的前所未有的评估及其对过去20年中环境，健康和气候的影响。但是，有必要增强这种高质量的AOD和PM 2。5浓度数据集具有新的可靠功能和扩展的空间覆盖范围。在这项研究中，我们介绍了全球尺度LGHAP数据集（LGHAP V2）的版本2，该版本是通过使用多功能数据科学，模式识别和机器学习方法的无缝集成的改进的Big Earth Data Analytics生成的。特定的，从相关卫星，地面监测站获得的多模式AOD和空气质量测量值通过利用基于随机的数据驱动模型的能力来协调。随后，开发了改进的基于张量流的AOD重建算法，以编织统一的多源AOD产品共同填充数据差距，以填补大气孔校正（MAIAIA）AOD AOD AOD从Terra的多角度实现。消融实验的结果表明，在收敛速度和数据准确性方面，基于张量的间隙填充方法的改进性能更好。for pm 2。5浓度测量。 验证结果表明无间隙PM 2。 55浓度测量。验证结果表明无间隙PM 2。5Ground-based validation results indicated good data accuracy of this global gap-free AOD dataset, with a correlation coefficient ( R ) of 0.85 and a root mean square error (RMSE) of 0.14 compared to the worldwide AOD observations from the AErosol RObotic NETwork (AERONET), outperforming the purely re- constructed AODs ( R = 0.83, RMSE = 0.15), but they were比原始的Maiac AOD检索稍差（r = 0.88，RMSE = 0.11）。5浓度映射，一种新颖的深度学习方法，称为场景意识到的集合学习图表网络（SCAGAT）。在考虑到跨区域的数据驱动模型的场景代表性时，SCAGAT算法在空间外推时进行了更好的表现，在很大程度上降低了对有限和/甚至不存在原位PM 2的区域的建模偏差。5浓度估计值具有更高的预测精度，与PM 2相比，R为0.95，RMSE为5.7 µg m-3。