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●我们认为缺乏对地球气候的知识,并且需要卫星观察来检测,监测和缓解气候变化的影响●我们的传统卫星观察系统仅限于一次性的班级班级任务和大型操作,并具有大量的操作,并具有缓慢的(破损/Div?)process to bring new and increasing quantities of observations online ● Recently, commercial small satellite constellations have been shown to be cost-effective alternatives for providing sustainable Earth observations ● With rapidly decreasing launch costs, small sats are replacing CubeSats, allowing larger platforms that can host more capable EO payloads and more payloads on a single satellite, while still being relatively inexpensive to launch ● Muon Space is building this small卫星星座解决方案
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- 常见算法:线性回归,决策树,支持向量机(SVM),K-Nearest邻居(K-NN)。- 深度学习是机器学习的一个子集,它使用具有多个层(深神经网络)的神经网络来对大型数据集中的复杂模式进行建模。
教师名称:和Bharath Hariharan Wei-Chiu MA教师电子邮件:bh497@cornell.edu和wm347@cornell.edu教职员工办公室时间:TBA(请访问课程网站(以获取最新信息的最新信息)课程员工和课程员工办公室时间:此课程将有约20个教学辅助者。次和办公时间的场所将在课程网站上的第一周发布。先决条件/主页:线性代数知识(推荐),编程和概率/统计时间和位置:星期一/星期三/星期五1:25-2:15 PM在Baker Laboratory在Baker Laboratory 200。课程描述本课程将引入计算机视觉的核心问题,并根据图像形成的几何形状和物理学讨论经典方法,并使用深度学习介绍现代技术。主题包括立体和3D重建,图像分割,对象识别,图像和补丁的特征表示以及卷积网络。课程目标/学生学习成果在参加本课程后,学生将能够:
MAEOE EE认证计划是一项基于投资组合的认证计划,致力于改善正式和非正式环境教育者的培训和资源。全年接受申请,参与者最多可以收到3个MSDE CPD单位!