接下来我们通过例子绘制简单的函数 y = x , x 值的范围从0到100，增量为5。
https://www.mr-gut.cn/papers/read/1070836774
ABoVE: Tundra Plant Functional Type Continuous-Cover, North Slope, Alaska, 2010-2015
世界分区，是UE5给大世界项目提供的一套新的解决方案。相比于UE4的WorldComposition有了非常多的改进。官网也有很具体的介绍：
AI 科技评论按：OpenAI 于今日发布了 Neural MMO，它是一个为强化学习智能体创建的大型多智能体游戏环境。该平台支持在一个持久、开放的任务中使用大规模且数量可变的智能体。将更多的智能体和物种囊括到环境中可以更好地执行探索任务，促进多种生态位的形成，从而增强系统整体的能力。
本次任务覆盖广东省部分地区数百平方公里的土地，其数据共3个大文件，存储在OSS上，供所有参赛选手下载挖掘。
其实，我们可能经常在聊组件化，咋地咋地。但是，回过头来思考一下，如果你看到一张设计稿的时候，连布局都不清不楚，谈何组件化呢。所以，我们需要在分清楚组件之前，先来分清楚布局。废话说了这么多，只是想告诉你，布局这个东西真的很重要。本篇内容概括了布局的基础+基本的PC端布局+移动端适配等内容。如果你喜欢我的文章，欢迎评论，欢迎Star~。欢迎关注我的github博客
ABoVE: Vegetation Composition across Fire History Gradients on the Y-K Delta, Alaska
如果曾经在Python中使用过线图，条形图等图形，那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。
在Facebook改名为Meta之后，每个人都在谈论元宇宙，但它究竟是什么？以下就为您作详细的介绍。
遥感（Remote Sensing，缩写为RS）是指非接触式、远距离的探测技术。遥感技术通常使用航空航天平台、按照特定的波段对地球或其他天体进行成像观测，通过分析观测数据，探测地球或其他天体资源与环境。遥感技术在现代化社会中十分重要，它能够在一定程度上体现一个国家的经济实力和科技水平，故一直受到世界大国的高度重视。自从美国的陆地卫星Landat-1和法国的SPOT-1卫星相继升空，世界进入了高分辨率遥感技术发展和应用的新时代。2001年，美国发射的QuickBird卫星可采集分辨率为0.61m/像素的全彩色图像和2.44m/像素的多光谱图像，标志着世界进入“亚米级”高空间分辨率[2]遥感时代。在20世纪80年代后，我国遥感技术也进入飞速发展时期。风云气象卫星和资源系列卫星的成功发射为我国卫星遥感事业的发展奠定了坚实的基础。2006年到2016年间，我国陆续将遥感卫星一号到遥感卫星三十号共30个卫星送入太空，这些卫星在我国国土资源普及、防灾减灾等领域发挥了重要的作用。2013年到2018年间，我国相继将高分一号到高分六号等高分辨率卫星送入太空，其在国土统计、城市规划、路网设计、农作物估计和抗灾救援等领域取得了突出的成就。
“就像买入了 19 世纪的第五大道一样”: 元宇宙虚拟地产巨额交易背后，高管们表示日益膨胀的市场估值直接反映了开发商对虚拟空间的巨大计划。
如果说 2020 年的夏天属于 DeFi，那么今年夏天，NFT 一定是当仁不让的主角。从腾讯、阿里等传统互联网巨头入局，再到路易威登、巴宝莉、保时捷等顶级品牌进行了联动，NFT 正在实现加密行业的又一次「破圈」。从虚拟土地的热炒，到 GameFi 游戏的爆红，再到头像 NFT 的风靡，NFT 的市场规模以惊人的速度扩张，且丝毫没有平息的迹象。
小农户在全球粮食供应中发挥着重要作用。随着智能手机越来越普及，它们使小农能够以非常低的低成本收集图像。
前些天，我们的深圳前海新总部公开了「厘米级」图纸，里头有很多我们在无障碍设施建设的「小心思」。
在本研究中，研究者提出了一种有效的深度卷积神经网络(DCNN)结构，利用手持照相机拍摄的照片来检测水稻的生长阶段(DVS)。用不同的策略对DCNN模型进行了训练，并与传统的时间序列Green chromatic coordinate (time-series Gcc)方法和手工提取的特征组合支持向量机(MF-SVM)方法进行了比较。此外，还研究了不同角度的图像、模型训练策略和对DCNN模型预测的解释。利用所提出的两步微调策略训练的DCNN模型得到了最优结果，整体精度为0.913，低平均绝对误差为0.090。
在本研究中，研究者提出了一种有效的深度卷积神经网络(DCNN)结构，利用手持照相机拍摄的照片来检测水稻的生长阶段(DVS)。用不同的策略对DCNN模型进行了训练，并与传统的时间序列Green chromatic coordinate (time-series Gcc)方法和手工提取的特征组合支持向量机(MF-SVM)方法进行了比较。此外，还研究了不同角度的图像、模型训练策略和对DCNN模型预测的解释。利用所提出的两步微调策略训练的DCNN模型得到了最优结果，整体精度为0.913，平均绝对误差为0.090。
原题：《茅明睿：大数据时代的城市规划--规划人的思考和实践》 “中关村大数据产业联盟”推出“大数据100分”论坛，每晚9点开始，于“中关村大数据产业联盟”微信群进行时长100分钟的交流、探讨。 主讲嘉宾：茅明睿 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 茅明睿北京市城市规划设计研究院规划信息中心副主任 以下为分享实景全文： 我是一名非典型规划师，我很少做具体的规划设计项目，在北京规划院工作近15年，入行之初遇到了数字城市建设大潮，参与了数字北京的先发工程——数字绿化带，群里
2017年10月16日，国务院印发《关于开展第三次全国土地调查的通知》（国发〔2017〕48号） 2017年12月12日，贵州省人民政府印发《关于开展贵州省第三次全国土地调查的通知》（黔府发〔2017〕33号） …… 2018年6月23日，贵州省土地学会印发《关于举办贵州省第三次全国土地调查专业技术培训班的通知》（黔土学发〔2018〕12号）
ABoVE: Post-Fire and Unburned Vegetation Community and Field Data, NWT, Canada, 2017
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 源 | 百度NLP 排版 | 夕小瑶的卖萌屋 本文介绍『文心大模型』的一项最新工作：“地理位置-语言”预训练模型ERNIE-GeoL。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2203.09127 实践中的观察 近年来，预训练模型在自然语言处理、视觉等多个领域都取得了显著效果。基于预训练模型，利用特定任务的标注样本进行模型微调，通常可以在下游任务取得非常好的效果。 然而，通用的预训练语言模型在应用于地图业务（如POI检索、POI推荐、POI信息处理等
假设你有一个长的花坛，其中一些地块种植着花，另一些没有。 然而，花不能种植在相邻的地块否则他们会争取水导致两者都死亡。 给定一个花坛（表示为包含0和1的数组，其中0表示没有种花，1表示种植着花）以及数字n。如果n个新鲜花可以种植在其中则返回真，否则返回假。
这就是法国小哥 Stanislas Chaillou 产出的一只设计GAN，名字叫ArchiGAN。
前段时间看到了一篇文章，很有启发，就有了这篇推送。文章中所讨论的使用熵值来计算城市的功能混合度，思路很棒。
Sandbox is a virtual Metaverse where players can play, build, own. Play the Best - Sign In Virtual.
完成一个WPF版本里最常用的一个功能场景：多边形（地块单元）的一套基本操作（我们以后简称煎饼果子来一套功能）。主程序是我以前做的WPF版本万能框子，绿色是目前已经完成的功能。
数字农业是一种现代农业方式，它将信息作为农业生产的重要元素，并利用现代信息技术进行农业生产过程的实时可视化、数字化设计和信息化管理。能将信息技术与农业生产的各个环节有机融合，对于改造传统农业和改变农业生产方式具有重要意义。
---- 我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes <一个浙江大学本科生的计算机、地理信息科学知识库 > ---- 注记文本模型 空间数据模型分为： 矢量模型 栅格模型 注记文本模型 注记文本模型是GIS的空间数据模型的一种。 分类 GIS的注记可以分为以下3类： 注记标签 annotation label： 选择要素层中的某个属性值作为标记，附着在各要素的旁边显示，与要素具有正式的连接关系 标签的显示风格与
走出NASA，向大地“下战书”，他要用卫星遥感数据改变中国农业
随着城市建筑密度越来越大，建筑物的日照规范也被纳入城市规划的指标之中，一方面要衡量现有建筑是否符合规范，另一方面又要对未来城市规划提供参考依据。应用GIS空间分析方法可以方便的找出不符合建筑日照规范的建筑。
获得整个范围的ph分布图（注：需选择范围与地块图层dk相同，注意设置坐标系与dk图层相同，不然会报错）
Yao Yao, Zhenhui Sun, Linlong Li, Tao Cheng, Dongsheng Chen, Guangxiang Zhou, Chenxi Liu, Shihao Kou, Ziheng Chen, Qingfeng Guan. 2023. “CarbonVCA: A Cadastral Parcel-Scale Carbon Emission Forecasting Framework for Peak Carbon Emissions.” Cities 138: 104354. doi:https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104354.
今天为大家介绍的是来自Merritt Khaipho-Burch团队的一篇文章。随着气候的变化和人口的增长，世界越来越需要更高产和更具抗性的农作物。但要改善它们，需要了解在实际田间种植中究竟哪些方法有效。
在2014年的埃博拉疫情爆发期间，人们对该疾病蔓延至美国的情况非常关注。我们决定使用航空公司的航班数据探讨这个问题。
假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。
【飞桨开发者说】黎昆昌，CCF BDCI遥感影像地块分割赛道冠军团队、CCF BDCI 2020 综合特等奖团队队长，中国科学院深圳先进技术研究院20级硕士。
最近 Cocos 社区有好几位热心的开发者，整理了一些 CC0 协议的游戏资源分享到 Cocos Store！这里晓衡也现学现卖，说一下什么是 CC0，还是直接看这张图：
作为世界数据挖掘领域的最高级别的学术会议，ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）将于 2019 年 8 月 4 日—8 日在美国阿拉斯加州安克雷奇市举行。自 1995 年以来，该会议已经举办二十多年，每年论文的接收率不超过 20%。
简单工厂模式是属于创建型模式，是工厂模式的一种。简单工厂模式是由一 个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。定义了一个创建对象的类，由这个类来封装实例化对象的行为(代码)。当我们会用到大量的创建某种、某类或者某批对象时，就会使用到工厂模式。 由于创建实例的方法通常为静态(static)方法，因此简单工厂模式又被成为静态工厂方法模式(Static Factory Method)。
iOS 系统提供了4种基本的转场方式：Show、Show Detail、Present Modally、Present as Popover。我们平常用的最多的是 Show ，就是从右向左滑入新页面，这也是最符合用户习惯的转场方式。
Link: https://msystems.asm.org/content/4/5/e00566-19
搞规划的对下面的这种指标框应该都不陌生，那么如何将下图中指标框的信息赋给它对应的面呢？
近日，Facebook正式更名为“Meta”，标志着其战略进入元界。9月，腾讯注册了“元界之王”和“QQ元界”等元界相关商标（王者荣耀和QQ分别是腾讯的热门手游和即时通讯应用）。同样在9月，华为轮值董事长胡厚昆在一次论坛上表示，“元界代表了人类对虚拟世界与物理世界进一步融合的期待。” 这些只是行业领导者采取的许多行动的一部分，引起了人们对“元界”概念的关注。
📷 01截取要生成的地块 📷 02PS处理要生成的地块 📷 03inkscape生成SVG 📷 04Blender导入SVG减面后再生成建筑体块 📷 05最终效果
他原来是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）机械系的高管，业余爱好飞行和种地。退休后加入了一家创业公司 AirScout 做COO，这下可以两种爱好一起玩了。
遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分，长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘，防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下，并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差，不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明，使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果，因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验，例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。这些框架在ImageNet，COCO，VOC等数据集上表现很好，但是由于遥感图像数据集相对于ImageNet，COCO等数据集，不仅检测对象相对较小而且可供学习的数据集样本较少，需要针对这一特点进行优化。本文经过多次实验将高分辨率的图像切割成合适大小分辨率的图像以减小神经网络的输入，同时进行图片的预处理和数据增强来丰富学习样本。同时在真实情况下，农林区域易受到拍摄视角，光照等造成分割对象重叠，因此本文提出一种处理分割对象重叠的处理策略，来优化边界预测不准确的情况，使用该方法后准确率有明显提升。经实验证明，本文所提出的基于深度学习的农林业遥感影像分割在开源遥感图像数据集上的取得了94.08%的准确率，具有较高的研究价值 农林业遥感图像数据（图1）对于许多与农林业相关的应用至关重要。例如作物类型和产量监测，防灾减灾以及对粮食安全工作的研究和决策支持。最初，这些数据主要由政府机构使用。如今，蓬勃发展的农林业技术也需要在农场管理，产量预测和林业规划等各种应用领域进行革新。以往农林业地块的高质量遥感图像数据主要是手动在高分辨率图像中分割出来的，即通过土地功能不同引起的颜色，亮度或纹理的差异与周围区域 亮度或纹理的差异与周围区域区分开来。尽管农林业遥感图像的手动分类可以非常准确，但是非常耗时耗力。 图1.1：农田的遥感图像分割 定期更新农林业遥感图像数据的需求日益增加扩大了自动化分割农林业遥感图像的需求。 与ImageNet、VOC2007、COCO等目标检测/分类数据集中的大多数图像相比，农林业遥感图像中的对象相对简单。例如，人体的图像数据看起来要复杂得多，因为它包含各种不同纹理和形状的子对象（面部，手部，衣服等）。因此，优化传统的图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割的算法是非常重要的。该模型需要正确地排除不需要进行分割的对象（房屋，工厂，停车场等），区分具有几乎相似的光谱特性的相邻区域和可见度差的边界区域，并且正确地分割出所需的对象。 1.2 选题来源与经费支持 本研究课题来源于计算机与信息工程学院 随着传感器技术，航空航天技术，图像处理技术快速的发展，利用卫星遥感图像进行深度学习处理广泛应用于生产实际中。由于农林业遥感图像场景复杂，使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱，本文使用深度学习方法，在现有的的深度学习模型上训练，优化，最终提出一种一种优化后的深度学习模型，经测试，该模型在收集的农林业遥感图像数据集上可以准确的分割出所需的对象，本文提出的模型主要解决如下几个难点：
近日，“林俊杰买虚拟地产浮亏91%”的消息登上微博热搜。记者了解到，2022年11月，歌手林俊杰在Decentraland——全球最大的元宇宙地产销售平台花12.3万美元购买了3块虚拟地产，最近遭遇价格暴跌，目前价值仅为约1万美元，浮亏91%。该消息引发网友热议，吸引了2.7亿人围观阅读，给元宇宙虚拟地产炒作敲响了警钟。
一开始我以为类似苹果手机那种，根据照片计算物体的尺寸。之前根据网上的一个案例确实有研究过一些，当时看的思路是有一个标准参照物，解决了物体景深问题，不过通用性不强，这种只能平铺，如果出现斜的视角，或者其它视角，这个就比较难计算了，最后放弃了。
1、一个不规则四边形地块，能否通过测量边长、对角线长度计算地块的面积，计算公式如何？是否可以画图表示
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