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内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

sci红外期刊

「x-mol微资讯」【天津理工大学叶宁教授团队Sci. Adv.：磷属红外非线性光学晶体设计新策略】网页链接天津理工大学陈金东副研究员和叶宁教授在Science Advances 期刊发表研究论文（第一作者为博士研究生高利华），提出了新的磷属非线性光学晶体设计策略——构筑非对称离子基元驱动共价基团定向排列，利用非对称离子基元驱动共价基团定向以及刚柔耦合双策略，成功设计并合成了四种新的非中心对称的磷化物：[Sr4Br]2[MII3Si25P40]（MII= Mg, Cd）和[Ba3Br][MIIISi10P16]（MIII = Ga, In）。

计算机视觉与深度学习：故障诊断与目标检测 𐟎›‡检测、异常检测、迁移学习、故障诊断、图像分类、姿态估计、关键点检测、网络设计、实验复现、深度网络模型创新等领域的研究与开发。 𐟓š 论文发表：SCI-2、SCI-3、CCF-B、中文核心、EI等期刊会议论文。 𐟔 研究方向：计算机视觉、机器学习、深度学习。 𐟛 ️ 算法调试与改进： YOLOv3/YOLOv4/YOLOv5/YOLOv6/YOLOv7/YOLOv8/YOLOv9/YOLOX Faster RCNN DETR CenterNet 热力图可视化小目标检测行人检测车辆检测渣土车检测绝缘子（红外）检测烟火检测林火监测红外目标检测白细胞检测目标跟踪实例分割旋转目标检测（工地）扬沙扬尘检测 𐟏�𗥤𘚥𚔧”诼š 工业图像异常检测工业机器故障诊断工业产品表面瑕疵检测 𐟌 迁移学习：迁移学习目标检测迁移学习故障诊断 𐟓Š 实验流程与写作指导：完整的实验流程指导：分析性实验、效果可视化、Python绘图等。完整的写作指导：开题、摘要、引言、方法、实验等。 𐟔젥‚…里叶卷积、matlab目标检测、yolov8训练部署、汽车CAN总线异常检测、持续学习毕设指导、课堂行为检测、传统机器学习人脸检测、haar、hog、svm、坐标轴下降法、haar traincascade目标检测、matlab-faster rcnn目标检测、粗糙集分类、movielens用户评价预测、决策树、随机森林、梯度提升树、maskrcnn姿态估计（人体关键点检测）、白细胞分类、2D 3D姿态估计与可视化、空调外机热力图异常检测。

#春日数码研究所# #universal_sci天文酷图# #天文酷图# 【universal_sci天文酷图】一张非常有趣的图像展示了脉冲星 PSR B1509-58 的多波长视角 - 红外图像显示了脉冲星周围大片天空。 - 光学图像更近，显示了周围的气体云 - X 射线数据显示了脉冲星驱动的高能风的影响。来源：X 射线（NASA/CXC/SAO/P.Slane 等人）；红外（2MASS/UMass/IPAC-Caltech）；无线电（Molonglo Obs. Synthesis Tel.））来源：universal_sci 出处：Universal-Sci 翻译：baidu* *：此为机器翻译且未人工审核，可能有不通顺的地方。发布时间：2024年11月27日03时19分31秒#百度初秋打卡挑战赛#

两卫星比拼，谁更强？ 𐟌 Landsat 9 和 Sentinel-2 是当前全球最先进的地球观测卫星，它们为环境监测、农业、灾害响应和气候研究提供了关键数据。以下是这两颗卫星的详细比较：发布日期与机构 Landsat 9：2021年9月27日，由NASA和USGS（美国地质调查局）共同发布。 Sentinel-2A：2015年6月23日发射，Sentinel-2B：2017年3月7日发射，Sentinel-2C：预计2024年9月5日发射，均由欧洲航天局（ESA）发射。空间分辨率 Landsat 9：可见光、NIR、SWIR为30米，热带地区为100米，全色波段为15米，适合城市、农业和基础设施分析。 Sentinel-2：可见光和近红外为10米，SWIR和红边带为20米，大气波段为60米。时间分辨率 Landsat 9：每16天获取一次数据。 Sentinel-2：Sentinel-2A和2B每5天获取一次数据。辐射分辨率 Landsat 9：14位辐射分辨率，允许16,384个强度级别，适合森林监测和水体研究。 Sentinel-2：12位辐射分辨率，提供4096个强度级别，适合大多数植被、土地覆盖和城市监测应用。数据类型和结构 Landsat 9：每天产生约700个场景，通过USGS EarthExplorer、NASA GloVis、LANDViewer和LandsatLook免费开放。 Sentinel-2：每天生成约1500张Sentinel-2A和2B的图像，通过Copernicus Browser、ESA SciHub和Amazon Web Services (AWS)免费开放。这些卫星数据为科学家、研究者和决策者提供了宝贵的地球观测信息，助力环境监测和可持续发展。

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