近日,中國科學院資源與環境信息系統國家重點實驗室與本源量子合作,首次利用量子機器學習探索數字地形領域,實現了江西省武功山的數字地形模型降尺度。
武功山位于中國江西省中西部,山體呈東北—西南走向,主脈綿延120余千米,總面積約970平方千米
如何采用理論完備的方法實現外蘊量信息(如衛星遙感信息)與內蘊量信息(如地面觀測信息)的有效集成,并解決生態環境曲面建模的誤差問題、多尺度問題、非線性問題和大內存需求問題,一直以來是生態環境信息學面臨的重要挑戰。
關鍵詞: 機器學習
近日,中國科學院資源與環境信息系統國家重點實驗室與本源量子合作,首次利用量子機器學習探索數字地形領域,實現了江西省武功山的數字地形模型降尺度。
武功山位于中國江西省中西部,山體呈東北—西南走向,主脈綿延120余千米,總面積約970平方千米
如何采用理論完備的方法實現外蘊量信息(如衛星遙感信息)與內蘊量信息(如地面觀測信息)的有效集成,并解決生態環境曲面建模的誤差問題、多尺度問題、非線性問題和大內存需求問題,一直以來是生態環境信息學面臨的重要挑戰。
關鍵詞: 機器學習