1. Seitentitel * Text: Systemerneuerung · Präzise Investition · Schnelle Rentabilität Strategischer Neugeburtsplan – Zusammenfassungsbericht * Stil: Die drei Kern-Keywords sollten fett und vergrößert sein, mit dem Untertitel etwas kleiner. Die Gesamtausrichtung sollte zentriert sein, mit einer dunkelblauen oder dunkelgrauen Schriftart. 2. Drei Kernsäulen (Seitenkörper, Verwendung von drei gleich breiten Grafikmodulen, die horizontal nebeneinander angeordnet sind) * Modul 1: Produktsäule * Symbol: Einfaches "📈" (Aufwärtstrend) Symbol * Titel: Produktsäule * Kernbeschreibung: Produktwettbewerbsfähigkeit verbessern Wertsteigerung und Premium erzielen * Modul 2: Intelligente Produktionssäule * Symbol: Einfaches lineares "⚙️" (Zahnrad) Symbol * Titel: Intelligente Produktionssäule * Kernbeschreibung: KI-gesteuerte und Prozessoptimierung Kostensenkung, Effizienzsteigerung und stabile Produktion erzielen * Modul 3: Umweltgewinnsäule * Symbol: Einfaches lineares "🔄" (Recycle) Symbol * Titel: Umweltgewinnsäule * Kernbeschreibung: Ressourcenbasiertes Behandlungssystem Umweltbelastung in nachhaltiges Einkommen verwandeln 3. Kernpfad und Wertversprechen (Unten mittig, unter Verwendung eines einfachen grafischen Ausdrucks) * Titel: Klarer Implementierungspfad * Illustrationsvorschlag: * Ein sanft ansteigender Pfeil oder eine Leitergrafik von links nach rechts, die den Entwicklungspfad symbolisiert. * Drei prägnante Phrasen können über dem Pfad markiert werden: 1. Systeminvestition und Transformation 2. Kostensenkung und Gewinnverbesserung 3. Nachhaltiger und stabiler Betrieb * Kernwert-Slogan: Begrenzte Investition · Fundamentale Neugeburt 4. Abschließende Zusammenfassung unten * Text: "Engpässe präzise lokalisieren, Technologie systematisch aufrüsten und Belastungen in Vermögenswerte verwandeln" * Stil: Zentrierte Ausrichtung, Farbe spiegelt den Titel wider. 5. Allgemeine visuelle und Layout-Anforderungen * Farbe: Die Hauptfarbe ist Dunkelblau (professionell, zuverlässig), ergänzt durch einen hellgrauen Hintergrund und Linien. Wichtige Titel oder Symbole können mit der Hauptfarbe hervorgehoben werden. * Symbolstil: Verwenden Sie einfarbige, lineare und einfache Symbole einheitlich, um die visuelle Reinheit zu erhalten. * Schriftart: Verwenden Sie eine klare serifenlose Schriftart (wie Source Han Sans, Microsoft YaHei) und unterscheiden Sie Informationsstufen nur durch Schriftgröße und -stärke. * Layout: Die drei Säulenmodule sind horizontal gleichmäßig verteilt, und der Pfad und die abschließende Zusammenfassung unten sind sequenziell angeordnet. Stellen Sie sicher, dass jedes Modul sauber ausgerichtet ist, mit ausreichend Freiraum und ohne redundante Dekoration.
```python import os import re import numpy as np import pand...
![```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
# =========================
# Konfiguration
# =========================
class Config:
# ✅ Neue Version: Excel-Datei mit Wasseransammlungspunkten (mit kumulativem Niederschlag)
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# CA-Simulationsergebnisse & Geographische Daten
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# Patch & Sampling
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Schwellenwert für Wassertiefe für negative Stichproben: < 1cm
tile_size = 200 # Räumliche, gleichmäßige Sampling-Kachelgröße für negative Stichproben (Einheit: Rasterzelle)
# Landnutzungs-One-Hot-Encoding-Typen (können an Ihre tatsächlichen Daten angepasst werden)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Trainingsbezogen
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
