1. Título de la página * Texto: Reinversión del Sistema · Inversión Precisa · Rentabilidad Rápida Informe Resumen del Plan de Renacimiento Estratégico * Estilo: Las tres palabras clave principales deben estar en negrita y ampliadas, con el subtítulo ligeramente más pequeño. La alineación general debe estar centrada, utilizando una fuente azul oscuro o gris oscuro. 2. Tres Pilares Centrales (Cuerpo de la página, utilizando tres módulos gráficos de igual anchura dispuestos horizontalmente uno al lado del otro) * Módulo 1: Pilar del Valor del Producto * Icono: Icono simple "📈" (tendencia ascendente) * Título: Pilar del Valor del Producto * Descripción Central: Mejorar la competitividad del producto Lograr la actualización del valor y la prima * Módulo 2: Pilar de la Producción Inteligente * Icono: Icono lineal simple "⚙️" (engranaje) * Título: Pilar de la Producción Inteligente * Descripción Central: Optimización impulsada por la IA y los procesos Lograr la reducción de costes, el aumento de la eficiencia y la producción estable * Módulo 3: Pilar del Beneficio Ambiental * Icono: Icono lineal simple "🔄" (reciclaje) * Título: Pilar del Beneficio Ambiental * Descripción Central: Sistema de tratamiento basado en recursos Transformar la carga ambiental en ingresos sostenibles 3. Ruta Central y Propuesta de Valor (Centro inferior, utilizando una expresión gráfica simple) * Título: Ruta de Implementación Clara * Sugerencia de Ilustración: * Una flecha o gráfico de escalera que se eleva suavemente de izquierda a derecha, simbolizando la ruta de desarrollo. * Se pueden marcar tres frases concisas por encima de la ruta: 1. Inversión y Transformación del Sistema 2. Reducción de Costes y Mejora de Beneficios 3. Operación Sostenible y Estable * Eslogan del Valor Central: Inversión Limitada · Renacimiento Fundamental 4. Declaración Resumen Inferior * Texto: "Bloquear con precisión los cuellos de botella, actualizar sistemáticamente la tecnología y transformar las cargas en activos" * Estilo: Alineación centrada, el color hace eco del título. 5. Requisitos Visuales y de Diseño Generales * Color: El color principal es el azul oscuro (profesional, fiable), complementado con un fondo y líneas de color gris claro. Los títulos o iconos clave pueden enfatizarse utilizando el color principal. * Estilo del Icono: Utilizar iconos monocromáticos, lineales y sencillos de forma uniforme para mantener la pureza visual. * Fuente: Utilizar una fuente sans-serif clara (como Source Han Sans, Microsoft YaHei), y distinguir los niveles de información sólo a través del tamaño y el grosor de la fuente. * Diseño: Los tres módulos de pilares se distribuyen uniformemente en horizontal, y la ruta y el resumen inferior se disponen secuencialmente. Asegúrese de que cada módulo esté alineado cuidadosamente, con suficiente espacio en blanco y sin decoración redundante.
```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
# =========================
# Configuración
# =========================
class Config:
# ✅ Nueva versión: Excel de puntos de acumulación de agua (se añadió la precipitación acumulada)
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'
# Resultados de la simulación CA y datos geográficos
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
# Parche y Muestreo
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Umbral de profundidad del agua para muestras negativas: < 1cm
tile_size = 200 # Tamaño de la celda para el muestreo espacial uniforme de muestras negativas (unidad: celda de la cuadrícula)
# Tipos de codificación one-hot de uso del suelo (se pueden ajustar según sus datos reales)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relacionado con el entrenamiento
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)
