1. Titre de la page * Texte : Réinvention du système · Investissement précis · Rentabilité rapide Rapport de synthèse du plan de renaissance stratégique * Style : Les trois mots-clés principaux doivent être en gras et agrandis, avec le sous-titre légèrement plus petit. L'alignement général doit être centré, en utilisant une police bleu foncé ou gris foncé. 2. Trois piliers centraux (Corps de la page, utilisant trois modules graphiques de largeur égale disposés horizontalement côte à côte) * Module 1 : Pilier de la valeur du produit * Icône : Icône simple "📈" (tendance à la hausse) * Titre : Pilier de la valeur du produit * Description principale : Améliorer la compétitivité du produit Réaliser une mise à niveau de la valeur et une prime * Module 2 : Pilier de la production intelligente * Icône : Icône linéaire simple "⚙️" (engrenage) * Titre : Pilier de la production intelligente * Description principale : Optimisation basée sur l'IA et des processus Réaliser une réduction des coûts, une augmentation de l'efficacité et une production stable * Module 3 : Pilier du profit environnemental * Icône : Icône linéaire simple "🔄" (recyclage) * Titre : Pilier du profit environnemental * Description principale : Système de traitement basé sur les ressources Transformer le fardeau environnemental en revenu durable 3. Chemin central et proposition de valeur (Centre inférieur, utilisant une expression graphique simple) * Titre : Chemin de mise en œuvre clair * Suggestion d'illustration : * Une flèche ou un graphique en échelle s'élevant doucement de gauche à droite, symbolisant le chemin de développement. * Trois phrases concises peuvent être marquées au-dessus du chemin : 1. Investissement et transformation du système 2. Réduction des coûts et amélioration des bénéfices 3. Fonctionnement durable et stable * Slogan de valeur central : Investissement limité · Renaissance fondamentale 4. Déclaration de synthèse en bas * Texte : "Verrouiller précisément les goulots d'étranglement, mettre à niveau systématiquement la technologie et transformer les fardeaux en actifs" * Style : Alignement centré, la couleur fait écho au titre. 5. Exigences générales en matière d'aspect visuel et de mise en page * Couleur : La couleur principale est le bleu foncé (professionnel, fiable), complétée par un fond et des lignes gris clair. Les titres ou icônes clés peuvent être mis en évidence en utilisant la couleur principale. * Style d'icône : Utilisez des icônes monochromes, linéaires et simples de manière uniforme pour maintenir la pureté visuelle. * Police : Utilisez une police sans empattement claire (telle que Source Han Sans, Microsoft YaHei) et distinguez les niveaux d'information uniquement par la taille et l'épaisseur de la police. * Mise en page : Les trois modules de piliers sont répartis uniformément horizontalement, et le chemin et le résumé inférieur ci-dessous sont disposés séquentiellement. Assurez-vous que chaque module est aligné proprement, avec suffisamment d'espace blanc et sans décoration redondante.
```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
# =========================
# Configuration
# =========================
class Config:
# ✅ Nouvelle version : Excel des points d'accumulation d'eau (ajout de la pluviométrie cumulée)
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'
# Résultats de la simulation CA et données géographiques
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 & Échantillonnage
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Seuil de profondeur d'eau pour les échantillons négatifs : < 1cm
tile_size = 200 # Taille de la tuile d'échantillonnage spatial uniforme pour les échantillons négatifs (unité : cellule de grille)
# Types d'encodage one-hot de l'occupation du sol (peut être ajusté en fonction de vos données réelles)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Lié à l'entraînement
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)
