1. Titolo della Pagina * Testo: Reinvenzione del Sistema · Investimento Preciso · Redditività Rapida Rapporto di Sintesi del Piano di Rinascita Strategica * Stile: Le tre parole chiave principali devono essere in grassetto e ingrandite, con il sottotitolo leggermente più piccolo. L'allineamento generale deve essere centrato, utilizzando un carattere blu scuro o grigio scuro. 2. Tre Pilastri Fondamentali (Corpo della Pagina, utilizzando tre moduli grafici di uguale larghezza disposti orizzontalmente uno accanto all'altro) * Modulo 1: Pilastro del Valore del Prodotto * Icona: Semplice icona "📈" (tendenza al rialzo) * Titolo: Pilastro del Valore del Prodotto * Descrizione Principale: Migliorare la competitività del prodotto Ottenere l'aggiornamento del valore e il premio * Modulo 2: Pilastro della Produzione Intelligente * Icona: Semplice icona lineare "⚙️" (ingranaggio) * Titolo: Pilastro della Produzione Intelligente * Descrizione Principale: Ottimizzazione dei processi e guidata dall'IA Ottenere la riduzione dei costi, l'aumento dell'efficienza e la produzione stabile * Modulo 3: Pilastro del Profitto Ambientale * Icona: Semplice icona lineare "🔄" (riciclo) * Titolo: Pilastro del Profitto Ambientale * Descrizione Principale: Sistema di trattamento basato sulle risorse Trasformare l'onere ambientale in reddito sostenibile 3. Percorso Principale e Proposta di Valore (In basso al centro, utilizzando una semplice espressione grafica) * Titolo: Percorso di Implementazione Chiaro * Suggerimento per l'Illustrazione: * Un grafico a freccia o a scala che sale dolcemente da sinistra a destra, a simboleggiare il percorso di sviluppo. * Tre frasi concise possono essere contrassegnate sopra il percorso: 1. Investimento e Trasformazione del Sistema 2. Riduzione dei Costi e Miglioramento dei Profitti 3. Funzionamento Sostenibile e Stabile * Slogan del Valore Fondamentale: Investimento Limitato · Rinascita Fondamentale 4. Dichiarazione di Sintesi Finale * Testo: "Bloccare con precisione i colli di bottiglia, aggiornare sistematicamente la tecnologia e trasformare gli oneri in risorse" * Stile: Allineamento centrato, il colore riprende il titolo. 5. Requisiti Generali di Aspetto e Layout * Colore: Il colore principale è il blu scuro (professionale, affidabile), integrato da uno sfondo e linee grigio chiaro. I titoli o le icone chiave possono essere enfatizzati utilizzando il colore principale. * Stile Icona: Utilizzare icone monocromatiche, lineari e semplici in modo uniforme per mantenere la purezza visiva. * Carattere: Utilizzare un carattere sans-serif chiaro (come Source Han Sans, Microsoft YaHei) e distinguere i livelli di informazione solo attraverso le dimensioni e lo spessore del carattere. * Layout: I tre moduli pilastro sono distribuiti uniformemente in orizzontale e il percorso e la sintesi finale sottostante sono disposti in sequenza. Assicurarsi che ogni modulo sia allineato in modo ordinato, con spazio bianco sufficiente e senza decorazioni ridondanti.
Illustrazione scientifica di: ```python import os import re...
![Illustrazione scientifica di:
```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
# =========================
# Configurazione
# =========================
class Config:
# ✅ Nuova versione: Excel dei punti di accumulo acqua (aggiunta pioggia cumulata)
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'
# Risultati della simulazione CA e dati geografici
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 & Campionamento
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Soglia di profondità dell'acqua per campioni negativi: < 1cm
tile_size = 200 # Dimensione della tile per il campionamento spaziale uniforme dei campioni negativi (unità: cella della griglia)
# Tipi di codifica one-hot di Landuse (possono essere modificati in base ai dati effettivi)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relativo all'addestramento
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)
