博二下-辅助修改济南超算霍老师关于中尺度涡的专硕博士论文
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老师说计划8月份完成这个,
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WPS 个人文件夹+文件链接目录,
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计划将本文档相关文件保存到 WPS 个人文件夹: PHDcancidateG2S2_辅助修改济南超算霍老师关于中尺度涡的专硕博士论文 ,
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2024-08-02 13:00:00, 导出该文件夹下的文档链接目录, 权限限制仅自己观看,
https://kdocs.cn/l/ceSG7LtNncCJ | 毕业论文-基于多源数据的海洋中尺度涡智能探测与三维结构反演技术研究-v2.docx |
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https://kdocs.cn/l/cmsIOtjdOA5M | 1722576884518.png |
https://kdocs.cn/l/cvPcp6KantLs | 1722576884554.png |
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2024-08-03 23:30:00, 导出该文件夹下的文档链接目录, 权限限制所有人观看,
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https://kdocs.cn/l/cnDe1dzygHGP | 西北太平洋不同纬度带海洋涡旋对大气强迫作用的对比研究_蔡志颖_2021硕士 |
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https://kdocs.cn/l/cc8cp2wtQwBV | 基于深度学习的海洋涡旋识别方法研究_刘启明_2022硕士 |
https://kdocs.cn/l/cs9PeMjSep7h | 基于机器学习的大气海洋典型涡旋系统预测方法研究_王新_2020硕士 |
https://kdocs.cn/l/co6cqKlNJaYM | 基于全卷积网络的海洋涡旋智能识别方法研究_李刚_2023硕士 |
https://kdocs.cn/l/cpAphNtLhPQd | 基于海平面高度数据的涡旋检测方法研究_赵文洋_2020硕士 |
https://kdocs.cn/l/ceNMssr96UvI | 基于卫星遥感观测的南大洋印度洋扇区涡旋特征分布研究_李等_2023硕士 |
https://kdocs.cn/l/ckPZja7PnT41 | 基于多源卫星测高数据的南海中尺度涡探测研究_2022硕士 |
https://kdocs.cn/l/ccyK4ZTuAHO8 | 多源数据中尺度涡三维结构分析方法研究_张春华_2019 |
https://kdocs.cn/l/carIxVn50763 | 基于卷积神经网络的海洋中尺度涡旋检测算法研究_郝滢洁_2017硕士 |
https://kdocs.cn/l/cfFGtyb4Sly5 | 基于机器学习的海洋中尺度涡检测识别研究综述_张家灏_2021 |
https://kdocs.cn/l/cbBUbos9enVO | 基于深度学习的海洋中尺度涡识别与可视化_芦旭熠_2020 |
https://kdocs.cn/l/cb3uFCTUUHxF | Oceanic mesoscale eddy detection method based on deep learning |
https://kdocs.cn/l/crqFBk09ntzX | 基于生成对抗网络模型的热带和亚热带海洋中尺度涡预报研究_2022 |
https://kdocs.cn/l/cp0A52pLW0IB | 南海中尺度涡的识别及统计特征分析_崔凤娟_2015硕士 |
https://kdocs.cn/l/cvbIAP38oy35 | Identifying Oceanic Eddy With an Edge-Enhanced Multiscale Convolutional Network |
https://kdocs.cn/l/cdlCDI3lZOJe | EddyNet, A deep neural network for pixel-wise classification of oceanic eddies |
https://kdocs.cn/l/chM2FNAlQyFy | Characteristics of global ocean abnormal mesoscale eddies derived from the fusion of sea surface height and temperature data by deep learning |
https://kdocs.cn/l/crq9irA2DxEW | Deep-sst-eddies, A deep learning framework to detect oceanic eddies in sea surface temperature images |
https://kdocs.cn/l/ccUeG8ViLruS | Automatic Detection of Ocean Eddy based on Deep Learning Technique with Attention Mechanism |
https://kdocs.cn/l/crOVvs5VMjLS | MU-Net, Modified U-Net Architecture for Automatic Ocean Eddy Detection |
https://kdocs.cn/l/cdVMnv8mnzak | Oceanic mesoscale eddy detection and convolutional neural network complexity |
https://kdocs.cn/l/cgWRVa56u5hr | A deep framework for eddy detection and tracking from satellite sea surface height data |
https://kdocs.cn/l/ctlvNsfL5PGO | Oceanic Eddy Identification Using an AI Scheme |
https://kdocs.cn/l/cf3It6Aml8AK | High kinetic energy mesoscale eddy identification based on multi-task learning and multi-source data |
https://kdocs.cn/l/ccJVC8tnpFCh | Statistical characteristics of mesoscale eddies in the North Pacific derived from satellite altimetry |
https://kdocs.cn/l/cme1bagGmKXW | The near-global ocean mesoscale eddy atmospheric-oceanic-biological interaction observational dataset |
https://kdocs.cn/l/cfOGCAapsSQo | Deep learning with multi-scale feature fusion in remote sensing for automatic oceanic eddy detection |
https://kdocs.cn/l/cv34SMN69OUD | 毕业论文-基于多源数据的海洋中尺度涡智能探测与三维结构反演技术研究-ljc20240804 |
https://kdocs.cn/l/ciDzJAaOLaAD | 中国近海中尺度涡分区分类与影响初探_齐庆华 |
https://kdocs.cn/l/ccnKPN58kJb5 | Temperature Structure Inversion of Mesoscale Eddies in the South China Sea Based on Deep Learning |
https://kdocs.cn/l/ceSG7LtNncCJ | 毕业论文-基于多源数据的海洋中尺度涡智能探测与三维结构反演技术研究-v2 |
https://kdocs.cn/l/cmsIOtjdOA5M | 1722576884518 |
https://kdocs.cn/l/cvPcp6KantLs | 1722576884554 |
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学习人工智能方法, 学习毕业大论文的写法,
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整体浏览, 另存文档进行修订,
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【金山文档 | WPS云文档】 毕业论文-基于多源数据的海洋中尺度涡智能探测与三维结构反演技术研究-ljc20240804.docx
https://www.kdocs.cn/l/cv34SMN69OUD
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前两个创新点对应了两篇文章, 感觉很棒,
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FAQ, 创新点3个, 应该对应3章, 第5章缺失的很严重, 而且感觉也没有规划清楚写什么, 突出轻量化部署?,
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下载文献, (霍老师本身的文章), (霍老师论文中引用的中文文章), (霍老师论文中引用的英文文章), (知网相关的中文文献),
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2024-08-04 下午2点50王老师办公室开会,
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大体浏览,
【金山文档 | WPS云文档】 毕业论文-基于多源数据的海洋中尺度涡智能探测与三维结构反演技术研究-v2-20240804.docx
https://www.kdocs.cn/l/cuLQHkCAVJDH
老师分发的3个中尺度涡的资料,
补充内容,
坐好发呆,
2024-08-05 早上9点王老师办公室开会,
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会议纪要:
目录提取出来, 进行工作的分配和安排, 具体到每个人写什么部分,
个人申请尽量少做少说少写,
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第一章, 按照新的目录进行, 梳理句子, (刘锦灿+霍吉东)
第二章 (潘+霍吉东)
第三章 (霍吉东, 注: 本章之修改了目录, 重新梳理语言)
第四章 (丁杰+霍吉东)
第五章 (霍吉东)
第六章 (王际朝)
参考文献 (怎么梳理?最后梳理, 刘锦灿+丁杰)
最终格式 (霍吉东)
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时间节点: 今天 5 号, 678, 初稿;
初稿完成后, 25日,终稿.
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【金山文档 | WPS云文档】 会议纪要-20240805.docx
https://www.kdocs.cn/l/ccRvAngIh8Va
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2024-08-05 下午修改参考文献顺序,
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FAQ, 如何调整顺序? 逻辑是什么?,
原文的 [6], 是在第三次出现的, 那么[6]应该改为 [3]
即, 第几次出现,
如何判断第几次出现?
首先提取 docx 原文的所有 [], [,]需要拆分成[] [] ,
【金山文档 | WPS云文档】 毕业论文-基于多源数据的海洋中尺度涡智能探测与三维结构反演技术研究-v2-20240805-ForReferenceNumber.docx
https://www.kdocs.cn/l/cerK0v8djfRgVScode 仅保留所需要的 []
Python 获取参考文献重新排序的序号, 获取正文参考文献引用重新排序的序号,
a = [1,2,7,9,16,17,8,86,87,6,10,11,12,5,19,20,30,32,36,30,32,34,42,43,21,55,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,24,33,34,35,31,36,37,38,35,39,40,38,41,39,42,43,44,45,46,47,34,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,35,71,72,73,88,94,95,96,97,98,99,100,101,102,89,90,91,92,89,55,75,76,78,79,80,20] print('a:') print(a) # a 中重复的元素, 仅保留首次出现的那个 # 使用集合去重 seen = set() unique_a = [] for item in a: if item not in seen: unique_a.append(item) seen.add(item) print('unique_a:') print(unique_a) b = [] c = [] for i in range(105): if i>=1 and i <=102: # 论文中最大的参考文献索引是 102 # print(i) b.append(i) # 判断数字 7 首次在 unique_a 出现对应的索引, 索引+1, try: c.append(unique_a.index(i)+1) except: c.append(-99) pass print('b:') print(b) print('c:') print(c) # 遍历并打印对应元素 for b_elem, c_elem in zip(b, c): print(f'b: {b_elem}, c: {c_elem}') d = [] for i in a: d.append(c[i-1]) pass print('d:') print(d) # 遍历并打印对应元素 for a_elem, d_elem in zip(a, d): print(f'a: {a_elem}, d: {d_elem}')
参考文献重新排序,
【金山文档 | WPS云文档】 毕业论文-基于多源数据的海洋中尺度涡智能探测与三维结构反演技术研究-v2-20240806-ljc.docx
https://www.kdocs.cn/l/coicz5uMcaUW
依据,b: 1, c: 1 b: 2, c: 2 b: 3, c: -99 b: 4, c: -99 b: 5, c: 14 b: 6, c: 10 b: 7, c: 3 b: 8, c: 7 b: 9, c: 4 b: 10, c: 11 b: 11, c: 12 b: 12, c: 13 b: 13, c: -99 b: 14, c: -99 b: 15, c: -99 b: 16, c: 5 b: 17, c: 6 b: 18, c: -99 b: 19, c: 15 b: 20, c: 16 b: 21, c: 23 b: 22, c: 25 b: 23, c: 26 b: 24, c: 27 b: 25, c: 28 b: 26, c: 29 b: 27, c: 30 b: 28, c: 31 b: 29, c: 32 b: 30, c: 17 b: 31, c: 33 b: 32, c: 18 b: 33, c: 34 b: 34, c: 20 b: 35, c: 35 b: 36, c: 19 b: 37, c: 36 b: 38, c: 37 b: 39, c: 38 b: 40, c: 39 b: 41, c: 40 b: 42, c: 21 b: 43, c: 22 b: 44, c: 41 b: 45, c: 42 b: 46, c: 43 b: 47, c: 44 b: 48, c: 45 b: 49, c: 46 b: 50, c: 47 b: 51, c: 48 b: 52, c: 49 b: 53, c: 50 b: 54, c: 51 b: 55, c: 24 b: 56, c: 52 b: 57, c: 53 b: 58, c: 54 b: 59, c: 55 b: 60, c: 56 b: 61, c: 57 b: 62, c: 58 b: 63, c: 59 b: 64, c: 60 b: 65, c: 61 b: 66, c: 62 b: 67, c: 63 b: 68, c: 64 b: 69, c: 65 b: 70, c: 66 b: 71, c: 67 b: 72, c: 68 b: 73, c: 69 b: 74, c: -99 b: 75, c: 84 b: 76, c: 85 b: 77, c: -99 b: 78, c: 86 b: 79, c: 87 b: 80, c: 88 b: 81, c: -99 b: 82, c: -99 b: 83, c: -99 b: 84, c: -99 b: 85, c: -99 b: 86, c: 8 b: 87, c: 9 b: 88, c: 70 b: 89, c: 80 b: 90, c: 81 b: 91, c: 82 b: 92, c: 83 b: 93, c: -99 b: 94, c: 71 b: 95, c: 72 b: 96, c: 73 b: 97, c: 74 b: 98, c: 75 b: 99, c: 76 b: 100, c: 77 b: 101, c: 78 b: 102, c: 79
正文参考文献引用重新排序,
【金山文档 | WPS云文档】 毕业论文-基于多源数据的海洋中尺度涡智能探测与三维结构反演技术研究-v2-20240806-ljc.docx
https://www.kdocs.cn/l/coicz5uMcaUW
依据,a: 1, d: 1 a: 2, d: 2 a: 7, d: 3 a: 9, d: 4 a: 16, d: 5 a: 17, d: 6 a: 8, d: 7 a: 86, d: 8 a: 87, d: 9 a: 6, d: 10 a: 10, d: 11 a: 11, d: 12 a: 12, d: 13 a: 5, d: 14 a: 19, d: 15 a: 20, d: 16 a: 30, d: 17 a: 32, d: 18 a: 36, d: 19 a: 30, d: 17 a: 32, d: 18 a: 34, d: 20 a: 42, d: 21 a: 43, d: 22 a: 21, d: 23 a: 55, d: 24 a: 22, d: 25 a: 23, d: 26 a: 24, d: 27 a: 25, d: 28 a: 26, d: 29 a: 27, d: 30 a: 28, d: 31 a: 29, d: 32 a: 30, d: 17 a: 31, d: 33 a: 32, d: 18 a: 24, d: 27 a: 33, d: 34 a: 34, d: 20 a: 35, d: 35 a: 31, d: 33 a: 36, d: 19 a: 37, d: 36 a: 38, d: 37 a: 35, d: 35 a: 39, d: 38 a: 40, d: 39 a: 38, d: 37 a: 41, d: 40 a: 39, d: 38 a: 42, d: 21 a: 43, d: 22 a: 44, d: 41 a: 45, d: 42 a: 46, d: 43 a: 47, d: 44 a: 34, d: 20 a: 48, d: 45 a: 49, d: 46 a: 50, d: 47 a: 51, d: 48 a: 52, d: 49 a: 53, d: 50 a: 54, d: 51 a: 55, d: 24 a: 56, d: 52 a: 57, d: 53 a: 58, d: 54 a: 59, d: 55 a: 60, d: 56 a: 61, d: 57 a: 62, d: 58 a: 63, d: 59 a: 64, d: 60 a: 65, d: 61 a: 66, d: 62 a: 67, d: 63 a: 68, d: 64 a: 69, d: 65 a: 70, d: 66 a: 35, d: 35 a: 71, d: 67 a: 72, d: 68 a: 73, d: 69 a: 88, d: 70 a: 94, d: 71 a: 95, d: 72 a: 96, d: 73 a: 97, d: 74 a: 98, d: 75 a: 99, d: 76 a: 100, d: 77 a: 101, d: 78 a: 102, d: 79 a: 89, d: 80 a: 90, d: 81 a: 91, d: 82 a: 92, d: 83 a: 89, d: 80 a: 55, d: 24 a: 75, d: 84 a: 76, d: 85 a: 78, d: 86 a: 79, d: 87 a: 80, d: 88 a: 20, d: 16
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2024-08-07 下午发到群里?, (暂时不发),
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2024-08-07 晚上修改第一章的中文语言表达, (AI Chat),
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【金山文档 | WPS云文档】 毕业论文-基于多源数据的海洋中尺度涡智能探测与三维结构反演技术研究-v2-20240807-ljc.docx
https://www.kdocs.cn/l/cp4szhQG994U
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