随着人工智能（AI）的快速发展，地球物理学界的学生和研究人员都想知道AI能给地球物理学发现带来什么。作者对深度学习（DL）这一流行的人工智能技术进行了回顾，供地球物理学读者了解最近的进展、开放的问题和未来的趋势。这篇评论旨在为更多的地球物理研究人员、学生和教师了解和使用DL技术铺平道路。
This dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2020 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. For more information see the associated journal article: High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes (Nature, 2016) and the online Data Users Guide.
当选美国国家工程院院士是工程领域专家的最高专业荣誉之一，以表彰入选者「在工程研究、实践、教育等方面做出的重大贡献」，「在新兴领域技术做出的开拓性工作和传统工程领域中的重大贡献」以及「在开发/实施工程教育方面的创新贡献」。
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 中国探月新发现！ 月球特定区域富含水资源，可开发利用那种。 该成果来自国家空间科学中心（NSSC）和中国科学院（CAS）地质与地球物理研究所组成联合研究团队。 通过对嫦娥五号样本的研究，他们发现了太阳风在月球表面产生水的证据。 团队领导者林杨挺进一步阐释——他们的研究表明，月球南极区域的水含量可能比人们以往认为的还要多，且比较容易开采利用。 鉴于中国已有计划在月球南极建立科研站，该发现有着重要意义。 目前，该研究刚被国际权威学术期刊《美国国家科学院院刊
这是国外一个非常厉害的数据科学学习平台DataCamp数据科学大牛Karlijn Willems写的一篇图文《8步成为数据科学家》。
最近几天，珠峰高程测量队一直在为登顶测量努力着，其实在专业测绘科技工作者眼中，珠穆朗玛峰的高程并不是只有一个，而是有“雪面海拔高”、“雪面正常高”、“岩石面海拔高”、“雪面大地高”，这是怎么回事？
由于《地球物理学报》每一篇文章都有一个专门的链接，官网可以点击下载按钮免费下载，所以网页解析下载地址和可以实现自动下载。以最新一期（2020年4月第63卷 第4期）为例，利用网页信息读取自动下载当期文献，方便阅读与检索。
Schneider, R., Bonavita, M., Geer, A. et al. ESA-ECMWF Report on recent progress and research directions in machine learning for Earth System observation and prediction. npj Clim Atmos Sci 5, 51 (2022). https://doi.org/10.1038/s41612-022-00269-z
2021年12月09日20：00，博雅数智讲堂第7期在腾讯会议、B站和知乎成功举办，本次报告题目为”隐私保护计算简介及应用探索“。本期活动吸引全国700余名高校教师参加。
麻省理工学院的研究人员使用神经网络识别地震数据中隐藏的低频地震波。这项技术可能有助于科学家更准确地绘制地球内部的地图
据《科学美国人》报道，预测地震是地震学长期追寻的目标。毕竟，地震是致命的，正是因为它们没有规律——不期而至，引发火灾和海啸，有时夺取成千上万条性命。如果科学家能够在大地震到来前数周或数月对公众发出警告，就能进行疏散和其他准备，拯救无数的生命。 即使很多科学家都进行了努力，但到目前为止还没有人找到可靠的方法来预测地震。有些专家认为这是徒劳的尝试。美国洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）的地球物理学家保罗·约翰逊（Paul Johnson）表示，“如果你说自己打
英国剑桥大学发布一项研究显示，机器学习技术在实验室模拟状态下能成功预测地震，未来或许能更高效预测这类灾害的发生。来自英国和美国的一组研究人员使用机器学习技术成功预测了地震的发生。尽管他们的研究工作是在实验室里进行的，但这个实验与现实生活中的情况非常相似，其研究结果可以用来预测地震发生的时间。 来自英国剑桥大学（University of Cambridge）、美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)和美国波士顿大学(Boston University)的研究
编者按----作者是北京大学地球物理学系毕业的高材生，优秀的地球物理学家。这位朋友也是一个出色的诗人和作家。
最近公司在做一个IoT项目，需要把分布在全国的电池设备连接上中央服务器并上报数据。服务器端使用java+netty来进行开发，测试这块是个麻烦事了。之前团都是使用jmeter来进行压力测试，但jmeter这种基于线程方式的测试工具很难在单机上模拟出较高的并发数，使用搜索引擎看一下最后我们选择了使用Locust来进行压测。Locust基于gevent使用协程机制，避免了系统资源调度，由此可以大幅度提高单机的并发性能。
今天小编继续介绍优质的第三方工具，而基于小伙伴们私信关于Python中地理相关的优质第三方库太少等问题，小编今天继续推出空间地理相关的优质计算和绘制工具。今天的主角为我们的Python-pyGIMLi 库，推文的主要内容如下：
2022年11月14-17日，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和欧空局（ESA）联合举办了第3届机器学习用于地球系统观测和预报主题研讨会。这次会期为4天的研讨会，采用以线下为主和少量线上报告的方式，包括了43个口头报告，40个墙报，内容十分丰富。
梦晨 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 刚刚，2021年诺贝尔物理学奖结果揭晓。 今年的物理奖依旧分为两部分，授予3位对理解复杂系统做出突破贡献的物理学家。 其中一半颁给了真锅淑郎 （Syukuro Mnabe）和克劳斯·哈塞尔曼（Klaus Hasselmann）： 以表彰他们为地球气候建立了物理模型，量化其变异性并可靠地预测全球变暖。 另一半颁给乔治·帕里西（Giorgio Parisi）： 以表彰其在原子到行星尺度的物理系统中发现无序和涨落的相互作用。 也就是说，真锅淑郎和K
灰度图 ，Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。8位像素灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。
谷歌的地理引擎，通过一些简单的API我们就可以在几十PB大小的数据内进行弹性运算，以获得我们需要的结果。我们每个人都有权利平等的来享受这个美好的世界。
黑洞刷屏已经持续了好多天，黑洞照片并不是大家所认为的拍出来的，而是通过望远镜阵列采集的数据并使用一定的算法进行合成的。既然要实现算法必然离不开代码，对于数据分析以及数据可视化做的最好的也就是 Python 了，但是仅仅使用 Python 的数据分析以及数据可视化的模块或者包远远不够，天文学的东西太多了，如果一个一个自定义根本不切实际，于是有人想到要把这些天文学的东西封装起来，然后就出现了即将要讲解的 Python 模块——astropy。天文地理，与之对应的还有一个地理学的模块（我之前用过）——geopy。今天就来重点介绍这两个模块！
本书作者是武汉大学中国南极测绘研究中心教授、“中国极地测绘之父”鄂栋臣老师（1939年7月-2019年2月21日）。本篇推文为纪念鄂老师，也为传承弘扬鄂老师在极地研究不怕吃苦勇于奋进的精神。鄂栋臣老师虽然走了，但是他的征程仍将继续。祝福中国极地研究越来越好。
借助无人监督的学习算法，地球物理学家发现了大片热的致密岩石，这些岩石位于地球表面以下将近3,000公里，隐藏在太平洋下方。
来源：AI科技评论本文约4800字，建议阅读10+分钟今年早些时候，一个由数学家和地球科学家组成的团队发现了一种全新的近似奇点的方法——他们利用了深度学习方法，能够直接观察奇点。 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将
几个世纪以来，数学家们一直想知道欧拉流体方程在某些情况下是否会崩溃或被“爆破”。一种新的机器学习方法让研究人员确信，这种“爆破”即将到来。 作者｜ Jordana Cepelewicz 编译｜钱磊、Ailleurs 编辑｜陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Jordana Cepelewicz 编译：钱磊、Ailleurs 编辑：陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将无法描述这个世界的理想情况，数学家们有理由怀疑这些流体行为的模型
哥白尼数字高程模型（Copernicus DEM，COP-DEM）是欧洲航天局（ESA）发布的全球范围30米和90米分辨率数字高程模型（DEM）。该模型是数字表面模型（DSM），它表示地球表面（包括建筑物、基础设施和植被）的高程。COP-DEM是开源的，并且具有平面和高程精度最高的DEM之一。前言 – 人工智能教程
自从有了OMI（Ozone Monitoring Instrument）这个超灵敏的新工具，NASA可以纤毫毕现地观察空气污染的加剧和减轻现象了，具体能细致到社区级别。在结果中出现了一些令人意外的发现。 在2004年，NASA发射了Aura卫星，这颗卫星是用作监测地球臭氧层的。Aura搭载了众多设备，其中之一就是OMI，臭氧层监测仪。它能够发回关于二氧化氮监测信息，也就是我们的汽车，工厂和电厂排放出来的气体。燃烧化石燃料时产生的空气污染是衡量某个地区抑制空气污染结果好坏的标尺。 今天，NASA公布了从发射A
Laura Guertin被选为地球科学杰出教授，以表彰她在大学社区的教学、研究和服务方面的卓越记录。
Qt是软件开发领域中非常著名的C++可视化开发平台。本书以Qt 5.11为平台，介绍Qt和QML编程及其应用开发。全书分为5个部分。第1部分为Qt基础，在上一版的基础上增加了Qt操作表格处理软件Excel数据和字处理软件Word数据的内容。第2部分为Qt综合实例，重新设计了电子商城系统、MyWord字处理软件、微信客户端程序。第3部分为Qt扩展应用OpenCV，首先配置OpenCV-3.4.3，然后介绍典型图片处理。第4部分为QML和Qt Quick及其应用，介绍了QML及Qt Quick相关内容，【综合实例】为多功能文档查看器。第5部分为附录，介绍了C++相关知识和Qt 5简单调试。本书提供配套的视频，分析典型案例，通过扫描二维码播放。为了方便读者上机练习，书中实例提供源代码，其编号为CH×××。源代码及其工程文件可从华信教育资源网（http：//www.hxedu.com.cn）免费下载。本书既可作为Qt 的学习和参考用书，也可作为大学教材或Qt 5培训用书。
谷歌希望利用人工智能和机器学习来快速预测当地天气。在一篇论文和附带的博客文章中，这家科技巨头详细介绍了一个人工智能系统，该系统利用卫星图像生成“几乎是瞬间”的高分辨率预测——平均分辨率大约为1公里，延迟时间只有5-10分钟。它背后的研究人员说，它甚至在发展的早期就超过了传统模型。
COMSOL Multiphysics是一款多物理场仿真软件，它可以用于模拟和优化各种工程和科学应用，例如结构力学、电磁场、流体力学、化学反应、热传导等。下面是COMSOL Multiphysics 6.1的功能介绍和安装配置：
Comsol Multiphysics是一款广泛应用于科学计算和工程领域的计算机仿真软件。该软件具有多物理场耦合、自适应网格划分等强大的功能，可支持二维和三维物理场模拟，并被广泛应用于电子、机械、化学、生物等领域的工程设计、优化和分析。由于Comsol软件具有较为复杂的模型设置和求解过程，而且是一款国际化软件，因此在中文市场的推广和应用仍然面临一些挑战。
今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray，之所以给大家推荐这个工具包，是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容，其就是使用Xarray工具绘制的。先给大家看一下新增的可视化预览图：
这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象站数据的网站，不需要注册，包含全球多个国家数据，中国气象站数量涵盖了934个，每小时、月度、年度数据可直接下载，台站资料也很全面，包括国际交换站、基本站等，还有民国时期的气象资料。不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据，常用
他们分别是潘建伟、 David Ruchien Liu （美籍华人）、Marica Branchesi、Emily Whitehead、Scott Pruitt、Jennifer Byrne、Lassina Zerbo、Víctor Cruz-Atienza、Ann Olivarius 、Khaled Toukan。
“关于作者：王宏琳，油气勘探计算机软件国家工程研究中心教授级高级工程师，中国石油天然气集团公司咨询中心专家委员会工程技术专家组专家，享受特殊津贴专家。
当朋友得知我的研究方向是气候变化时，总会一本正经的问我：明天下不下雨。每次我都要解释好一会儿。所以，开篇先温习一下天气与气候的概念。
数据同化(Data Assimilation)：在地球物理学领域，数据同化就是利用物理特性以及时间演变定律的一致性约束将观测信息加入到模式状态中的一种分析技术。简单的说：数据同化就是利用一系列约束条件将观测信息加到模式中，更改模式的初始状态和观测更为接近(即尽可能接近真实大气状态的真实状态)，来达到更好的预报效果。
我们都喜欢免费的东西，对吧？实际上，虽然网络上充斥着各种免费信息，但这些信息有时是错误或具有误导性的。但以下这 20 个是被广泛认为相当可信的免费数据源。
CCNL: Consistent And Corrected Nighttime Light Dataset from DMSP-OLS (1992-2013)
开发实时3D声纳技术和海底智能的公司Coda Octopus发布了一种新产品，该产品使用AI自动检测和识别不同的水下物体。
Google Earth Engine (GEE)是一个基于云计算的遥感大数据处理平台，能够在全球尺度下进行地理空间数据分析和交互免费的计算平台。GEE主要面向研究人员，GEE已广泛应用于各个学科，包括全球森林变化、全球地表水变化、作物产量估算、稻田制图、城市制图、洪水制图、火灾恢复和疟疾风险图谱等。它也已集成到许多第三方应用程序中，例如分析物种栖息地范围、监测气候和评估土地利用变化等。
自从1979年NASA的「旅行者号」第一次看到了木星的闪电以来，人们一直认为木星的闪电与地球的闪电很相似。但「朱诺号」却让我们看到了一个不太寻常的闪电。
官方地址：https://www.heywhale.com/home/competition
---- 新智元报道 来源：NASA 编辑：小匀 【新智元导读】在登陆火星这件事上，人类可能要落后「狗狗」了？近日，NASA和加州理工学院的研究人员展示了「火星犬」，这只机器狗由波士顿动力的Spot改进而来，并一系列配备了AI和传感设备，比起好奇号、毅力号等火星探测器，这只「火星犬」不仅体型小、速度快，还更利于探测火星的险恶地形和地下洞穴。 估计就连天天做火星梦的马斯克都想不到，「狗」可能会比人更快一步，登陆火星。 在12月14日在线举行的美国地球物理联盟(AGU)年会上，NASA和加州理工学院
C语言中，如果简单的输出txt，或者dat文件，或者我们需要输出标准化格式化的的数据，那么我们就会需要这个函数，我在地球物理学专业课中实验课编程中，总会遇到这个函数，现在我就把收集来的信息分享一下。fprintf是C/C++中的一个格式化写—库函数，位于头文件中，其作用是格式化输 出到一个流/文件中；函数原型为int fprintf( FILE *stream, const char *format, [ argument ]…)，fprintf()函数根据指定的格式(format)向输出流(stream)写入数据(argument)。
随着接触的地图种类越来越多，每种产品对地图服务的坐标系的要求不同，今天遇到了整理的好文，整理记录分享。
今天最冷的是莫过于朋友圈里的北京，对于做相关研究的可以从SSW角度去分析一下，转载了煎蛋和University of Bristol的两篇文章，仅供参考。
ABoVE: AirSWOT Color-Infrared Imagery Over Alaska and Canada, 2017
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