کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Climate models lack the necessary resolution for urban climate studies, requiring computationally intensive processes to estimate high resolution air temperatures. In contrast, Data-driven approaches offer faster and more accurate air temperature downscaling. This study presents a data-driven framework for downscaling air temperature using publicly available outputs from urban climate models, specifically datasets generated by UrbClim. The proposed framework utilized morphological features extracted from LiDAR data. To extract urban morphological features, first a three-dimensional building model was created using LiDAR data and deep learning models. Then, these features were integrated with meteorological parameters such as wind, humidity, etc., to downscale air temperature using machine learning algorithms. The results demonstrated that the developed framework effectively extracted urban morphological features from LiDAR data. Deep learning algorithms played a crucial role in generating three-dimensional models for extracting the aforementioned features. Also, the evaluation of air temperature downscaling results using various machine learning models indicated that the LightGBM model had the best performance with an RMSE of 0.352°K and MAE of 0.215°K. Furthermore, the examination of final air temperature maps derived from downscaling showed that the developed framework successfully estimated air temperatures at higher resolutions, enabling the identification of local air temperature patterns at street level. The corresponding source codes are available on GitHub: https://github.com/FatemehCh97/Air-Temperature-Downscaling.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های آب و هوا فاقد وضوح لازم برای مطالعات آب و هوایی شهری هستند و برای برآورد دمای هوا با وضوح بالا نیاز به فرآیندهای محاسباتی فشرده دارند.در مقابل ، رویکردهای داده محور کاهش دمای هوا سریعتر و دقیق تر را ارائه می دهند.این مطالعه یک چارچوب داده محور برای پایین آمدن دمای هوا با استفاده از خروجی های عمومی از مدلهای آب و هوایی شهری ، به ویژه مجموعه داده های تولید شده توسط URBCLIM ارائه می دهد.چارچوب پیشنهادی از ویژگی های مورفولوژیکی استخراج شده از داده های LIDAR استفاده شده است.برای استخراج ویژگی های مورفولوژیکی شهری ، ابتدا یک مدل ساختمان سه بعدی با استفاده از داده های LIDAR و مدل های یادگیری عمیق ایجاد شد.سپس ، این ویژگی ها با پارامترهای هواشناسی مانند باد ، رطوبت و غیره تا دمای پایین هوا با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین ادغام شدند.نتایج نشان داد که چارچوب توسعه یافته به طور موثری ویژگی های مورفولوژیکی شهری را از داده های LIDAR استخراج می کند.الگوریتم های یادگیری عمیق نقش مهمی در تولید مدلهای سه بعدی برای استخراج ویژگی های فوق داشتند.همچنین ، ارزیابی نتایج پایین آمدن دمای هوا با استفاده از مدلهای مختلف یادگیری ماشین نشان داد که مدل LightGBM با RMSE با 0.352 درجه K و MAE 0.215 درجه کیلوگرم بهترین عملکرد را دارد.علاوه بر این ، بررسی نقشه های دمای هوای نهایی حاصل از پایین آمدن نشان داد که چارچوب توسعه یافته با موفقیت دمای هوا را در وضوح بالاتر تخمین زده می شود ، و این امکان را فراهم می آورد تا الگوهای دمای هوا محلی را در سطح خیابان انجام دهد.کدهای منبع مربوطه در GitHub موجود است: https://github.com/fatemehch97/air-temperature-downscaling.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
