3、信息技术领域的显著趋势与转型

信息技术领域的显著趋势与转型

1. 云 IT

云中心正成为部署和交付各类软件应用的一站式 IT 解决方案。云存储用于存放企业、客户和机密数据,云平台加速了云的搭建和维护,云基础设施则经过高度优化和组织,用于托管 IT 平台和业务应用。不同的分布式云环境相互连接,构建联合云。云环境的标准化旨在消除供应商锁定等问题,形成开放云。大型单体应用被拆解为微服务,并迁移到云环境供众多用户订阅和使用。传统应用通过微服务架构和容器化技术进行现代化改造并迁移到云端。随着云成为集中、整合、分区、自动化和共享的 IT 基础设施,企业 IT 正朝着云 IT 发展。

云模式的受欢迎程度急剧上升,被广泛认为是整个 IT 领域具有颠覆性、变革性和创新性的技术。其直接好处包括通过合理化、简化、提高利用率和优化实现 IT 敏捷性。以下是云 IT 的几个方面:
- 自适应 IT :为了维持企业 IT 的价值,出现了一系列受云启发的创新,如面向服务的部署、交付、定价和消费模式。随着 IT 敏捷性的无缝融入,通过有意识地采用和适应云理念,企业的敏捷性、自主性、可承受性和适应性得到了保障。
- 以人为本的 IT :云支持集中但联合的工作模式,在全球范围内运作。例如,如今云环境中积累了数十万的智能手机应用和服务,有专门的云用于交付移动应用,还有强大的智能手机和可穿戴设备用于访问云资源和应用。随着超高速宽带通信基础设施将先进的计算和存储基础设施连接起来,设备、服务和事物的互联网时代即将成为现实。具有自我、环境和情境感知能力的服务将变得普遍、丰富且廉价,IT 将实现巨大转变,精准满足人们的需求。个人 IT 将蓬勃发展,为个人和集体带来无数优势和自动化。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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