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MODIStsp

自动化处理MODIS陆地产品时间序列的R软件包

MODIStsp是一个用于自动化处理MODIS陆地产品时间序列数据的R软件包。它集成了下载、拼接、重投影和调整大小等多项预处理功能。用户可自定义处理MODIS HDF文件中的特定图层、提取质量指标和计算光谱指数。处理结果以单波段栅格文件格式保存。MODIStsp提供图形用户界面和命令行两种操作方式,方便不同需求的用户使用。这个开源工具由意大利国家研究委员会远程感应环境研究所开发,旨在简化MODIS数据的时间序列分析流程。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具
GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取
tsfresh是一个开源Python库,专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法,并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列,提供100多种预定义特征,并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务,兼容sklearn、pandas和numpy,可在本地或集群环境运行,为时间序列分析提供了高效解决方案。
OCTIS - 主题模型优化与比较的简便工具
GithubOCTISPython库主题模型开源项目贝叶斯优化预处理数据集
OCTIS 提供全面的主题模型预处理、训练和评估解决方案。通过贝叶斯优化方法,找到最佳超参数。支持经典和神经主题模型,并结合多种前沿评估指标。用户可以加载自定义或预处理数据集,支持Python库和简易Web仪表盘管理实验。
EasyTemporalPointProcess - 灵活可配置的时序点过程开源工具包 支持多框架和结果复现
EasyTPPGithub事件预测开源工具包开源项目时间点过程机器学习
EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。
UniTS - 统一时间序列模型实现多领域任务处理
GithubUniTS多任务学习开源项目时间序列模型迁移学习零样本学习
UniTS是一种统一的时间序列模型,可处理多领域的分类、预测、插补和异常检测任务。该模型使用共享参数方法,无需任务特定模块,在38个多领域数据集上表现优异。UniTS具有零样本、少样本和提示学习能力,能适应新的数据领域和任务。其创新的统一网络主干融合了序列和变量注意力机制以及动态线性运算符,为时间序列分析提供了灵活的解决方案。
Visualis - 开源数据可视化工具集成于DataSphere Studio
BI工具DataSphere StudioGithubLinkisVisualis开源项目数据可视化
Visualis是基于Davinci开发的开源数据可视化工具,集成于DataSphere Studio平台。该工具支持拖拽式报表定义、图表关联分析、数据钻取和全局过滤等功能,并改进了报表水印和数据质量管理。Visualis与DataSphere Studio的无缝集成实现了数据开发到可视化的全流程支持。工具兼容CSV文件和JDBC等多种数据源,提供丰富的可视化组件和交互功能,为用户提供完整的数据应用开发体验。
techniques - 一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术
Github卫星图像图像分割图像分类对象检测开源项目深度学习
本网站详细介绍一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术。这些技术有助于处理复杂的图像尺寸和多元的对象类别,适用于城市规划、环境监测等多个领域。
chattr - RStudio IDE集成的AI对话R包
APIGithubLLMRStudioR包chattr开源项目
chattr是一个集成于RStudio IDE的R语言包,为数据分析师和开发者提供与多种大型语言模型(LLM)交互的接口。支持OpenAI GPT、本地模型和GitHub Copilot等后端,通过Shiny Gadget应用或R脚本方式使用。该包专为探索性数据分析设计,具备代码快速复用、对话历史保存和灵活的提示设置功能。
rtdl - 表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集
GithubRTDL开源项目模型研究深度学习神经网络表格数据
RTDL项目汇集了表格数据深度学习领域的多项前沿研究成果和开源工具包。项目涵盖TabReD基准测试、TabR近邻方法、TabDDPM扩散模型等创新技术,同时深入探讨了数值特征嵌入和预训练目标等关键问题。通过提供丰富的研究论文和实用的软件包,RTDL为表格数据深度学习的技术进步提供了重要支持,是该领域研究人员和实践者的宝贵资源。
ddpm-cd - 基于扩散模型的遥感变化检测方法
DDPM-CDGithub开源项目扩散模型特征提取语义理解遥感变化检测
DDPM-CD项目提出了一种新的遥感变化检测方法,利用预训练的去噪扩散概率模型(DDPM)作为特征提取器。该方法首先在大量遥感图像上预训练DDPM模型,然后微调轻量级变化分类器,利用DDPM提取的特征和变化标签进行训练。实验表明,DDPM-CD在多个变化检测数据集上性能优异,展示了DDPM在变化检测中的有效性。
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