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本圖集利用遙感、地理信息系統(tǒng)等技術(shù)手段，在獲取宏觀、動態(tài)的亞非歐65個國家和地區(qū)自然地理背景、社會經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)環(huán)境演變以及自然災害等多源數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，開展了多層次、多領(lǐng)域的脆弱性系統(tǒng)評價。本圖集全面展示了亞非歐65個國家和地區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)環(huán)境演變、資源供給與保障、人類發(fā)展的脆弱性狀況以及災害危險性特點。

本書緊扣人工智能和深地資源探測國際學術(shù)前沿，主要介紹礦產(chǎn)資源潛力智能評價的概念和深度學習算法基本原理，重點介紹基于深度學習開展礦產(chǎn)資源潛力評價的具體實施步驟，包括軟件環(huán)境配置、數(shù)據(jù)預處理、樣本制作、模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)節(jié)與優(yōu)化等。本書可為解決深度學習用于礦產(chǎn)資源潛力評價中面臨的訓練樣本少、模型構(gòu)建難、可解釋性差等難題提供方