DeepAccNet.py 描述的 DeepAccNet 的 Python-PyTorch 实现 此方法将使用称为 l-DDT（局部距离差异测试）的度量来估计您的蛋白质模型的效果。 usage: DeepAccNet.py [-h] [--modelpath MODELPATH] [--pdb] [--csv] [--leaveTempFile] [--process PROCESS] [--featurize] [--reprocess] [--verbose] [--bert] [--ensemble] input ... Error predictor network positional arguments: input path to input fold

遥感是一种工具，它通过称为图像分类的过程对于生产土地用途和土地覆盖图非常重要。 为了使图像分类过程成功，应考虑几个因素，包括高质量Landsat图像和辅助数据的可用性，精确的分类过程以及用户的经验和程序专业知识。 这项研究的目的是使用遥感和地理空间信息系统（GIS）技术对研究区域的土地利用/土地覆盖进行分类和绘制地图。 这项研究包括两个部分（1）土地利用/土地覆被（LULC）分类和（2）准确性评估。 在这项研究中，监督分类是使用非参数规则进行的。 土地利用，土地利用的变化和变化的主要类别是农业（65.0％），水体（4.0％）和建成区（18.3％），混交林（5.2％），灌木丛（7.0％）和贫瘠/裸地（0.5％）。 该研究的总体分类准确度为81.7％，kappa系数（K）为0.722。 卡伯系数的等级很高，因此分类图像适合进一步研究。 这项研究提供了重要的信息来源，计划者和决策者可以使用这些信息来可持续地规划环境。