List of working Library Genesis Mirror links, updated for 2024.
Situs web Library Genesis semakin populer di seluruh dunia, tetapi terakdang link situs yang tidak lagi berfungsi. Namun, ini bukan karena masalah teknis, tetapi semata-mata karena organisasi Library Genesis sering mengubah URL situs web utama mereka. Singkatnya, situs web tersebut masih ada, tetapi telah mengubah alamat utamanya.
Beberapa link libgen dapat dilihat di bawah ini.
Fundamentals of satellite remote sensing: an environmental approach, third edition
Fundamentals of Satellite Remote Sensing: An Environmental Approach, Edisi Ketiga, adalah panduan definitif untuk sistem penginderaan jauh yang berfokus pada alat dan metode penginderaan jauh berbasis satelit untuk observasi Bumi berbasis ruang (EO). Buku ini menyajikan keuntungan menggunakan data penginderaan jauh untuk mempelajari dan memantau planet ini, serta menekankan konsep-konsep yang memaksimalkan penggunaan data satelit. Buku ini dimulai dengan pengenalan proses dasar yang memastikan akuisisi citra berbasis ruang, dan memberikan gambaran umum tentang sistem observasi satelit utama. Selanjutnya, buku ini menjelaskan analisis citra visual dan digital, menyoroti berbagai teknik interpretasi, dan menguraikan aplikasinya pada ilmu pengetahuan dan manajemen. Bagian akhir buku ini mencakup integrasi penginderaan jauh dengan Sistem Informasi Geografis (GIS) untuk analisis lingkungan. Edisi terbaru ini ditulis untuk mencerminkan audiens global dan mencakup kemajuan terbaru yang dimasukkan sejak publikasi buku sebelumnya, yang berkaitan dengan akuisisi dan interpretasi data yang diindera dari jarak jauh.
Link: Official link
Mirror: Link
Deep Learning for Time-Series Analysis of Optical Satellite Imagery
Abstrak
Progres signifikan telah dicapai dalam pembelajaran mendalam (deep learning) untuk data pengamatan Bumi dalam beberapa waktu terakhir. Namun, aplikasi multi-temporal dari citra satelit seperti deteksi perubahan dan pertanian masih menghadapi hambatan dataset. Hal ini tidak hanya menghambat kinerja pelatihan tetapi juga mencegah protokol evaluasi yang terstandarisasi dan transparan. Dalam tesis kumulatif ini, saya mencakup empat makalah yang bertujuan untuk meningkatkan ketersediaan dataset dan memanfaatkan sumber daya ini untuk inovasi metodologis dalam deteksi perubahan. Kontribusi ini dibagi menjadi dua bagian. Yang pertama memperkenalkan DENETHOR dan DynamicEarthNet, dua dataset landmark dengan data kebenaran lapangan berkualitas tinggi untuk pemantauan pertanian dan deteksi perubahan. Eksperimen baseline pada kedua dataset menunjukkan perlunya metode yang disesuaikan karena metode saat ini tampaknya tidak mampu menggunakan resolusi temporal dan spasial tinggi data secara efektif.
Kedua, saya memperkenalkan SiROC dan SemiSiROC, dua kontribusi metodologis untuk deteksi perubahan yang efisien dalam pelabelan. SiROC adalah metode tanpa pengawasan yang didasarkan pada analisis lingkungan tetangga untuk deteksi perubahan biner dalam citra optik. SiROC tampil kompetitif pada empat dataset dari berbagai aplikasi deteksi perubahan. Dengan SemiSiROC, saya memanfaatkan ukuran kepercayaan yang cerdas yang terdapat di dalam SiROC untuk pelabelan semu dari adegan yang tidak berlabel. Ukuran kepercayaan ini memungkinkan prioritasisasi adegan yang relevan untuk pelatihan awal metode deteksi perubahan berbasis pembelajaran mendalam dengan label semu. Kemudian, label yang sebenarnya dapat disisihkan untuk penyempurnaan model lebih lanjut. Secara keseluruhan, hasil kami menunjukkan bahwa pipeline semi-supervised ini secara signifikan meningkatkan kinerja keseluruhan untuk semua metode yang kami eksplorasi. Temuan ini tahan terhadap berbagai studi ablation dan menekankan bagaimana keunggulan metode tradisional dan pembelajaran mendalam dapat digabungkan untuk memaksimalkan kinerja deteksi perubahan.
Deep learning for satellite image compression
Generasi baru kamera yang dipasang di satelit dapat mengambil gambar dengan resolusi spasial dan spektral yang lebih tinggi. Peningkatan resolusi ini berarti lebih banyak data yang harus diproses di atas satelit dan dikirimkan ke bumi. Hal ini terutama terjadi karena beberapa tahun terakhir telah terjadi ledakan dalam penggunaan data pengamatan Bumi untuk berbagai aplikasi, mulai dari pertahanan dan pertanian hingga studi perubahan iklim dan keanekaragaman hayati. Oleh karena itu, transmisi volume data yang besar ini memerlukan solusi kompresi yang efisien yang mampu mempertahankan semua informasi yang ada dalam gambar dan yang diperlukan untuk tugas analisis.
Link thesis:
https://hal.science/tel-04355362v1/file/PhD_Manuscript_BACCHUS.pdf
mirror: link
The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular. The online version of the book is now complete and will remain available online for free.
Ebook dapat dilihat di bawah ini
Posit cloud sebelumnya dikenal sebagai RStudio Cloud merupakan salah satu tool online yang powerfull digunakan untuk pengolahan data sains via browser dengan kemudahan tanpa instalaasi dan konfigurasi sistem yang komplek. Dengan menggunakan tool ini dapat melakukan pengolahan data dengan menggunakan bahasa R atau Python.
- Oke, untuk menggunakan tool ini solahkan menuju link posit.cloud sehingga menampilkan halaman web Posit.Cloud.
C:\Windows\System32>wsl -l -v
NAME STATE VERSION
* Ubuntu Stopped 2
C:\Windows\System32>wsl -l -q
Ubuntu
C:\Windows\System32>wsl --unregister Ubuntu
Unregistering.
The operation completed successfully.
Bagi yang membutuhkan ebook tentang Data Analytics dengan menggunakan Python, silahkan download disini
Bagi yang mau test Bahasa Inggris Duolingo dan membutuhkan ebook latihan testnya silahkan download link di bawah
Link download disini
Python sangat simple dengan banyak library serta disuport komunitas yang besar merupakan salah satu pilihan ideal dalam pemanfaatan Machine Leraning. Bagi yang membutuhkan tutorial Python bisa membaca ebook Introduction to Machine Learning with Python.
Silahkan download disini
Map.setCenter(108.04636604969731, -6.531038850703211, 10);
Map.addLayer(clipSRTM, imageVisParam1,'SRTM 30');
Map.addLayer(clipSlope, {}, 'Slope');
Saat ini kurikulum merdeka di tinkat Sekolah Menengah Atas sudah mulai semarak dilakukan di berbagai sekolah, bukan hanya sekolah penggerak atau perintis. Dengan kurikulum merdeka siswa diharapkan mampu belajar mandiri dan berkreasi supaya menjadi lebih maju, kreatif dan bisa berbagi.
Bagi siswa yang memerlukan buku untuk bahan pembelajaran Kurikulum Merdeka bidang IPA kelas XI, saya bagikan link buku dalam bentuk digital sebagai berikut:
Saat ini kurikulum merdeka di tinkat Sekolah Menengah Atas sudah mulai semarak dilakukan di berbagai sekolah, bukan hanya sekolah penggerak atau perintis. Dengan kurikulum merdeka siswa diharapkan mampu belajar mandiri dan berkreasi supaya menjadi lebih maju, kreatif dan bisa berbagi.
Bagi guru yang memerlukan buku untuk bahan pembelajaran Kurikulum Merdeka bidang IPA kelas XI, saya bagikan link buku dalam bentuk digital sebagai berikut:
