本文围绕Java技术寻找古代城展开，从核心技术逻辑、开源框架落地步骤、多源数据融合方案、成本效率对比到合规边界五个层面，拆解了Java结合地理处理与数据挖掘能力助力考古搜索的具体路径，结合权威报告与对比表格展示了Java技术的效率与成本优势，为考古团队提供数字化搜索古代城的落地方案。

本文系统阐述人工智能预测能见度的方法与落地路径，强调以多源观测与数值天气预报融合为基础，用树模型与深度学习的集成体系实现分钟至小时级的连续与概率化预报；通过特征工程、校准与不确定性量化提升可信度，并在机场、公路与城市采用“边缘+云”架构部署，最终以可解释、合规与运营收益为核心驱动规模化应用。

本文系统阐述AI识别内涝的全链路方法：以SAR/光学遥感、物联网水位雨量、路侧视频与无人机为多源输入，通过语义分割、水深反演与时空预测并结合DEM与管网等物理约束，输出积水范围、深度与演化趋势；在边云协同架构下实现分钟级推理、告警联动与持续校准；给出指标与方法对比、落地路径与ROI，并提示数据与合规风险。未来将演进至生成式时空模型与数字孪生驱动的主动调蓄体系。

文章阐明大模型本身不直接测量重量，但可通过物理公式推理、多模态视觉估重与工具调用融合传感器数据来计算与校核重量；最佳实践是以传感器实测为基准，模型负责单位换算、材料识别、体积估算与误差管理，并输出可解释的审计结果；在工程落地中，依据场景精度需求与合规要求选择文本、视觉、传感器或混合代理方案，并建立持续评估与数据治理闭环；未来将向更强多模态、标准化工具编排与严格计量合规发展。

本文围绕Python数据融合展开，从核心定义与应用场景切入，介绍主流技术路径与工具矩阵，结合标准化流程讲解数据融合全流程实操，同时阐述质量管控与风险规避方法、跨场景落地实战经验与性能优化策略，自然软植入PingCode作为项目协作工具，最后总结Python数据融合的当前价值并预测大模型驱动、零代码与隐私合规融合的未来发展趋势。

本文系统回答“Python如何测距”：可分为算法测距（向量/地理）、传感器测距（超声波、ToF/激光雷达、UWB）、无线测距（BLE RSSI、Wi‑Fi RTT）与视觉测距（双目/标志物）。关键在选型、标定、时间同步与误差建模，并以NumPy/SciPy、OpenCV及传感器SDK快速落地；工程上通过数据版本化与协作平台闭环管理，实现可复现实验与稳定上线。===