西北工业大学-2023年硕士研究生入学考试试题821自动控制原理，西工大，考研专业课，自动控制原理，2023年考研试题，其他往年试题可在主页找到

西北工业大学-2024年硕士研究生入学考试试题821自动控制原理，西工大，考研专业课，自动控制原理，2024年考研试题，其他往年试题可在主页找到

CSCD，全称为中国科学引文数据库（Chinese Science Citation Database），是一个综合性的数据库，覆盖了中国出版的科学技术领域的学术期刊。CSCD的核心库和扩展库涵盖了自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、人文社会科学等多个学科，旨在提供一个权威的、高影响力的、并被学术界广泛认可的中国科技期刊的引用和被引用信息。 在CSCD数据库中，核心库（CSCD Core）收录了影响力大的、质量高的学术期刊，能够体现中国科学研究的最新进展和水平。而扩展库（CSCD Extend）则收录了学科面较广、数量较多的其他学术期刊，不仅反映了核心期刊的研究动态，也提供了更为广泛的研究资源。对于研究者而言，核心库和扩展库中的期刊都是重要的文献资料来源。 上述文档内容中的期刊列表是2019-2020年度CSCD来源期刊的样本，这之中包含了多个学科领域的学术期刊，每一项都列出了期刊名称和对应的ISSN号（国际标准期刊编号）。在该列表中，“核心库”一词后面紧跟的备注，表明了该期刊是被认定为核心期刊，具有重要的学术影响力和研究价值。例如，“ActaBiochimica et Biophysica Sinica”（生物化学与生物物理学报）和“Acta Mechanica Sinica”（力学学报）等都是CSCD核心库收录的期刊。 通过这份CSCD期刊列表，读者不仅可以了解到中国科学技术领域中哪些期刊是被学术界普遍认可的，而且还能够根据自身的研究需求选择合适的期刊来获取最新的研究成果。例如，生物科学领域的研究人员可能会特别关注“Acta Biochimica et Biophysica Sinica”，而机械工程领域的学者则会将注意力投向“Acta Mechanica Sinica”。 此外，列表中还包含了一些英文系列的期刊，如“Acta Mathematica Sinica. English Series”（中国数学英文系列）和“Advanced Photonics”（先进光子学），这表明中国的科技期刊不仅在国内有广泛的影响，同时也正积极拓展其在国际上的影响力和认可度。 总体上，CSCD作为一个重要的学术资源平台，其收录的期刊涵盖了广泛的学科，能够为科研人员提供详实的数据支持，促进科学技术的发展和学术交流。通过提供期刊的引用和被引用信息，CSCD帮助研究人员了解和评估期刊的学术价值，从而做出更合理的学术决策。

数据介绍 本文分享一份全国范围的土地利用分类数据。 该数据来源于Esri，以Sentinel-2卫星的遥感图作为数据源，并结合人工智能土地分类模型制作而成。 该数据的时间范围是2017年-2023年，空间分辨率是10米，地理坐标系是WGS-84。 本篇文章主要介绍了一份覆盖全中国的土地利用分类数据集，该数据集的时间跨度为2017年至2023年，具备10米的空间分辨率，是在WGS-84地理坐标系下构建的。数据集的获取得益于Esri公司提供的卫星遥感图像以及应用了人工智能的土地分类模型。该数据集以zip格式压缩存储，并在文件名称列表中标记为“资料数据_233_first.zip”。 从该数据集的内容来看，我们可以得到以下几点重要知识点： 1. 土地利用分类数据的重要性：土地利用分类数据是城市规划、资源管理、环境监测以及灾害预防等领域不可或缺的基础数据。该数据集通过高精度的分类，有助于准确反映土地覆盖情况，为科研人员和决策者提供有效的数据支持。 2. 遥感数据的获取与处理：Esri作为一家国际知名的地理信息系统(GIS)和空间数据提供商，利用Sentinel-2卫星的遥感图作为数据源。Sentinel-2卫星具有多光谱成像能力，能够覆盖全球的陆地表面，为土地利用分类提供了丰富的原始遥感数据。 3. 人工智能技术的应用：在土地利用分类过程中，人工智能土地分类模型的引入显著提高了分类的效率和精度。该模型能够自动识别和分类不同类型的土地覆盖，例如区分农田、森林、城市建筑、水体等多种土地利用类型。 4. 空间分辨率与地理坐标系：本数据集的空间分辨率为10米，这意味着最小可识别的地理单元为10米×10米。同时，数据集采用的是WGS-84地理坐标系，这是一种国际标准的世界地理坐标系统，广泛应用于全球定位系统(GPS)中。 5. 数据集的应用价值：这份土地利用分类数据集可用于多个研究和应用领域，包括但不限于土地资源管理、农业产量估算、城市化进程跟踪、环境影响评估、灾害风险评估等。 6. 数据集格式与访问方式：该数据集以压缩包的形式存在，文件名为“资料数据_233_first.zip”。用户需要解压该压缩包以获取内部的Excel格式数据文件（可能包含.csv、.xlsx等形式）。Excel数据格式便于用户进行进一步的数据处理和分析。 7. 时间跨度的考量：数据集的时间跨度从2017年至2023年，这个时间段的数据有助于观察并分析土地利用变化趋势，为研究土地利用的动态变化提供时间序列数据支持。 通过对这份土地利用分类数据集的详细了解，我们可以看到，它不仅为相关领域的科研提供了丰富而精确的数据资源，也标志着遥感技术和人工智能在地理信息分析中的重要进展。在当前快速发展的社会经济背景下，这份数据集对于理解土地利用模式和环境变化具有非常重要的现实意义。

介绍一个光学设计软件包(OCAD软件包),该软件包可以根据光学设计数据执行我国一系列国家标准和国军标,自动绘制光学系统图及各种零部件(包括棱镜)图。绘出的光学图纸标准、实用、准确,可直接用于生产加工,免除了以往使用Auto CAD等各类绘图平台绘图的繁重手工劳动。该软件包还能直接使用国内外其他光学设计软件的数据文件或生成用于其他光学设计软件的数据文件。

内容概要：本文详细介绍了FPGA的基本概念、特点、应用以及开发流程。首先概述了FPGA的基础知识，包括可重配置、高性能和灵活性等特点。然后详细阐述了FPGA的开发流程，从需求分析、设计输入、功能仿真、综合、布局布线、时序仿真到编程与调试。接着介绍了常用的开发工具，如ISE、Vivado、Quartus Prime和ModelSim。最后提供了两个示例代码：一个是使用Verilog实现的简单LED闪烁示例，另一个是使用VHDL实现的7段数码管显示示例。此外，还列举了一些学习资源，包括官方文档、在线课程、论坛和书籍，以及一些实践建议。 适合人群：对FPGA开发感兴趣的初学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于想要深入了解FPGA开发流程、掌握基本工具使用方法和技术细节的人群。通过本文的学习，读者可以更好地理解FPGA的基本概念，掌握开发流程，并能够动手完成一些基本的FPGA项目。 阅读建议：结合文中提到的学习资源和实践建议，读者可以在理论学习的同时进行实践操作，不断巩固所学知识，并提高实际开发能力。

Xilinx Vivado永久许可证全版本通用，有效期至2037年，支持跨电脑使用,Xilinx Vivado永久License：通用所有版本，跨越至2037年无限制使用,xilinx Vivado 永久license，2037年之前的版本都可以使用，不限电脑 ,Xilinx; Vivado; 永久license; 版本不限; 不限电脑,Xilinx Vivado永久授权，多版本通用，不限电脑使用 Xilinx Vivado是赛灵思公司（Xilinx, Inc.）推出的一款集成设计环境（IDE），主要用于其FPGA（现场可编程门阵列）、SoC（系统芯片）和ACAP（自适应计算加速平台）产品的设计。Vivado许可证的永久版本允许用户在授权的有效期内（根据给定信息，至2037年）无限制使用，且可以在多台计算机上使用，这为用户提供了极大的灵活性和便利性。 从文件名称列表可以看出，内容涵盖了Vivado许可证的获取与使用方法、Vivado在数字电路设计领域的深入解析、Vivado作为集成开发环境所具有的丰富工具特性，以及对于许可证优势的分析。这些内容不仅涉及了许可证的实际使用策略，还包括了对于Vivado技术未来展望的深度讨论。 在数字电路设计与电子设计自动化（EDA）领域，Vivado被视为一种先进的设计工具。它不仅提供了传统硬件描述语言（HDL）的图形化设计界面，还支持高级综合，即利用高层次的描述语言进行更高级别、更抽象的设计。Vivado的这些特性使得它可以在设计的早期阶段就开始进行性能优化，从而显著缩短了产品从设计到市场的时间。 Vivado的技术博客和分析文章，深入探讨了许可证的永久性质，即如何在2037年之前的任何时候，无论技术如何发展，用户都可以使用该版本。跨电脑使用的特性意味着用户可以在不同的工作环境之间切换，而无需担心许可证的限制。 永久许可证的优势在于其不受时间限制，提供给用户长期稳定的设计环境，这对于企业和个人设计师来说，是一种成本效益极高的解决方案。与传统的一次性或订阅模式许可证相比，永久许可证为用户节省了未来不断支付更新和维护费用的可能性，同时也减少了因为软件更新换代而带来的频繁学习成本。 Xilinx Vivado永久许可证的推出，为用户提供了长期使用先进设计工具的保障，同时也体现了赛灵思公司对于用户投资的重视和承诺。无论是在设计效率、成本控制还是在技术前瞻性方面，Vivado都展现了其在FPGA和数字电路设计领域的领导地位。

关于“1985，1990-2023年CLCD, 土地利用分类数据”，该数据集为研究者提供了长时间序列的土地覆盖变化信息，对于环境科学、土地资源管理和城市规划等领域具有极高的研究价值。CLCD即China Land Cover Dataset的缩写，指的是中国土地覆盖数据集。该数据集详细记录了中国从1985年开始至2023年间，以五年为一个时间间隔的土地利用情况，数据分辨率达到了30米，这样的分辨率能够为用户提供比较细致的土地覆盖分析。 具体来说，CLCD数据集覆盖了多个土地利用类型，包括但不限于：耕地、林地、草地、水域、城乡居民用地、工矿用地、未利用地等。数据集中的每一个地类都有一个对应的代码和名称，这些信息包含在地类代码名称对应表中。使用者可以通过这些代码和名称快速定位和分析特定的土地覆盖类型。 GIS（地理信息系统）作为一种处理地理空间数据的工具，在处理和分析CLCD土地利用数据时发挥着核心作用。GIS的强大的空间分析功能可以辅助研究人员进行各种类型的土地覆盖分析，如土地利用变化的空间分布特征、土地覆盖类型转换、土地利用变化的驱动因素分析等。 土地利用分类数据是指按照一定的土地分类系统和分类方法，把研究区域内的土地划分为不同类别，并建立相应的数据库。这些数据通常包含土地覆盖类型、位置、面积等信息。在土地资源管理中，通过土地利用分类数据能够有效监测土地资源使用状况，评估土地资源的可持续利用潜力，为政府决策提供科学依据。此外，土地利用分类数据还能为环境变化研究提供基础数据支持，比如分析全球或区域尺度上的气候变化对土地覆盖的影响。 对于任何研究或项目中需要长时间序列土地覆盖数据的用户而言，此类CLCD土地利用分类数据集都是极具价值的资源。研究者可以利用这些数据集来追踪历史的土地利用变化，识别趋势和模式，并对未来的土地利用进行预测。在城市规划和管理方面，此类数据有助于评估规划政策的实施效果，以及制定更符合可持续发展原则的规划方案。 由于数据集具有涉及时间长、分辨率高、信息量大等特点，对于处理和分析此类数据，具备相关GIS操作技能和专业知识是非常重要的。同时，这类数据的获取、存储、处理、分析和应用，都需严格遵守相关法律法规，确保数据使用的合法性和正当性。 由于CLCD数据集的规模庞大，处理起来具有一定的复杂性，因此研究人员在获取数据后，需要首先整理和预处理数据集，比如进行数据格式转换、数据清洗、数据融合等。只有经过这样的处理，数据才能够被更有效地用于分析和模拟。此外，研究者还需要了解土地覆盖分类系统的原理，以便更准确地解释分析结果。随着遥感技术、GIS技术和计算机技术的发展，处理此类数据集的工具和技术也在不断进步，为土地利用的研究提供了更为强大的支持。 CLCD土地利用分类数据集不仅为土地利用变化研究提供了重要的基础数据，也为政府和科研机构提供了科学决策的依据。随着相关技术的不断进步和研究需求的不断增长，此类数据集在地理信息科学领域中的应用前景将更加广阔。

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《微型计算机》是一本专注于电脑硬件技术与产品，以电脑硬件玩家为主要受众人群，全面报道电脑硬件市场与产品的普及性杂志，在市场动态、新产品、新技术、技术评测、经验共享、理性消费等多方面详细报道各种硬件产品，包括电脑硬件及周边个人数码产品的评测、市场、技术以及应用解决方案的报道。《微型计算机》是国内发行量最大、最具影响力的大众IT硬件杂志，是IT硬件厂商与目标消费者之间的最佳服务和交流平台。