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使用此代码模拟基本的 3D 微观结构演变。 这是一个相当古老的代码。 此版本使用环绕边界条件，与新代码相比，计算速度稍慢。 但是，我正在对较新的版本进行一些更改。 所以，当心新版本.. :)

区域生长 区域生长的一种最简单的方法是从某个象素开始，然后检查它的近邻，判断它们是否具有相似性，这个相似性可以是灰度级、彩色、组织、梯度或其他特性。

区域生长算法实现简单历程

为了生成仿生长鳍波动推进器的多种运动模式,提出了一种基于中枢模式发生器(CPG)模型的运动控制方法.利用改进的Matsuoka振荡器,建立了一个含有10个神经振荡器的CPG模型,通过调节CPG模型的输入参数协调控制推进器各鳍条的摆动,得到多种运动模式,基于CPG模型建立了长鳍波动推进器的运动控制器.通过在FPGA中实现CPG控制器,实现长鳍波动推进器的实时在线控制.通过推进器的游动实验,验证了控制器的有效性.

在对林学中的植物生长模型和环境模型综合研究的基础上，提出了一个基于环境敏感的植物动态生长模型，并对此模型的原理和实现方法进行了分析和研究，最后通过相应的可视化技术将该模型应用于虚拟森林的动态仿真系统。

增长曲线 Growthcurver是一个R包，可将生长曲线数据与生态和进化中常见的逻辑方程的标准形式拟合，其参数（增长率，初始种群大小和承载力）可提供有意义的种群级信息，并且简单明了生物学解释。 您可以使用以下命令从R中安装CRAN的最新发行版： install.packages( " growthcurver " ) 您可以使用以下命令从github安装最新的开发版本 # install devtools first if you don't already have the package install.packages( " devtools " ) # then install growthcurver devtools :: install_github( " sprouffske/growthcurver " ) 描述Growthcurver的论文可。 使用成长曲线

在气候变化的背景下，为森林管理目标制定计划变得更加复杂。 降水，温度和二氧化碳的可能变化会严重影响树木的生长，潜在的影响因物种和地区而异。 但是，可以使用模型来实现对这些因素的潜在森林生长响应的整合。 由于需要了解森林生长预测的范围以及不同建模方法的优势和局限性，因此我总结了25个关于未来几十年的预测森林响应研究的结果。 一些模型使用年轮与气候之间的统计关系来预测对未来气候的增长响应，一些模型使用标准林冠层的模拟净光合作用，而许多模型则使用了各种机械细节级别的树或林分生长模型。 总体而言，包含CO2响应的模型预测，美国和加拿大大部分商业林地的森林生长速度将提高2100。 对于适度的变暖，大多数模型在大多数地区均显示出增长。 在更热的情况下，许多模型和地区都显示出更大的增长增强，但预计西南地区，西部山区和加拿大西南部地区等地区将遭受干旱胁迫并增加火灾发生，尽管这些地区的预测是可变的。 预计幼林，被子植物和早期成功种表现出最积极的反应。 结果，取决于种类，商业收获年龄可能会加快几年。 美国中西部和东北部的一些模拟预测净初级生产力将增加一倍或更多，尽管其他研究表明反应较小。 不包含CO2施肥

美国和加拿大地区最常用的林木生长动态预测模型

第7课《兼爱》生长单 .pdf