基于宜昌市空气质量监测数据（2014-2017年），通过灰色关联分析法探讨了空气质量影响因素之间的敏感度。结果表明：在宜昌市空气质量的主要污染物（SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO以及O3）中，SO2、NO2、PM10、PM2.5的主要影响因素为森林覆盖率、年末总人口、工业烟粉尘排放量；CO与O3的影响因素较为相似，主要为地区生产总值、入境旅游人数、工业生产总值、建筑业生产总值以及人均公共绿地面积，但CO的主要影响因素还包括施工面积。

之前公司上班常用的图像质量测评软件

利用abaqus输出结构的质量矩阵和刚度矩阵。

根据自然资源部国土整治中心发布的第三次全国国土调查县级耕地资源质量分类数据库标准建设的数据库空库。表格基本确定，后期改动很少。

汪博士 解读PMP考试6-无水印，便于打浏览阅读，文字清楚内容丰富，对应PMbook .

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现图像质量评估标准SSIM 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： MATLAB实现full-reference 图像质量评估标准SSIM的程序源码，包含完整代码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

数据库 教学质量评价系统

基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf

语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

广义质量矩阵 广义刚度矩阵 13.7.1 正则坐标与主振型矩阵 同理: 其中: