逐渐的人为入侵和不断增长的用水需求，需要对可持续性管理进行频繁的水质监测。 与费力，费时的现场测量不同，基于遥感的水质检索被证明有望克服时空覆盖方面的困难。 但是，远程估计的水质参数主要与水的可见性和光学活性有关。 这项研究提出了一种研究方法的结果，该方法可通过卫星图像得出浅水内陆水体中与氧气有关的水质参数，即溶解氧（DO）。 该方法根据相互关联的光学性质推导溶解氧水平，这些光学性质决定了氧气的消耗和在水中的释放。 使用各种参数组合对多种回归算法进行了比较分析； 即浊度，总悬浮固体（TSS），叶绿素a和温度。 为了涵盖Edku沿海湖泊所经历的各种条件，将覆盖四个季节的地面真相测量值与相应的卫星图像一起使用。 虽然结果显示在考虑的某些组合中具有成功的统计显着相关性，但最佳结果是浊度和温度的自然对数得出的。 使用夏季和秋季数据（R2 0.79）开发算法模型，然后使用冬季和Spring数据（R2 0.67）进行验证。 提取的溶解氧浓度突显了该沿海湖泊内污染程度和分区性质的变化，这与边界相互作用和内部流动动力学的不规则性有关。 本研究中提出的方法鼓励使用天基地球观测产品扩大应用范围，以探索与水

转子碰摩系统的非线性数值分析，王璋奇，杨文刚，建立了基于瞬时碰摩力的偏心转子碰摩模型，该碰摩模型为分段线性系统，数值求解该类系统需采用接缝法，但是直接的数值方法无法准

目前,多数矿山采用FLAC3D进行边坡稳定数值模拟,然而在使用FLAC3D软件时,会发现建模比较困难,并浪费大量时间。结合工程实例,介绍CASS与ANSYS的FLAC3D非工作帮稳定性分析,进而分析3种软件在数值模拟中各自的作用,并分析边坡的稳定性。

在这项工作中，我们为边缘状态为共形自由度且中心电荷对应于陪集结构su（2）k⊕su（2 + 1维）的一大类2 + 1维非阿贝尔拓扑自旋液体提出了一种有效的低能理论。 2）k'/ su（2）k + k'。 对于k'的特定值，它为unit最小和超保形模型提供了级数。 这些空位相最近被建议从一维耦合量子线阵列中获得。 通过这样做，我们在两种不同的方法之间提供了明确的关系：量子线和Chern-Simons体积理论。 首先，我们在相互作用的量子线与相应的边缘保形场理论之间建立了直接联系，事实证明这是根据手性测量的WZW模型给出的。 依靠体积-边缘对应关系，我们能够构建潜在的非阿贝尔的Chern-Simons有效场论。

为了克服新能源电力对电网产生的影响,传统的火电机组必须提升其快速变负荷能力。在对汽轮机及回热系统特性研究的基础上,提出了一种改进的凝结水节流方案。为了实现对凝结水节流系统的高效、安全控制,通过对凝结水节流系统的特性分析并经过一定的简化,建立1000MW火电机组凝结水节流系统非线性动态模型,根据模型结构并结合实验数据对模型参数进行辨识。通过对模型输出与机组实际输出的对比验证中可以看出,模型的响应与机组实际输出完全一致,具有很好的仿真精度,该模型可以应用于凝结水节流系统的控制优化。

以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

本作品基于现有图像识别技术，针对图像识别对环境的苛刻要求，研究了一种非接触物体尺寸形态测量系统。该系统结合激光管测距、目标精准捕捉以及目标识别算法，最后得到目标物体的形态和尺寸。选用STM32F401最小系统为核心板，用舵机搭建二维云台，选用OpenMV、L10雷达测距模块测量目标物的形态尺寸以及与装置的距离，测量结果从串口输出显示在OLED屏上。 该系统主要由STM32F4系列单片机，机器视觉模块，激光测距模块，人机交互模块以及二维云台组成。机器视觉模块识别物体形状和尺寸，激光测距测量被测物与该测量装置的距离。两者所测数据返回给单片机，单片机控制云台完成指定任务后将测量数据显示在人机交互模块上。 OpenMV采用的STM32F427拥有丰富的硬件资源，引出UART，I2C，SPI，PWM，ADC，DAC以及GPIO等接口方便扩展外围功能。USB接口用于连接电脑上的集成开发环境OpenMVIDE，协助完成编程、调试和更新固件等工作。TF卡槽支持大容量的TF卡，可以用于存放程序和保存照片等。

针对工业过程的非线性和多模态特征,提出了一种基于局部近邻标准化(local neighborhood standard ization,LNS)和主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)结合的故障检测算法。首先,将样本数据通过局部近邻标准化(local neighbor standardization,LNS)算法,对每个样本构建k近邻数据集;然后应用k近邻数据集的均值和方差对当前样本进行标准化处理;最后使用PPA对已经标准化处理后的样本建模,计算出T2和SPE统计量,并确定控制限进行故障检测。LNS算法能够去除数据中的多模态特征,而PPA算法能够有效的处理非线性数据,因此LNS-PPA方法能够提高具有多模态非线性特征的工业过程故障检测能力。将该方法应用于多模态非线性数值例子和田纳西伊斯曼(TE)化工过程,并将测试结果与主元分析法(principal component analysis,PCA)、主多项式分析法进行对比,其结果能够有效验证LNS-PPA的优越性。

mainetcn Maimai DX 国服成绩查询 API。 使用方法 在你的 Node.js 项目中安装 mainetcn 包，并获取国服 maimaiNET 的访问 token 后，就可以在本项目中调取你的国服 Maimai DX 成绩数据和游戏历史数据。 以下是简单的例子。 const mainetcn = require('mainetcn') async function profile() { try { return (await mainetcn.gamedata({ ult: 'abc...', userId: '123...' })) } catch (e) { console.log(e) /* 不推荐在生产环境使用这种错误捕捉逻辑。 */ } } console.log(profile()) 访问 Token？什么鬼？ 由于国服 maimaiNET

VC6.0写的 能够实现逻辑运算（逻辑非、逻辑加、逻辑乘、逻辑异）、定点整数的单符号位补码加减运算、定点整数的原码一位乘法运算和浮点数的加减运算。