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

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语音信号处理-降噪算法模型：内含数据集以及源码

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将分布式电源（DG）以馈线方式接入的配电网系统化简成含“T”节点的配电网络，以母线节点和馈线为树干，将负荷按权值由小到大顺序加入生成树中。以孤岛内功率平衡条件为约束，利用图论分析法中sollin算法求解最小树，进而实现孤岛的划分。算例分析结果表明：基于sollin的图论分析方法能对含DG的配电网进行快速划分，且有效提高了DG的利用率。

本课程包括下面6个经典目标检测算法模型的讲解： 1.基于自己数据集的Faster RCNN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 2.基于自己数据集的RFCN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 3.基于自己数据集的SSD模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 4.基于自己数据集的MobilenetSSD模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 5.Yolov2模型验证以及nnie上仿真和运行。 6.Yolov3tiny模型验证以及nnie上仿真和运行。 本课程特色： 1.实用性强，几乎囊括了当前所有经典的目标检测算法模型。 2.有深度。从模型框架原理、搭建、训练自己数据集一直讲到模型量化成wk文件、仿真以及开发板上运行。

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