DevExpress_12.2.6_D7-XE4 Delphi7亲测可用，自动安装。 拥有180多种VCL界面控件，功能丰富且易于上手 DevExpress VCL Subscription 是 Devexpress公司旗下用户界面产品套包，包含该公司所有VCL控件产品和 ASP.NET控件产品以及相关产品的完整源码。所包含的控件有：数据录入，图表，数据分析，导航，布局，网格，日程管理，样式，打印和工作流等，让您快速开发出完美、强大的VCL应用程序！DevExpress VCL Subscription曾用名为"Developer Express VCL Subscr iption"。

图像融合 M3FD 数据集 论文：Dual Adversarial Learning and a Multi-scenario Multi-Modality Benchmark to Fuse Infrared and Visible for Object Detection 下载链接：https://github.com/JinyuanLiu-CV/TarDAL 数据集：该数据集仅包含整个数据集中的M3FD_Fusion文件 为方便网络不好的同学，现将此数据集进行上传。

Teradata金融行业数据模型是Teradata公司为满足金融机构在数据管理和分析方面需求而设计的一种专业数据模型。这个模型是Teradata统一数据模型（Unified Data Architecture, UDA）的一部分，旨在帮助金融服务业提升数据处理效率，支持复杂的业务分析，以及确保数据的一致性和准确性。 Teradata的统一数据模型是一种全面的数据架构方法，它整合了多种数据存储技术，包括数据仓库、大数据处理和实时分析。通过这种方式，企业能够更有效地管理海量数据，快速响应业务需求，并在不同的数据源之间实现无缝的数据流动。 在金融行业，数据模型的设计尤为重要，因为金融机构需要处理大量的交易数据、客户信息、市场动态等，这些数据需要被准确、高效地存储和分析。Teradata金融行业数据模型通常包括以下几个关键部分： 1. 客户数据模型：这部分涵盖了客户的个人信息、账户信息、交易历史等，用于客户行为分析、风险评估和个性化服务。 2. 产品数据模型：涉及各类金融产品如贷款、保险、投资等的详细信息，用于产品管理和市场营销。 3. 交易数据模型：记录各种金融交易，包括存款、取款、转账、投资等，支持交易审计、反洗钱监控和绩效评估。 4. 市场数据模型：包含股票、债券、外汇等市场的实时和历史数据，用于市场分析和策略制定。 5. 风险与合规数据模型：关注信贷风险、操作风险、合规性要求等，确保业务在法规框架内运行。 6. 绩效与度量数据模型：提供关键业绩指标（KPIs），支持管理层决策和业务优化。 Teradata的金融行业数据模型不仅提供了结构化的数据存储方案，还通过元数据管理和数据治理工具，保证了数据质量，提高了数据的可用性和可信度。"teradata ldm two.pdf"和"teradata ldm one.pdf"可能是详细阐述这些数据模型概念和技术的文档，包含具体的设计原则、实施步骤和最佳实践。 使用Teradata金融行业数据模型，金融机构可以构建一个强大且灵活的数据平台，支持实时分析、预测性建模、数据挖掘等高级分析功能，从而提升业务效率，降低风险，增强客户满意度，并在竞争激烈的金融市场中获得竞争优势。同时，该模型也能帮助金融机构更好地符合监管要求，确保数据安全和隐私保护。

Matlab simulink 风储联合，风光储一次二次调频，混合储能调频，等值系统，风电渗透率可调，风机为综合惯量，惯性和下垂控制，储能渗透率可调，储能下垂控制，光伏为变压减载一次调频 混合储能调频为电容储能和电池储能结合调频，电容储能主要是维持风机电压平衡 最后一张图片为储能参与电力系统二次调频图，由于是离散模型，所以储能出力有波动，对储能出力进行优化。 风电有三相ABC电压电流，离散模型。 50HZ 60HZ都有。 除了风储调频实际系统，火储调频也有。 仿真速度很快 在电力系统中，风储联合调频技术已成为一种有效提高电网稳定性和响应能力的重要方法。本文将详细介绍Matlab simulink中风储联合系统调频的实践应用，以及风光储一次二次调频、混合储能调频、等值系统等关键技术点。 风储联合系统调频是指通过结合风能和储能系统，对电网频率进行实时调节。这涉及到风光储一次二次调频的策略，其中一次调频主要用于对频率的快速响应，而二次调频则更加注重系统的稳定性和经济性。在Matlab simulink环境下，可以模拟这些调频过程，为研究和实践提供有力支持。 混合储能调频是指将电容储能和电池储能技术结合起来，以提高调频的效果。电容储能由于其快速的响应特性，主要负责维持风电机组的电压平衡，而电池储能则能够在更长的时间尺度上提供稳定的调频支持。在Matlab simulink中，可以模拟混合储能系统的工作原理和调频性能，对不同储能技术的配合使用进行深入研究。 等值系统是在对大型风电场或电力系统进行仿真分析时，为了简化模型而采用的一种方法。等值技术通过将多个相同或相似的元素等效为一个单一元素，来减少模型的复杂度，但同时保留了原有系统的动态特性。在Matlab simulink中，等值系统的研究对于提高仿真效率和准确性有着重要作用。 风电渗透率是指风电在电网总发电量中所占的比例，该指标反映了风电在电力系统中的重要性和影响程度。在Matlab simulink中，通过调整风电渗透率，可以研究风电波动对电网稳定性的影响，并探索相应对策。 风机的惯性和下垂控制是风储联合调频中的关键技术之一。惯性控制能够模拟传统发电机组的惯性响应特性，为电网提供快速的频率支持。下垂控制则是一种基于频率和电压偏差的控制策略，能够根据系统的实时需求调整风机的输出功率。 储能渗透率是指储能系统在电网中所占的比例，它直接关联到储能系统对电网调频能力的贡献。储能系统的下垂控制与风机的下垂控制类似，但更多关注于在一次二次调频中储能的出力调节，以实现电力系统的稳定运行。 在Matlab simulink中，光伏系统也可以通过变压减载实现一次调频。这是利用光伏发电的可调节特性，在电网频率偏离正常值时，通过调节光伏输出来辅助电网频率的稳定。 仿真模型的精确度和运行速度也是衡量仿真系统性能的重要指标。Matlab simulink提供了快速准确的仿真环境，不仅能够模拟风储联合调频的全过程，还包括火储调频系统的研究，为电力系统的优化提供了有力的工具。 Matlab simulink在风储联合调频技术中的应用，涉及了多个关键技术点，为电力系统的稳定性研究和优化提供了强大支持。通过这些仿真技术的实践与应用，可以有效提高电力系统的响应速度和调频质量，对于促进可再生能源的高效利用和电网的智能化发展具有重要意义。

工具包已包含高清海岸线数据(gshhg)与高清地形数据(etopo1) m_map工具包中m_gshhs.m与m_etopo2.m函数内文件路径已更改完毕 直接将m_map文件夹复制至matlab安装地址内toolbox文件夹下，并在matlab软件中增加m_map文件路径即可使用

内容概要：本文档为gee scripts.txt，主要展示了利用Google Earth Engine（GEE）平台进行特定土地覆盖类型（如高盐度盐滩，即apicum类）的遥感影像处理与分类的Python脚本。首先初始化了GEE环境，接着定义了年份、类别ID和类别名称等参数。通过调用GEE中的图像和数据集，创建了监督分类图像，并对训练和测试数据集进行了导出设置，包括将分类后的图像及其元数据导出为资产，同时设置了导出的详细参数，如描述、资产ID、区域范围、分辨率（scale）、最大像素数量等。; 适合人群：熟悉Python编程语言，有一定遥感数据分析经验的研究人员或工程师，特别是那些专注于土地覆盖变化监测、环境科学研究领域的专业人士。; 使用场景及目标：①需要从GEE获取特定年份和类别的遥感影像数据并进行预处理；②构建监督分类模型，对特定类型的地表覆盖进行识别和分类；③将处理后的数据导出到GEE资产中，以便进一步分析或与其他数据集集成。; 阅读建议：此脚本适用于具有遥感背景知识的读者，在理解和修改代码前，建议先熟悉GEE平台的基本操作及Python API的使用方法，同时关注脚本中关键变量（如year、classID）的定义及其对后续处理步骤的影响。

USACO，全称United States阿Olympiad in Computer Science，是面向全球中学生的在线编程竞赛，旨在提升参赛者的算法设计、编程和问题解决能力。这个压缩包文件包含的是USACO比赛section1到section5的测试数据和标准程序，这对于准备参加USACO竞赛或者想要提升自己编程技能的学生来说，是非常宝贵的资源。 section1至section5代表了USACO比赛的不同难度级别，从基础到进阶，逐步提升难度。以下是对每个section的知识点详细说明： 1. **section1**： 这个阶段主要涉及基础的编程概念和简单的算法，如循环、条件语句、数组操作等。通常会有一些基本的数学问题，例如计算数量、排序序列、查找模式等。标准程序会展示如何使用基础的数据结构和控制流来解决问题。 2. **section2**： 进入section2，问题的复杂性有所增加，可能会涉及到字符串处理、简单的图论概念（如最短路径）和动态规划的初步应用。在这个阶段，参赛者需要学习更高级的编程技巧，如递归和分治策略。 3. **section3**： section3引入了更多数据结构，如链表、栈、队列、二叉树等，以及更复杂的算法，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、贪心算法。同时，可能还会遇到一些基础的数学问题，如组合数学和数论。 4. **section4**： 在section4，问题的难度进一步提升，参赛者需要掌握高级算法，如二分查找、回溯法、动态规划的高级应用、最优化问题的解决方案。此外，可能会涉及更复杂的图论问题，如最小生成树、最短路径算法（如Dijkstra或Floyd-Warshall）。 5. **section5**： 最高级别的section5，通常会涵盖复杂的数据结构（如堆、平衡树、并查集等）和算法（如网络流、强连通分量、LCA - 最近公共祖先）。此阶段的问题通常需要综合运用多种算法和技术，对参赛者的逻辑思维和问题分解能力有较高要求。 通过分析这些测试数据和标准程序，学习者不仅可以了解如何解决特定问题，还能观察到问题的解题思路，学习如何将复杂问题拆解为简单部分，以及如何高效地实现解决方案。同时，这也有助于熟悉比赛的评分标准和时间/空间复杂度限制，提高代码的效率。 这个压缩包为学习者提供了一个实践和提升编程技能的平台，尤其是对于打算参加USACO或者对算法和数据结构感兴趣的初学者来说，它是一个不可多得的学习资源。通过不断挑战和解题，你可以逐渐积累经验，增强自己的编程竞争力。

2024年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）吸引了全球众多学生的参与，题目涵盖了环境科学、社会学、经济学、工程学等多个领域，对参赛者的数学建模能力和跨学科解决问题的能力提出了高要求。 MCM的题目主要聚焦于气候变化和可持续发展问题，要求选手们通过建立模型，研究气候变化对农业、交通、资源利用等多方面可能产生的影响，并探索在新气候规律下如何进行社区发展，提出应对措施以实现社区的可持续发展。而ICM的题目则更侧重于社会学视角，如“运输反规划的社会学视角”，要求研究城市不同交通模式对人们生活方式的影响，以及如何通过改善运输规划来提高城市的可持续性和居民的生活质量。 在数据资源方面，美赛提供了丰富的背景信息和数据集。例如，在关于五大湖水位管理的题目中，参赛者可以获得湖泊的流入、流出和水位数据，以及利益相关者的成本和收益信息，这些数据对于建立和优化水位管理模型至关重要。此外，美赛还鼓励参赛者使用外部数据源和参考资料来丰富他们的模型和分析。 值得注意的是，美赛不仅考察参赛者的数学建模能力，还注重他们的创新思维和团队协作能力。通过参与这样的竞赛，学生们可以在跨学科的实践中提高自己的解决问题

"基于ADS1274的可控式高精度数据采集系统" 本系统采用高性能DSP作为主控制器，动态控制A/D转换器的工作模式，增强了嵌入式系统的应用灵活性和通用性，使用户可以根据任务灵活选择A/D转换器的工作模式，以使系统工作在最佳的功耗和性能配比下。 系统的设计目标是实现对旋转机械信号进行多通道实时数据采集、预处理以及与上位机之间的数据传输等功能。该系统采用TMS320VC5502作为主控制器件，片上资源丰富，可提供全双工缓冲串口以及多路I/O接口。系统通过缓冲串口与A/D转换器通讯，并通过两路I/O接口实现对A/D转换器工作模式的控制。 ADS1274是一款高精度A/D转换器，具有24位精度，是一种宽动态范围的新型A/D转换器，可实现4通道同步数据采集。ADS1274具有62 kHz的带宽，最高采样频率可达128KS/s。主要特性包括：采用差动输入方式，所以输入端可直接与传感器或微小的电压信号相连；采用∑一△结构，具有宽泛的动态范围和24位无差错编码；采用低噪声增益可编程放大器(PGA)，可扩展动态范围，提高分辨率；内部采用三阶数字滤波器，可滤除电源波纹和其他干扰；提供SPI或FRAME-SYNC接口；提供高速、高分辨率、低功耗和低速4种工作模式可以供用户选择；采用独立供电，+5 V模拟电源，1．8 V数字电源，1．8~3.3 V的I/O电源。 系统硬件设计中，TMS320VC5502与ADS1274的接口电路采用SPI或FRAME—SYNC接口，可以方便地实现与处理器的连接。信号调理模块通过运放OPA1632后将信号输入配置为差分输入方式。电源模块需要电源转换器设计电路，以保证系统正常工作。 ADS1274工作模式由于∑一△结构的A/D转换器由于采用过抽样理论，允许牺牲速度换取高精度或牺牲精度获取高采样频率，因此通过对过抽样率的调整来控制采样频率和采样精度，以满足不同信号的采样需求。ADS1274可提供高速、高分辨率、低功耗和低速4种工作模式可以供用户选择。 本系统基于ADS1274的可控式高精度数据采集系统可以满足多种信号采集需求，具有高精度、高速、高灵活性等特点，广泛应用于各种领域，如旋转机械信号采集、医疗、生物辨识、工业传感器等领域。 知识点： 1. 高性能DSP（TMS320VC5502）作为主控制器，增强了嵌入式系统的应用灵活性和通用性。 2. ADS1274是一款高精度A/D转换器，具有24位精度，最高采样频率可达128KS/s。 3. 系统硬件设计需要考虑信号调理模块、电源模块和接口电路的设计。 4. ADS1274工作模式可以通过对过抽样率的调整来控制采样频率和采样精度，以满足不同信号的采样需求。 5. 本系统可以满足多种信号采集需求，具有高精度、高速、高灵活性等特点，广泛应用于各种领域。

### 仪表常用数据手册 (第二版)：热电偶分度表知识点解析 #### 一、仪表常用数据手册概述 《仪表常用数据手册》是一部专为从事自动化仪表及相关领域的工程师和技术人员编写的实用工具书。该手册包含了大量与仪表相关的基础理论、技术参数以及实际应用案例等内容。本手册的第二版在第一版的基础上进行了全面修订和补充，不仅更新了原有的内容，还新增了许多实用的数据资料，旨在帮助读者更好地理解和掌握仪表工作原理及应用技巧。 #### 二、热电偶分度表简介 热电偶是一种广泛应用于温度测量的传感器，其基本原理是基于两种不同金属材料接触时产生的温差电动势来测量温度。热电偶分度表是指根据不同类型的热电偶，在一定温度范围内测量得到的温度与对应的热电动势之间的关系列表。这种表格对于热电偶的实际应用非常重要，因为它可以帮助用户快速查找到特定温度下的热电动势值，从而实现温度的精确测量。 #### 三、热电偶类型及其特性 热电偶根据使用的金属材料不同，可以分为多种类型，常见的有K型、E型、J型、T型等。每种类型的热电偶都有其独特的特性和适用范围： - **K型热电偶**：由镍铬-镍硅组成，是最常用的热电偶之一，具有良好的线性度和稳定性，适用于大多数工业场合。 - **E型热电偶**：由镍铬-康铜组成，灵敏度高，但价格相对较高，适合需要高精度测量的应用场景。 - **J型热电偶**：由铁-康铜组成，成本较低，但线性度不如K型，适用于对成本敏感的应用场合。 - **T型热电偶**：由铜-康铜组成，能够在低温环境下提供高精度测量，适合实验室使用。 #### 四、热电偶分度表的应用 热电偶分度表在热电偶的实际应用中发挥着至关重要的作用。例如，在工业生产过程中，为了确保温度控制的准确性和稳定性，通常会根据实际需要选择合适的热电偶类型，并利用相应的分度表进行校准和调整。此外，在进行设备维护和故障排查时，热电偶分度表也能够帮助技术人员快速判断问题所在。 #### 五、如何正确使用热电偶分度表 1. **确定热电偶类型**：首先需要明确所使用的热电偶类型，以便查找正确的分度表。 2. **了解温度范围**：每种热电偶都有其特定的工作温度范围，在使用前应确保测量温度位于该范围内。 3. **查阅分度表**：根据所需的温度值，在分度表中查找对应的热电动势值，或者反过来根据测得的热电动势值查找温度值。 4. **注意修正因素**：实际应用中可能还需要考虑环境因素（如冷端补偿）对测量结果的影响，因此有时还需要对查表结果进行一定的修正。 #### 六、热电偶分度表的准确性 热电偶分度表的准确性直接影响到温度测量的精度。为了保证数据的可靠性，手册中的分度表通常是经过严格实验验证后得出的结果。在使用过程中，应注意定期校验热电偶，以确保其性能符合标准要求。 通过以上分析可以看出，《仪表常用数据手册 (第二版)》中关于热电偶分度表的内容不仅涵盖了基础知识，还深入探讨了热电偶的类型、特点以及实际应用方法，为相关领域的技术人员提供了宝贵的参考信息。