:high_voltage: 伊莱克特拉 :high_voltage: ML供电的停电预测工具 特征 地图实时监控 管理员/用户仪表板 分析城市中的不同区域 分析城市的先前数据 电力委员会的公告 公众反馈 使用的技术堆栈 HTML5 CSS3 Bootstrap4 JavaScript jQuery查询 Django的 Sqlite Google Maps API Google Cloud Platform 贡献准则 :laptop: ： 您可以遵循这些准则并做出相应的贡献： 确保您不从外部来源复制代码，因为不会考虑该工作。 严禁抄袭。 您只能处理分配给您的问题。 如果您想为现有代码做出贡献，我们建议您在进行PR之前先创建一个问题，然后将PR链接到该问题。 如果您修改/添加了代码，请在提交之前确保其工作正常。 在函数和类中严格使用驼峰式大小写。 不要更新 。 如何在本地计算机上分叉和运行Elektra :laptop: ： 下载并安装P

通知你，当它是高中午 在下午12:00:00说“正午” 支持语言:English (United States)

尽管高分辨率全色（HR PAN）图像的带宽很宽，但在低分辨率多光谱（LR MS）图像的每个波段中带宽都很窄。 因此，HR PAN图像的空间分辨率比LR MS图像的空间分辨率高得多。 但是，HR PAN图像只有一个波段。 泛锐化算法的目的是使泛锐化图像具有高空间分辨率和良好的光谱信息。 通过扩展HR PAN图像中的草图信息，提出了一种新的泛锐化学习插值方法。 草图信息包含图像的边缘和线条特征，并且草图信息的每个部分都有其自己的方向。 根据HR PAN图像的原始草图图，通过设计的几何模板获得区域图。 由于HR PAN图像的尺寸与LR MS图像的尺寸不同，因此通过最近的插值方法将LR MS图像插值为插值多光谱（IMS）图像。 另外，可以通过该区域地图将IMS图像映射到结构和非结构区域中。 非结构区域通过方差值分为平滑区域和纹理区域。 对于结构和纹理区域，分别通过提出的结构和纹理学习插值方法对IMS图像中的插值像素进行重新学习和重新调整。 实验结果表明，所提出的泛锐化方法可以在视觉效果和质量指标上提供出色的性能，特别是对于光谱差异较大的图像。

角度-ivy-tmaxdj

盖茨比+宇宙 此仓库包含一个示例博客网站，该网站由和构建。 使用 先决条件 节点（我建议使用v8.2.0或更高版本） 安装 # Make sure that you have the Gatsby CLI program installed npm install --global gatsby-cli # run from your CLI gatsby new gatsby-example-blog https://github.com/cosmicjs/gatsby-blog-cosmicjs 在gatsby-config.js您需要为Cosmic Bucket添加配置 { resolve : 'gatsby-source-cosmicjs' , options : { bucketSlug : '' , /* Find this in Your Bucket >

A novel antipodal Vivaldi antenna with tapering serrated structure at the edges is proposed. Compared with traditional Vivaldi antennas without serrated structure, the gain of the designed antenna is significantly improved in the desired frequency band (4.5- 7.5 GHz). In addition, a 2 x 2 Vivaldi antenna array with an orthorhombic structure is designed and fabricated to achieve a circular polarization (CP) characteristic. With this configuration, the 3 dB axial ratio bandwidth of the array reach

飞秒激光湿法刻蚀和微固态技术在石英玻璃中制造3D螺线管微线圈

DBSCAN是一种经典的基于密度的聚类技术，在发现任意形状的聚类和处理噪声方面广为人知。 但是，面对高维数据时，密度计算非常耗时，这使得它在许多领域都效率低下，例如多文档摘要，产品推荐等。因此，如何有效地计算高维数据的密度成为了基于DBSCAN的群集技术的一个关键问题。 在本文中，我们提出了一种基于DBSCAN的高维数据聚类的快速算法，称为Dboost。 在我们的算法中，一种名为WAND＃的分级检索技术改编被新颖地应用于改进密度计算而没有精度损失，并且我们通过减少WAND＃的调用时间来进一步提高了这种加速。 对电线电压数据，Netflix数据集和微博语料库进行了实验。 结果表明，线电压数据和Netflix数据集可实现50倍以上的加速，而微博客数据可望实现100倍以上的加速。

图尼卡塔

Realtek High Definition Audio