bitcointimeseries：可视化比特币牛市和熊市的变化

通过遥感数据获取的归一化植被指数(NDVI)能够较好地反映植被的生长状况，并且为区域尺度、长时间序列的植被监测提供可能。本研究采用黑龙江大兴安岭地区2000-2009年MODIS／NDVI月值数据，分析和监测该地区年际NDVI变化，并利用趋势分析、假设检验、相关分析等方法研究了多种影响因子对该地区NDVI变化的影响。

在气候变化的背景下，为森林管理目标制定计划变得更加复杂。 降水，温度和二氧化碳的可能变化会严重影响树木的生长，潜在的影响因物种和地区而异。 但是，可以使用模型来实现对这些因素的潜在森林生长响应的整合。 由于需要了解森林生长预测的范围以及不同建模方法的优势和局限性，因此我总结了25个关于未来几十年的预测森林响应研究的结果。 一些模型使用年轮与气候之间的统计关系来预测对未来气候的增长响应，一些模型使用标准林冠层的模拟净光合作用，而许多模型则使用了各种机械细节级别的树或林分生长模型。 总体而言，包含CO2响应的模型预测，美国和加拿大大部分商业林地的森林生长速度将提高2100。 对于适度的变暖，大多数模型在大多数地区均显示出增长。 在更热的情况下，许多模型和地区都显示出更大的增长增强，但预计西南地区，西部山区和加拿大西南部地区等地区将遭受干旱胁迫并增加火灾发生，尽管这些地区的预测是可变的。 预计幼林，被子植物和早期成功种表现出最积极的反应。 结果，取决于种类，商业收获年龄可能会加快几年。 美国中西部和东北部的一些模拟预测净初级生产力将增加一倍或更多，尽管其他研究表明反应较小。 不包含CO2施肥

Matlab绘制振幅反射率和透射率随入射角度的变化曲线.rar

遥感影像的变化检测是遥感应用研究的热点之一，在城市变化、环境监测、土地利用以及基础地理数据库更新等领域中有着广泛的应用.变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征和过程，具体工作是对同一地区不同时相的两幅或多幅图像进行分析，检测出其中的变化部分与未变化部分.本文提出了基于堆栈降噪自动编码器网络的变化检测方法，将应用于SAR （Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）卫星图像变化检测的深度学习算法改进，使之适用于高分光学卫星图像，然后在孪生网络的结构上进行改进，提出了基于分支卷积神经网络的变化检测方法，最后设计算法去除了阴影干扰和噪声等伪变化，并在高分二号卫星中宁夏地区的实际生产数据影像上进行了测试，取得了不错的效果.

xx水泥有限责任公司xx地区市场环境及变化调查报告.doc

Plebejus-argus-SDM：在当前和未来的气候变化情景中，英国Plebejus argus的物种分布模型（2070）

本文利用江苏省35个站1951~1990年逐月降水资料，采用EOF展开方法分析了全省年、季降水量的时空分布特征。发现我省降水的空间分布和时间变化有如下特点：①全省降水量的年际变化总趋势基本一致；②同一年内，全省各地降水量距平符号常有南北相反的分布特征；③在降水的时间变化上，全省年降水量在近四十年经历了多――少――多的准周期过程，在60年代中期有―次跃变，由50年代多雨期进入少雨期，80年代后期降水有增多的趋势；④各季降水量的变化在不同地区有差异，80年代夏秋季节的降水量在苏南明显增多，而淮北呈现出降水减少

MODNet：实时肖像抠像真的需要绿屏吗？ | WebCam视频演示[] [ ] | 自定义视频演示[] | 图像演示[ ] [ ] 这是我们论文的正式项目，实时肖像抠像真的需要绿屏吗？ MODNet是一种无Trimap的模型，用于在场景变化时实时进行人像抠像。 消息 [2021年2月19日]添加（来自社区）。 [2021年1月28日]释放MODNet训练迭代的。 [2020年12月25日]圣诞快乐！ :Christmas_tree: 发布用户视频的自定义视频抠像演示[]。 [2020年12月10日]发布WebCam视频演示[] [ ]和图像演示[ ]。 [2020年11月24日]发布和。 演示版 视频遮罩 我们提供了两个基于WebCam的实时人像视频抠像演示。 使用演示时，您可以随意移动网络摄像头。 如果您使用的是Ubuntu系统，建议您尝试以获取更高的fps 。 否则，您可以访问。 我们

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