增强植被指数（EVI）是一种“优化”指数，旨在通过取消冠层背景信号的耦合和减少大气影响来增强高生物量地区的植被信号，从而提高其敏感性，并改善植被监测。 EVI根据以下等式计算：EVI = G *（NIR-RED）/（NIR + C1 * RED-C2 * Blue * L） 其中NIR /红色/蓝色是经过大气校正或部分大气校正（瑞利和臭氧吸收）的表面反射率，L是冠层背景调整，用于解决通过冠层的非线性，差分NIR和红色辐射传输，C1，C2是气溶胶阻力项的系数，它使用蓝色带校正红色带中的气溶胶影响。 MODIS-EVI算法采用的系数为：L = 1，C1 = 6，C2 = 7.5，G（增益因子）= 2.5。 归一化植被指数（NDVI）对叶绿素敏感，而EVI对冠层结构变化（包括叶面积指数（LAI），冠层类型，植物相貌和冠层结构）更敏感。 这两种植被指数在全球植被研究中相辅相成，并且在检测植被

C#双缓冲绘图，减少屏幕抖动

伊维斯 ivis算法的实现，如论文中描述。 Ivis被设计为使用在三胞胎上训练的暹罗神经网络来减少非常大的数据集的维数。 支持无监督和受监督模式。 安装 Ivis在TensorFlow之上运行。 要从运行在CPU TensorFlow软件包上的PyPi安装最新的ivis版本，请运行： # TensorFlow 2 packages require a pip version >19.0. pip install --upgrade pip pip install ivis[cpu] 如果您已安装CUDA，并且希望ivis使用tensorflow-gpu软件包，请运行 pip install

当UITableView遇到多cell时，往往我们要建立多个cell，这是就会显得类多，臃肿。 demo采用了工厂模式，用父类cell指针指向子类cell，减少类臃肿，不好维护的效果

文档里介绍常用的减少Windows系统盘占用空间的方法

此功能搜索信号的内部，以尝试找到可用于使信号具有准周期性的片段。 这可用于减少末端效应对希尔伯特变换、小波变换、希尔伯特-黄变换和 EMD 或希尔伯特振动分解等分析的影响。 它并不完美，但在我的分析中帮助了我，希望它也能帮助你。 如果您希望在代码中看到任何更改，请发表评论或给我发送电子邮件。

SEHM客户端 SEHM（或压力饮食健康管理）是一个旨在减少压力饮食习惯的项目。 此仓库中的android应用使用Microsoft Band 2收集数据，并将其发送到服务器进行处理（链接）。 然后，这将基于以下几个因素计算得分： 压力水平 消耗的卡路里 吃东西的时间 其他功能包括查看食物食用记录以及查看其他用户的评分。 关于该项目的完整文章可以找到 入门 先决条件 这个android应用是论文服务器的前端（链接）。 该项目利用了提供的OAuth解决方案。 为了验证客户端，您需要更新服务器和客户端密钥。 该应用程序是针对Android 5.0棒棒糖构建的，但也已在Android 6.0棉花糖和Android 8.0上进行了测试 正在安装 将Microsoft Band 2与手机配对 克隆BASE_API_URL并更新BASE_API_URL中的APIService 生成应用程序

1. 应用背景1.1 亚稳态发生原因在FPGA系统中，如果数据传输中不满足触发器的Tsu和Th不满足，或者复位过程中复位信号的释放相对于有效时钟沿的恢复时间（recovery TIme）不满足，就可能产生亚稳态，此时触发器输出端Q在有效时钟沿之后比较长的一段时间处于不确定的状态，在这段时间里Q端在0和1之间处于振荡状态，而不是等于数据输入端D的值。这段时间称为决断时间（resoluTIon TIme）。经过resoluTIon time之后Q端将稳定到0或1上，但是稳定到0或者1，是随机的，与输入没有必然的关系。1.2 亚稳态发生场合只要系统中有异步元件，亚稳态就是无法避免的，亚稳态主要发生在

安卓（Android）手机减少流量的几个技巧

格兰杰因果matlab代码样条-怪人因果关系 通过时间平滑来减少Granger因果分析中参数估计的过程。 如A过程中所述，使用条件Granger因果关系的修改版本来推断网络的代码，以通过时间平滑来提高Granger因果分析的能力。 必须按照以下方式执行： 巴尼特（Barnett，L.），塞斯（AK），2014年。 J.神经科学。 方法223，50-68。 doi：10.1016 / j.jneumeth.2013.10.018。 。 提供了三个示例仿真： 示例1）main_sim_1N_high_freq.m示例2）main_sim_1N_low_freq.m示例3）main_sim_9N.m 示例1和2分别拟合了一个由高频或低频控制的信号的模型。 示例3使网络适合于包含9个信号的多元系统。 要执行示例，请在MATLAB命令行中调用simualtion： >> main_sim_1N_high_freq