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/******************************************************* 程序功能：双色LED测试程序 开发环境：Keil4 硬件环境：CEPARK多功能开发学习板/实验箱（2017版），STC12C5A60S2，11.092M晶振 接线说明：单片机P10~P11接底板JP19，分别为：P10-I1，P11-I2 跳线说明：无 实验现象： 双色LED交替显示红色和绿色。 论坛支持：http://www.eeskill.com 淘宝店铺：http://cepark.taobao.com 作者：eeskill 时间：2017-07-01 *******************************************************/ #include "REG52.h" void Delay(unsigned int); //延时函数 void main(void){ while(1) { unsigned char i,j; for(i = 0;i < 4;i++) //LED闪烁 { for(j = 0;

红根杂草（Amaranthus retroflexus L.）是一种有害杂草，会影响全世界的棉花（陆地棉）的生长和产量。 能够从棉花中区分出红根杂草，将有助于生产者和农作物顾问更好地实施用于抑制和控制它的策略。 杂草和作物冠层的高光谱反射特性已用于区分它们。 目前，尚无有关高光谱数据用于区分红根杂草与不同叶形棉花的信息。 积极的结果将进一步支持遥感技术的应用，以区分红根杂草和棉花。 目的是比较红根杂草的冠层高光谱反射率与秋葵和超级秋葵叶棉的冠层高光谱反射率，并确定光谱反射率特性存在差异的光谱区域。 在2019年5月6日至6月27日使用分光辐射计获得了红根杂草和棉花的高光谱反射率测量结果。该研究使用了温室中生长的植物。 通过方差分析（p≤0.05）和Dunnett检验（p≤0.05）评估了162个10 nm波段（400-2350 nm光谱范围），以确定可用于从中分离红根杂草的波段秋葵叶和超级秋葵叶棉。 以下两个波段在两个日期上均能区分红根杂草和秋葵叶棉：420 nm，510-650 nm，690-740 nm和2000-2010 nm； 然而，从红秋葵叶棉中分离出红根杂草的两个日期均鉴定

红色的床有时并不完全是红色的，在其中可以发现灰绿色的球体或不规则的斑点。 但是，到目前为止，还不清楚红床上灰绿色球体或不规则斑点的形成机理。 从胶莱盆地胶州地区JK1井采集的样品显示，还原球体中的钒（V）元素较多，TFe3O4和铅（Pb）元素较少，FeO等其他元素的含量几乎相同，对比红色部分样品。 有机体的存在可以解释在氧化环境下形成的红色层中绿色还原球的存在。

为研究第三系红层软岩在低温下的蠕变特性,对冻结红层进行单轴蠕变试验,试验结果表明,在应力水平较低时,软岩只存在衰减蠕变,随着应力水平的增大,当超过流变长期强度时,出现了非稳定蠕变;同时,随着温度的降低,软岩的瞬时应变量和蠕变量都会明显减少,而长期强度则有较大幅度的增长,说明温度对软岩及冻结壁的流变性质影响十分显著。引入与时间和应力相关的非线性黏滞系数和时间开关函数,对西原模型进行改进,得到了可以描述加速蠕变的非线性流变本构模型,通过试验数据对冻结红层软岩的参数进行了辨识。将流变模型嵌入到abaqus有限元程序,并对井筒开挖进行数值模拟,获得冻结壁最大位移与时间曲线,通过与实测值进行比较,两者较为吻合。可见,建立的流变模型能够很好的描述冻结红层软岩的蠕变规律。

天文数据量以指数量级快速增长,使得天文数据挖掘面临前所未有的挑战。分布式集群技术和云计算平台的飞速发展,为海量数据处理和分析提供了新的研究思路和方法。其中基于内存计算的Hadoop分布式集群技术更是异军突起,并在迭代式机器学习和交互式数据挖掘应用等方面表现出明显的优势。基于最新释放的斯隆数字巡天测光数据集研究基于Hadoop平台的数据挖掘技术在海量天文巡天数据上的适用性和应用问题,为海量天文数据挖掘提供了新的手段和方法。

解读 ChatGPT 背后的技术重点：RLHF、IFT、CoT、红蓝对抗.pdf

这是红芯电子的altera开发板资料，这是系列资料的第六部分，也是最后一部分，后续没有了，视频教程太大就不上传，有需要的朋友可以私信我