本书系统介绍匹配人员与技术（MPT）模型及MATCH评估流程，聚焦以消费者为中心的辅助技术评估方法。内容涵盖国际功能、残疾与健康分类（ICF）的融合应用，跨国家实践案例，以及教育、就业与独立生活等领域的成果研究。书中还提供实用工具与访谈技巧，帮助专业人员优化技术适配过程，提升使用者的生活质量。适合辅助技术提供者、政策制定者、研究人员及使用者阅读，推动全球辅助技术服务体系的发展与创新。 《人与技术的最佳匹配》一书详细介绍了匹配人员与技术（MPT）模型和评估流程，该模型强调消费者中心的辅助技术评估，旨在为不同年龄和类型的残疾人士提供定制化的适配方案。书中首先介绍MPT和匹配辅助技术与儿童（MATCH）评估流程，并讨论了与评估相结合的关键文件，包括国际功能、残疾与健康分类（ICF）和职业治疗框架III。 在国际层面，本书重点讨论了MPT和MATCH评估在不同国家的应用，当前涵盖了八个代表性国家。每个章节都提供了评估翻译的相关信息，包括如何获取评估副本。作者们讨论了在其国家内使用这些评估的研究，并支持其使用的实践案例。每个章节以一个案例场景结束，为读者提供了一个如何将评估应用于真实消费者身上的示例。 在探讨了评估的国际应用之后，书中最后部分着眼于成果研究，这些研究领域包括早期儿童、教育（初等、中等和高等）、工作以及功能独立性。这一部分为读者提供了如何在MPT和MATCH流程中规划成果度量的见解。此外，还有关于未来工作的额外部分，包括对服务动物适应性干预评估的一个简短介绍。 本书特别针对辅助技术提供者、政策制定者（包括医疗保健、教育和康复工程）、在这些领域追求职业生涯的大学生以及辅助技术的使用者。书中提供的实用工具和访谈技巧旨在帮助专业人员优化技术适配过程，从而提高使用者的生活质量。通过展示多样化的实际应用案例和研究成果，本书旨在推动全球辅助技术服务体系的发展与创新。 本书不仅是一个理论的阐述，更是一个实践的指南。它强调了辅助技术领域中个性化匹配的重要性，以及跨学科评估方法的应用。通过对ICF的融合应用，它展示了如何跨越不同文化背景，理解和实施适合每个个体的辅助技术解决方案。同时，它还强调了辅助技术在教育、就业和独立生活中的重要作用，并指出了这些技术如何帮助人们克服障碍，实现自我潜能。 本书内容全面、实用，它不仅为辅助技术领域的专业人士提供了一个科学的评估框架，同时也为那些寻求通过技术改善生活品质的人们提供了丰富的信息资源。

Polarion-ALM软件全生命周期管理与合规性认证最佳实践涉及多个方面，从机载软件的发展趋势、挑战到具体的解决方案及实施。机载软件的发展趋势包括产品发布的频率越来越高，机载系统的综合化使得软件所占比重增大，以及机载软件开发协作的复杂性提高和质量要求的增加。随之而来的是各种挑战，如技术滞后问题、多重标准的挑战，以及研发和过级两张皮现象。 Polarion-ALM方案的介绍部分强调了西门子Polarion作为满足客户ALM需求的工具，具有快速增长的市场表现和集成的特性。该方案特点包括完全一体化、开放架构、基于浏览器、全程可跟踪、全面的开放API、完善的生态链、优秀的用户体验、完全可审计性以及与Teamcenter的集成。Polarion ALM通过这些特点支持跨生命周期和项目的完整可追溯性、自动化审计跟踪、电子签名和影响分析。 功能模块方面，Polarion提供了需求管理、编码、测试和发布等解决方案，连接团队和项目，改善应用程序开发流程。它还提供了质量保证和测试解决方案，以及统一的变更管理，包括内部和外部利益相关方的审查和评论工作项目。 Polarion的三大核心价值在于协同合作、可追溯性和重用。协同合作允许团队在安全环境中共享资产，细粒度权限控制和可配置工作流实现有效的合作。全面的可追溯性保证了从需求到测试的全过程管理，同时支持多向链接、自动化审计跟踪等。通过重用，可以跨项目共享需求、代码和测试，节省资源，提高效率。 实施方面，Polarion方案支持基于DO-178C和GJB5000A的标准，适用于军用软件研制流程，满足不同行业标准的合规性认证要求。 总体而言，Polarion-ALM作为一款全面的应用生命周期管理工具，旨在解决机载软件研发生命周期管理及合规性认证过程中的各种需求，支持技术与标准认证的有效整合，以应对行业发展趋势与挑战。

《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践（第3版）》是一本全面解析Java虚拟机的著作，作者周志明以其深厚的Java技术背景，深入剖析了Java技术体系，尤其是Java虚拟机（JVM）的工作原理及其高级特性。这本书不仅适合Java开发者，也对想要深入了解JVM的读者具有极高的参考价值。 Java技术体系主要包括三个关键部分：支撑Java程序运行的虚拟机，提供各种开发领域接口支持的Java类库，以及Java编程语言本身。自Java诞生以来，其虚拟机经历了多次迭代和创新，如经典的Sun Classic/Exact VM，市场主流的HotSpot VM，专为移动和嵌入式设备设计的Mobile/Embedded VM，以及高性能的BEA JRockit/IBM J9 VM等。随着技术的发展，如BEA Liquid VM和Azul VM引入了硬件加速，而Apache Harmony和Google Android的Dalvik VM则尝试了不同的虚拟机实现方式。 书中详细介绍了Java虚拟机的运行时数据区域，包括程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈、Java堆、方法区、运行时常量池以及直接内存。每个区域都有其特定的用途，例如，Java堆用于存储对象实例，方法区存储类信息，而本地方法栈则服务于Java的本地方法。了解这些区域对于诊断和解决内存溢出异常至关重要。书中通过实例展示了如何识别和处理各种类型的内存溢出问题，如Java堆溢出、虚拟机栈溢出、方法区溢出和直接内存溢出。 垃圾收集是Java内存管理的重要环节。本书详细阐述了垃圾收集的原理，如引用计数和可达性分析算法，以及如何判断对象是否可以被回收。同时，书中还介绍了多种垃圾收集器，如Serial、ParNew、Parallel Scavenge、Serial Old、Parallel Old、CMS和G1，它们各自有不同的性能特性和适用场景。随着技术的进步，Shenandoah和ZGC等低延迟垃圾收集器也得到了详细介绍，它们旨在减少垃圾收集对应用的暂停时间。 此外，作者还提供了丰富的虚拟机性能监控和故障处理工具的使用指南，包括基础工具如jps、jstat、jinfo、jmap、jhat、jstack，以及可视化工具JHSDB、JConsole、VisualVM和Java Mission Control。这些工具帮助开发者实时监控JVM状态，定位和解决问题。 书中的调优案例分析与实战章节，通过具体的案例展示了如何在实际环境中优化Java应用，包括大内存硬件上的部署策略、集群同步问题、堆外内存使用不当引发的错误等。这些案例提供了宝贵的经验和指导，帮助读者提升Java应用的性能和稳定性。 《深入理解Java虚拟机》是一部深入浅出的JVM权威指南，它涵盖了从基础到高级的各个方面，为Java开发者提供了宝贵的参考资料，有助于他们更好地理解和驾驭Java虚拟机，从而提升程序的性能和质量。

NuMI轴外e出现（NO A）是当前正在运行的领先的长基线中微子振荡实验，其主要物理目标是探索中微子领域的当前问题，例如确定中微子的质量有序化， 八角形的大气混合角，并约束狄拉克型CP违反相位αCP。 在本文中，我们想通过分析其在4年内辨别各种中微子振荡参数之间的简并性的能力，来研究是否有可能以比计划运行时间更短的时间从NO A中提取最佳结果。 运行时间，每种中微子和反中微子模式都需要2年。 进一步，我们通过添加T2K实验中总共5年的数据来进行研究，其中中微子模式运行3.5年，反中微子模式运行1.5年。 我们发现NOΑ（2 + 2）具有比其计划的运行期为4年，即NOΑ（3 + 1）更好的振荡参数简并性鉴别能力。

在Windows系统下，网络连接正常但总有一些网站打不开或者被劫持跳转到其他页面，请考虑操作系统的DNS配置问题。每每配置DNS总是不方便，而且难以切换到合适的DNS。 为了解决以上的问题，这款DNS优选工具就是我们的最佳选择。 内置全球各大厂公认的DNS地址，保证网址DNS解析的正确与响应速度。 可自定义DNS配置列表，允许备份恢复相关配置。 是一款小而美的软件。

基于MATLAB的维纳滤波器算法：地震子波转换与最佳盲解卷积的实现,基于MATLAB的维纳滤波器算法：地震子波转换与最佳盲解卷积程序,9基于matlab的最佳维纳滤波器的盲解卷积算法。 维纳滤波将地震子波转为任意所形态。 维纳滤波不同于反滤波，它是在最小平方的意义上为最 佳。 基于最佳纳滤波理论的滤波器算法是莱文逊(Wiener—Levinson)算法。 程序提供了4种子波和4种期望输出：零延迟尖脉冲；任一延迟尖脉冲；时间提前了的输入序列；零相位子波；任意期望波形。 程序已调通，可直接运行。 ,基于Matlab;最佳维纳滤波器;盲解卷积算法;地震子波转换;任意所形态;最小平方意义;莱文逊算法;子波类型;期望输出;程序调通。,基于Matlab的维纳滤波器盲解卷积算法

内容概要：本文详细介绍了基于Matlab的最佳维纳滤波器盲解卷积算法及其在地震子波转换中的应用。维纳滤波器能够在最小平方意义上提供最佳滤波效果，可以将地震子波转换为所需的形态。文中具体讲解了莱文逊(Wiener-Levinson)算法作为实现这一过程的关键方法，并展示了生成不同类型子波和期望输出的Matlab代码实例，如零延迟尖脉冲、任一延迟尖脉冲、时间提前的输入序列、零相位子波及任意期望波形。此外，还给出了利用莱文逊算法求解滤波器系数的具体步骤，强调了该程序的实用性与易操作性。 适合人群：对信号处理尤其是地震信号处理感兴趣的研究人员和技术爱好者，以及有一定Matlab编程基础的学习者。 使用场景及目标：适用于需要进行地震子波转换或其他类似信号处理任务的科研项目或工程实践中，旨在帮助使用者掌握最佳维纳滤波器盲解卷积算法的原理和实际应用。 其他说明：该程序已成功调试并可以直接运行，鼓励读者亲自尝试并调整参数，深入理解算法的工作机制。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的维纳滤波器算法及其在地震子波转换和最佳盲解卷积中的应用。维纳滤波器通过最小平方误差优化，在不放大噪声的情况下，能够有效地将地震子波转换成所需的形态。文中具体展示了如何利用MATLAB实现这一算法，包括生成不同的子波和期望输出，以及调整关键参数如噪声水平来获得最优解。此外，还讨论了托普利兹矩阵的构建方法和LAPACK库在求解最小二乘问题中的高效运用。实验结果显示，对于不同类型的目标输出，维纳滤波器可以显著提高信噪比，尤其在处理零相位子波时表现尤为出色。 适合人群：从事地球物理勘探、信号处理领域的研究人员和技术人员，尤其是那些需要进行地震数据分析和处理的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对地震数据进行预处理、增强分辨率、减少噪声干扰的研究项目。主要目标是通过调整维纳滤波器的参数设置，达到理想的子波转换效果，从而改善地震剖面的质量。 其他说明：文中提供的MATLAB代码可以直接运行，方便用户快速上手并应用于实际工作中。同时提醒使用者注意在特定情况下可能需要对输出进行适当的截断处理，以避免不必要的误差。

通义千问提示词工程及最佳实践是一份详细介绍如何通过提示词技术改善大语言模型输出质量的教程文档。该文档详细解释了提示词的定义、分类、结构化的重要性，以及提示词工程的框架、编写技巧和最佳实践案例。 在文档中，首先界定了系统提示词与用户提示词的概念。系统提示词向模型提供上下文信息和使用指南，而用户提示词则指用户输入的具体指令或请求。接着，文档阐述了提示词工程的定义，即通过设计更加精细的提示来改善大语言模型的表现。提示词工程的核心在于创建和完善提示词，以帮助模型更好地理解预期输出，进而产生更准确和相关的答案。 文档接着介绍了通义千问提示词工程的框架，包括输入参数的设置和提示词结构化的实施。输入参数设置部分详细讲解了temperature、top_p、top_k等参数的原理和作用。提示词结构化是提高模型输出结果准确性和有效性的关键步骤，文档提供了重要性分析和参考框架。在此基础上，文档进一步列举了编写提示词的通用技巧，强调了清晰指令、给予模型思考时间以及持续优化的原则。 在最佳实践部分，文档通过客服质检、作文批改、多轮对话售前推荐、广告文本分类等不同业务场景展示了提示词工程的应用。每个场景都详细说明了业务场景、业务指标要求、提示词优化过程，以及通过BadCase分析、迭代测试验证等步骤达到最终优化效果的过程。这些最佳实践案例体现了提示词技术在实际业务中的广泛应用和价值。 此外，文档还包含了附录部分，列举了参考文献，供读者进一步研究和学习。

ArcGIS寻找最佳路径.pdf 1 背景 随着经济发展需求，公路的重要性日益重要。在一些交通欠发达地区，公路建设迫在眉睫。 如何根据实际情形设计出比较合理的公路规划，是一个值得研究的问题。 2 目的 通过练习，熟悉 ArcGIS 栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能，熟练掌握利用 ArcGIS 上述空间分析功能，分析和处理类似寻找最佳路径的实际应用问题。 ### ArcGIS寻找最佳路径知识点详解 #### 一、背景与目的 **背景：** 随着经济的快速发展，公路作为基础设施的重要性愈发凸显。特别是在交通不发达的地区，如何高效地规划和建设公路成为亟待解决的问题。 **目的：** 本文档旨在通过一系列实践操作，帮助读者熟悉并掌握ArcGIS软件中的关键空间分析功能，包括栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离分析、数据重分类以及最短路径分析等。通过这些技术的学习，能够更好地应对实际工作中涉及的最佳路径寻找等问题。 #### 二、ArcGIS软件介绍 **ArcGIS简介：** ArcGIS是一款由Esri公司开发的专业地理信息系统（GIS）软件，广泛应用于自然资源管理、城市规划、灾害响应等多个领域。它提供了一套完整的工具集，用于地图制作、地理数据分析以及空间建模等。 **空间分析功能：** - **栅格数据距离制图**：用于计算从特定源到目的地的距离或成本。 - **表面分析**：用于创建和分析三维表面模型，如地形坡度分析。 - **成本权重距离分析**：考虑多种因素（如地形、障碍物等）对路径选择的影响。 - **数据重分类**：将原始数据转换为更便于分析的形式。 - **最短路径分析**：确定两点间最短或成本最低的路径。 #### 三、案例分析步骤 **案例背景：** 假设我们需要在一片未开发的土地上规划一条公路，连接两个地点，并避开河流区域。我们将利用ArcGIS提供的空间分析工具来实现这一目标。 **具体步骤：** 1. **定义关键参数：** - `m1nstartPotm`：起点位置。 - `m2nendPotm`：终点位置。 - `m3nrivermstuI+n`：河流位置。 2. **数据准备：** - 使用DEM数据进行坡度分析。 - 对河流数据进行重分类，赋予较高的成本值以避免规划路径穿越河流。 3. **路径成本计算：** - 坡度重分类(`reclass_slope`)：根据不同的坡度赋予不同的成本值。 - 地表流动方向重分类(`reclass_QFD`)：基于水流方向计算成本。 - 河流成本(`reclass_river`)：河流区域的成本设为较高值。 4. **计算总成本：** \[ Cost=reclass_river+(reclass_slope*0.6+reclass_QFD*0.4) \] 5. **路径规划：** - 利用ArcGIS的`Spatial Analyst`扩展模块进行路径规划。 - 设置合适的分析范围(`AnalystExtent`)和单元大小(`CellSize`)。 - 使用`cost distance`工具计算从起点到终点的最低成本路径。 6. **结果展示与分析：** - 在ArcMap中打开相应的项目文件(`road.mxd`)。 - 展示并分析路径规划的结果。 #### 四、具体操作指南 **操作指南：** 1. **启用ArcGIS扩展模块：** - 启动ArcMap。 - 打开“Spatial Analyst”扩展模块。 - 设置扩展模块的选项，包括分析范围和单元大小。 2. **数据处理：** - **坡度分析**： - 使用DEM数据进行坡度分析。 - 对坡度结果进行重分类，得到`reclass_slope`。 - **地表流动方向分析**： - 使用DEM数据进行地表流动方向分析。 - 对流动方向结果进行重分类，得到`reclass_QFD`。 - **河流数据重分类**： - 对河流数据进行重分类，得到`reclass_river`。 3. **成本距离分析：** - 结合上述三个重分类结果计算最终的成本距离。 - 使用ArcGIS的`cost distance`工具确定最低成本路径。 4. **结果分析：** - 展示结果图层，分析路径规划的效果。 - 根据实际情况调整参数，优化路径方案。 通过以上步骤，我们不仅可以学习到如何使用ArcGIS进行复杂的空间分析，还能了解到如何将理论知识应用于实际场景中，从而提高工作效率和解决问题的能力。