在北大西洋IODP极点U1314（56°21.9'1N，27°53.3'W）的南加尔达漂移（Gardar Drift），观测到钙质纳米化石在上新世气候过渡后期（2.55至2.88 Ma）重建了地表水条件。 偏光显微镜观察鉴定出14属24种。 可可石组合由具有不同（大小确定的）形态型的网孔菌属（Reticulofenestra）属的种主导。 因此，古海洋条件的变化通过网状网眼标本的大小变化来显示。 在〜2.76 Ma之前，研究的时间间隔的特征是存在大量的较大的Reticulofenstra群。 它表示温暖的贫营养和稳定的地表水。 在〜2.76 Ma时，大的网纹藻的丰度突然降低，并与小的网纹藻交替出现，这表明在强混合条件下海面稳定性下降。 这一事件与中美洲航道（CAS）的最终关闭以及北半球冰川（NHG）的加剧有关。 随后，Reticulofenestra标本的尺寸变化呈现出与冰间-冰期循环一致的连续模式。 该模式始于冰期之间，大小逐渐向上增加，表明为富营养性和稳定状态，而结束时，冰河中的砾石大小突然减小，表明为富营养或强混合状态，海面水位不稳定。

在本文中，我们分析了2005年至2017年浙江省月度，季节和年度盐度变化及其与海表温度（SST），降雨的关系。选择了SST和降雨作为主要影响因素。 降雨与盐度之间存在反比关系。 SST与盐度呈正相关，略有季节差异。 检查从表面到150米深度的垂直变化，建议使用50 m作为盐度变化的分隔层。 我们发现，不同深度的海水中盐度的每月变化更大。 该地区盐度的季节性变化很大。 冬Spring节气温低，蒸发量小，降雨少，盐度相对较高。 夏季和秋季频繁的台风以及来自长江的大量淡水输入导致盐度降低。 对于年度变化，我们发现整个表层和次表层都有增加的趋势。 此外，我们最初发现浙江省盐水的分层使地下盐度更高。

目标检测基于YoloV5进行水域游泳者检测，附完整数据集+代码

基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内在实际训练时，请按照作者要求的目录机构组织数据集的位置，即让数据集和项目位于同级目录下。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内在实际训练时，请按照作者要求的目录机构组织数据集的位置，即让数据集和项目位于同级目录下。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内在实际训练时，请按照作者要求的目录机构组织数据集的位置，即让数据集和项目位于同级目录下。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内在实际训练时，请按照作者要求的目录机构组织数据集的位置，即让数据集和项目位于同级目录下。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内

1.领域：matlab，CNN卷积神经网络图像分割算法 2.内容：基于CNN卷积神经网络的图像中水域分割matlab仿真,仿真输出训练过程以及分割结果 +代码操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络图像分割算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

YOLOv5进行水域游泳者检测系统， 编写数据集配置文件 修改位于 models/yolov5s_swimmer.yaml 的文件内容。 主要是修改 ==nc== 参数的值，这里我们有 ==person== 和 ==swimmer== 两种类型的目标，所以 nc 设置为 2。 # parameters nc: 2 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple # anchors anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 # YOLOv5 backbone backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1

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