在AI科研绘图领域，矢量素材库是至关重要的资源，尤其对于科研人员和设计师来说，它们能够提供高质量、可编辑的图形元素，用于创建专业且精确的科研图表和插图。这个名为“AI科研绘图矢量素材库”的合集，原价9999元，显然包含了丰富的科研绘图资源，旨在满足不同领域的研究需求。 素材库中的“小鼠大鼠”部分，可能包含了各种实验鼠模型的矢量图，如C57BL/6小鼠、BALB/c小鼠等，这些是生物医学研究中常用的实验动物模型。科研人员可以利用这些素材来可视化实验设计，展示疾病模型或药物作用机制。 “细胞分子通路”部分则涵盖了生物学中的关键过程，如信号传导途径、代谢通路等。这些矢量图可以帮助研究人员清晰地描绘出复杂的生物网络，如Wnt信号通路、MAPK信号通路等，便于理解和交流科研成果。 “各种细胞细菌病毒”部分，提供了微生物学和免疫学研究的重要素材。可能包括了不同类型的细胞结构、细菌形态、病毒颗粒等，这些素材在解释感染机制、细胞免疫反应等方面有着广泛的应用。 “人体组织”部分，可能包含不同器官、组织的矢量图，如心脏、大脑、肺部等，对于解剖学、生理学以及临床研究的示意图制作非常有用。 “蛋白受体配体”部分，聚焦于分子生物学的核心概念，比如受体与配体的相互作用，这对于药理学研究尤其关键，可以用来展示药物如何与靶点结合并发挥作用。 “化学”部分可能涵盖化学结构、反应方程式等，对于化学教育和科研报告中的可视化表达提供了便利。 “医疗设备”部分则可能包括各种医疗仪器的矢量图像，如MRI机器、显微镜、注射器等，这些素材在医疗技术或医疗器械相关的研究报告中不可或缺。 这个AI科研绘图矢量素材库是一个全面且专业的资源集合，覆盖了生物医学、分子生物学、化学和医学设备等多个科研领域。通过这些矢量素材，科研人员和设计师可以更高效、准确地制作科研图表，提高研究成果的呈现质量，促进科研交流与合作。

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广西2020年省、市、县、乡行政区shp，矢量数据、wgs84坐标系。广西2020年省、市、县、乡行政区shp，矢量数据、wgs84坐标系。

两电平三相并网逆变器模型预测控制MPC 包括单矢量、双矢量、三矢量+功率器件损耗模型 Matlab simulink仿真(2018a及以上版本)

永磁同步电机模型预测电流控制仿真模型 单矢量MPCC，双矢量MPCC，三矢量MPCC 有注释，有参考文献

五相电机双闭环矢量控制模型_采用邻近四矢量SVPWM_MATLAB_Simulink仿真模型包括： （1）原理说明文档（重要）：包括扇区判断、矢量作用时间计算、矢量作用顺序及切时间计算、PWM波的生成； （2）输出部分仿真波形及仿真说明文档； （3）完整版仿真模型：包括邻近四矢量SVPWM模型和完整双闭环矢量控制Simulink模型； 资料介绍过程十分详细，零基础手把手教学，资料已经写的很清楚

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GeoJson是一种基于JSON格式的数据交换标准，主要用于地理空间数据的表示和存储。它在WebGIS领域广泛应用，因为JSON是轻量级的、易于解析的，同时兼容JavaScript，使得Web应用程序可以方便地处理地理信息。 标题提到的是“网格状GeoJson矢量面（Polygon）数据”，这暗示了数据是以多边形（Polygon）的形式组织，每个多边形可能代表一个区域或者网格。Polygon是GeoJson中的几何对象类型之一，用于表示闭合的多边形区域。每个Polygon由一个外环（outer boundary）和零个或多个内环（inner boundaries，即洞）组成，通常用来表示地理上的行政区域、地形特征等。 描述中提到了几个关键属性： 1. **name**：这是一个常见的属性，通常用来标识或命名特定的地理实体，如区域的名字。 2. **color**：这个属性可能是用来指定每个Polygon的填充颜色，用于视觉上的区分。 3. **rotation**：表示旋转角度，可能用于旋转Polygon，比如在地图上展示时根据需要调整方向。 4. **opacity**：透明度，用于控制Polygon在显示时的透明程度，可以改变其在地图上的可见性。 压缩包内的两个文件——`polygon_25W.json`和`polygon_1W.json`，分别表示包含25万个和1万个Polygon的数据集。文件名中的数字可能指的是包含的Polygon数量，这将影响数据集的大小和加载速度。在实际应用中，如果需要展示大量地理信息，可能需要考虑分块加载或者动态渲染来优化性能。 处理这样的数据，你可以使用各种GIS库，例如在JavaScript中可以使用Leaflet、Mapbox GL JS，在Python中可以使用geopandas、folium等。这些工具可以帮助你解析GeoJson文件，进行数据操作，以及在地图上绘制和交互。 例如，如果你使用JavaScript和Leaflet，你可以读取GeoJson文件，然后创建LayerGroup，将Polygon对象添加到地图上，同时根据`color`、`rotation`和`opacity`属性进行定制化渲染： ```javascript fetch('polygon_25W.json') .then(response => response.json()) .then(data => { let layerGroup = L.layerGroup().addTo(map); data.features.forEach(feature => { let polygon = L.geoJSON(feature, { style: { color: feature.properties.color, fillOpacity: feature.properties.opacity }, rotation: feature.properties.rotation // 假设L.Polygon支持旋转 }).addTo(layerGroup); }); }); ``` 对于大规模数据，可能需要使用流式解析（streaming parsing）或分块加载策略，以避免一次性加载大量数据导致浏览器卡顿。 GeoJson网格状Polygon数据提供了丰富的地理信息，可以通过各种GIS工具进行分析、可视化，适用于地图应用、数据分析等多个场景。理解并熟练运用这些数据，对于提升地理信息系统项目的效果和用户体验至关重要。

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在ArcGIS中直接将数据拖入，即可城市建筑轮廓，坐标是WGS1984，比如成都放大后是这样的，在ArcGIS中可以看到字段，包括层高，有了层高后我们就可以将其换算为城市建筑高度。有了建筑轮廓数据，我们能做什么呢？主要有： 城市建筑天际线分析 建筑空间构建，提取周边建筑轮廓，生成周边建筑环境要素。 建筑密度分析，可以快速分析出研究区域的建筑密度情况。 建筑高度分析，分析区域内的建筑高度整体情况。 除了上述量化分析，我们还可以应用数据画出很多漂亮的图