包含CHNT各种断路器、空开CAD图例，其中包括各型号，C1-1L3，C1-1L9，C1-1L11，C1-1L12，C1-1L4，C1-1L10，NZQ2A-225H/3，NH40SZ-16~100 4P，NZQ2A-225H/4，WQ1(2)C-63/4等欢迎下载学习

空气质量监测数据的时间与空间分析，聂斌，白旭，本文运用聚类分析以及小波分析方法，对所选择的中国华北地区十五城市在2014年及2015年度大气PM2.5污染情况进行研究分析。以MATLAB软件�

Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow自定义激活函数hard tanh keras tensorflow backend操作 2010.1.2-2014.12.31北京空气雾霾pm2.5 pm10数据集 折线图loss下降趋势预测值真实值对比图 label encoder one hot min max scale 标准化 numpy pandas matplotlib jupyter notebook 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 数据分析 数据挖掘

WPF+工控组态软件实例+管道+冷却风尚+冷却塔+空气压缩机。具体可参考个人博客介绍。

开发软件：Pycharm + Python3.7 + Django + Echarts + Mysql 实现目标：利用已经收集各个城市包括北京、上海、广州、成都、沈阳的PM2.5空气数据，利用python进行各种数据分析，将分析结果保存到csv文件中，然后利用django框架的网站，前端采用echart对分析的结果进行图表可视化展示。

利用2009年1-12月兰州地区的 MODIS气溶胶光学厚度产品与全球自动观测网（AERONET）SACOL站（104.08°E，35.57°N）数据进行对比分析，相关系数达到0.82，线性拟合的斜率为1.13，截距为0.07，表明 MODIS AOD能反映兰州地区气溶胶分布的信息.利用MODIS AOD产品与兰州市空气污染指数做相关分析，二者的相关程度较低.在进行湿度影响因子、气溶胶标高订正后，二者相关性有了较为显著的提高，说明 MODIS AOD产品可应用于监测兰州地区大气污染情况.

根据空气等离子体的发射光谱计算空气等离子体的等离子体参数 specair+用户手册

本文利用2013年12月和2015年12月晴天期间德里的空气质量预测与研究系统（SAFAR）网络观测资料，对城市热岛（UHI）强度及其对空气质量的影响进行了研究。发现在2013年12月和2015年12月，UHI在深夜20:00小时左右达到峰值。 PM2.5的浓度在2013年和2015年的12月都出现了双峰峰值，这是由于交通时间内人为活动增强所致。 在傍晚的交通时间内，UHI的形成是由于人为活动增强，地热通量增加，PBLH和风速降低导致PM2.5浓度升高，导致2013年和2015年十二月。 还发现，UHI强度与PM2.5浓度呈正相关（r = 0.57），与风速呈负相关（r = -0.40），PM2.5浓度也呈负相关（r = -0.57） ）与2013年12月的风速相关。而2015年12月，发现UHI强度与PM2.5浓度呈正相关（r = 0.65），与风速和PM2.5呈负相关（r = -0.45）。浓度也显示出与风速负相关（r = -0.57）。

为了获取综采工作面隔尘空气幕的合理设计参数,提高其隔尘效率,改善作业环境,以平煤八矿1240综采工作面为研究背景,利用计算流体力学软件Fluent6.3,对不同的空气幕出口风速和出口宽度下综采工作面空气流场及空气幕两侧的粉尘浓度分布进行数值模拟,研究确定空气幕最佳隔尘效果时的参数。研究结果表明:对于所研究的工作面,当出口风速为4 m/s,出口宽度为30 mm时,空气幕隔尘效果最佳,此时司机侧粉尘浓度最低。

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