在构建355,532,1064nm3个波长的后向散射效率因子与355nm和532nm两个波长的消光效率因子查算表的基础上,正演计算出气溶胶的3个波长的后向散射系数与两个波长的消光系数（3β和2α）。
通过非线性拟合,模拟反演了对数正态单峰分布情况下气溶胶的谱分布参数。
结果表明：该方法可以反演得到单峰分布的气溶胶谱分布参数,不同初始值对反演结果的影响较小;复折射指数对气溶胶谱分布的反演起重要作用,当复折射指数的实部和虚部分别具有±1步长范围内的不确定性时,反演得到的粒子数浓度、几何标准偏差和峰值半径3个参数的相对误差分别为20.32%、33.50%和24.72%,其中实部比虚部的误差贡献更大。
该研究为多波长激光雷达反演气溶胶谱分布垂直廓线的研究提供了理论基础。

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求取垂直裂缝井和水平裂缝井井底压力的源代码；
采用无因次化处理，分别求取井底压力随时间变化曲线，基于此，可以利用计算结果绘制垂直裂缝井和水平裂缝井压力图版。
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三维集成和片上网络（NoC）的融合为片上互连的可伸缩性问题提供了有效的解决方案。
在3D集成中，硅穿Kong（TSV）被认为是最有前途的键合技术。
但是，TSV也是宝贵的链路资源，因为它们会占用大量芯片面积，并有可能在物理设计阶段导致路由拥塞。
此外，TSV遭受严重的良率损失，从而降低了有效的TSV密度。
因此，有必要在具有成本效益的设计中实现TSV经济的3DNoC架构。
对于对称的3DMeshNoC，我们观察到TSV的带宽利用率低，并且它们很少成为平面链路中网络的争用点。
基于此观察，我们提出了TSV共享（TS）方案，以使相邻路由器能够以时分复用的方式共享垂直信道，从而将TSV保存在3DNoC中。
我们还研究了不同的TS实现方案，并展示了TS如何通过设计空间探索提高多核处理器中的TSV有效性。
在实验中，我们全面评估了TS对系统所有层的影响。
结果表明，所提方法显着提高了TSV的有效性，而性能开销却可以忽略不计。

第一章人工神经网络…………………………………………………3§1.1人工神经网络简介…………………………………………………………31．1人工神经网络的起源……………………………………………………31．2人工神经网络的特点及应用……………………………………………3§1.2人工神经网络的结构…………………………………………………42．1神经元及其特性…………………………………………………………52．2神经网络的基本类型………………………………………………62.2.1人工神经网络的基本特性……………………………………62.2.2人工神经网络的基本结构……………………………………62.2.3人工神经网络的主要学习算法………………………………7§1.3人工神经网络的典型模型………………………………………………73．1Hopfield网络…………………………………………………………73．2反向传播(BP)网络……………………………………………………83．3Kohonen网络…………………………………………………………83．4自适应共振理论(ART)……………………………………………………93．5学习矢量量化（LVQ）网络…………………………………………11§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型…………………………………………124．1BP网络模型特点 ……………………………………………………124．2BP网络学习算法………………………………………………………134.2.1信息的正向传递………………………………………………134.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播………………144．3网络的训练过程………………………………………………………154．4BP算法的改进………………………………………………………154.4.1附加动量法………………………………………………………154.4.2自适应学习速率…………………………………………………164.4.3动量-自适应学习速率调整算法………………………………174．5网络的设计………………………………………………………………174.5.1网络的层数…………………………………………………174.5.2隐含层的神经元数……………………………………………174.5.3初始权值的选取………………………………………………174.5.4学习速率…………………………………………………………17§1.5软件的实现………………………………………………………………18第二章遗传算法………………………………………………………19§2.1遗传算法简介………………………………………………………………19§2.2遗传算法的特点…………………………………………………………19§2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20§2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述…………………………………………………………………………23§3.2样本的选取………………………………………………………………24§3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25§3.4样本的预处理与网络的训练……………………………………………254．1样本的预处理………………………………………………………254．2网络的训练……………………………………………………26§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………305．1面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………305．2水布垭面板堆石坝变形的预测……………………………………355．3BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较…35§3.6结论与建议………………………………………………………………38第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述………………………………………………………………………39§4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39§4.3结论与建议…………………………………………………………………40参考文献…………………………………………………………………………

垂直车位自动泊车过程3维虚拟仿真。
3维模型用VRML语言写成，由MATLAB通过优化生成的倒车轨迹数据，通过SIMULINK回放演示。

本文通过建立自动垂直泊车模型，主要运用车辆运动学模型和遗传算法，得到了对于不同位置驶入的车辆，自动泊车系统应确立的理想倒车点和倒车策略。

用Kraken计算水声传播损耗以及水平阵和垂直阵接收波形的demo，有注释，有问题描述

来自中科院资源平台的《中国植被类型》栅格数据集，本图集是我国植被生态学工作者40多年来继《中国植被》等专著出版后又一项总结性成果，是国家自然资源和自然条件的基本图件。
它详细反映了我国11个植被类型组、54个植被型的796个群系和亚群系植被单位的分布状况、水平地带性和垂直地带性分布规律，同时反映了我国2000多个植物优势种、主要农作物和经济作物的实际分布状况及优势种与土壤和地面地质的密切关系。
由于本图集属于现实植被图图种，故反映出我国植被近斯的质量状况。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。