为研究正交偏振云气溶胶激光雷达(CALIOP)最新Version4(V4)版产品与Version3(V3)版产品全球大气气溶胶和云衰减后向散射特征的差异及其对以往研究可能造成的影响,利用2011年1、4、7、10月CALIOP这两个版本的数据,对20.2km海拔高度内全球范围云和气溶胶样本点的532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射、总衰减颜色比进行了概率分布统计,并对两个不同版本相应数据的相对偏差做出统计分析。
结果表明,云或气溶胶V4版与V3版散射数据的相对偏差趋于正值,夜间数据的变化比日间数据明显。
V4版与V3版云的日间532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射及总衰减颜色比的相对偏差均值分别为3.40%、4.66%和1.18%,而夜间的则分别为2.80%、8.00%和5.33%。
气溶胶的532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射及总衰减颜色比的相对偏差均值日间分别为1.14%、6.94%和5.62%,夜间分别为3.33%、10.92%和7.64%。
2024/5/31 9:35:38 7.41MB 大气海洋 衰减后向 总衰减颜 CALIPSO/C
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开放充电协议(OCPP)是一个全球开放性的通讯标准,主要用于解决私营的充电网络间通讯产生的各种困难。
OCPP支持充电站点与各供应商中央管理系统间的无缝通讯管理。
在过去的很多年内,私营充电网络的封闭特性已经给大量电动汽车车主和地产管理者造成很多无谓的挫折感,引发整个行业对一个开放模型的广泛呼吁。
OCPP目前已经在49个国家应用于40,000多个充电设施,因此实质上它已经成为充电设施网络通讯的行业标准。
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奇安信全球APT安全威胁报告2021-1-21.pdf
2024/5/28 3:11:28 23.62MB apt
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全球汽车零部件供应商研究2020.pdf
2024/5/17 22:45:19 3.16MB 汽车零部件
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本文基于支持向量机(SVM)和改进的粒子群优化(IPSO)算法(SVM-IPSO)创建了双向预测模型,以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中,选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法,然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数,因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数,以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发,我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO,以提高开发效率,并采用IPSO建立双向预测模型:在前向预测的方向上,我们认为富有成效参数作为输入,属性索引作为输出;
在向后预测的方向上,我们将性能指标视为输入,将生产参数视为输出,在这种情况下,该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明,该模型的性能优于径向基函数神经网络(RNN),基本粒子群优化(PSO)方法以及遗传算法和改进的粒子群优化(GA-IPSO)方法在大多数实验中都是如此。
换句话说,仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。
2024/5/15 2:02:19 536KB support vector machine; particle
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全球数字治理白皮书(2020年).pdf
2024/5/14 3:30:54 1.41MB 数字治理白皮书
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全球Geojson文件,每个国家描边非常准确,坐标系为WGS84,.
2024/5/13 19:15:07 250KB Geojson
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锂离子电池是一种应用广泛的可充电电池,它具有单体工作电压高、体积小、重量轻、能量密度高、循环使用寿命长,可在较短时间内快速充足电以及允许放电温度范围宽等优点。
此外,锂离子电池还有自放电电流小、无记忆效应和无环境污染等优点。
其全球供货量正在持续增加。
根据市场调研公司的报告,07全年锂离子可充电电池的全球供货量比上年增加了17%。
而随着锂离子电池的使用面的扩大,对锂离子电池的充放电保护就显得愈发重要。
  锂离子电池的保护  锂离子电池供电设备的安全性是人们目前最为关注的问题,所以对其的保护就非常重要。
锂离子电池的保护主要包括过充电保护、过放电保护、过电流及短路保护等。
  1过充电保护
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非常清晰,共14章第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1§1.1测绘学的任务及作用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1§1.2数字测图的发展概况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3§1.3学习数字测图原理与方法的目的和要求⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4第二章测量的基本知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6§2.1地球形状和大小⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6§2.2测量常用坐标系和参考椭球定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯8§2.3地图投影和高斯平面直角坐标系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯12§2.4高程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19§2.5用水平面代替水准面的限度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20§2.6方位角⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22§2.7地形图的基本知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24§2.8地形图的分幅与编号⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31第三章测量误差基本知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42§3.1观测误差的分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42§3.2衡量精度的标准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45§3.3算术平均值及观测值的中误差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯48§3.4误差传播定律⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51§3.5加权平均值及其精度评定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯55§3.6间接平差原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯58第四章水准测量和水准仪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62§4.1水准测量原理与方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62§4.2水准仪和水准尺⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯65§4.3水准测量外业施测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯81§4.4水准测量的误差分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯88目录1§4.5水准仪的检验与校正⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯90第五章角度、距离测量与全站仪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯103§5.1角度测量原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯103§5.2经纬仪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯104§5.3角度观测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯115§5.4水平角观测的误差和精度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯123§5.5经纬仪的检验和校正⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132§5.6距离测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯137§5.7光电测距误差分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯154§5.8光电测距仪的检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯158§5.9全站仪和自动全站仪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯162§5.10三角高程测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯166第六章控制测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯172§6.1控制测量概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯172§6.2导线测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯181§6.3交会测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯195§6.4三角网测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯204§6.5高程控制测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯210§6.6全球定位系统(GPS)在控制测量中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯219第七章碎部测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯226§7.1碎部
2024/5/3 12:48:14 5.65MB 测绘
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城市大脑全球标准研究报告摘要
2024/5/1 22:03:17 2.38MB 人工智能
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡