CITYgreen模型是1996年美国林业署研制开发的基于ARCVIEW平台计算城市绿地生态服务价值的扩展模块。
在最新的5.2版本里,提供了对遥感或航片数据的分析功能,支持对某一范围内的城市绿地随时间变化进行跟踪监测,从而增加了在较大尺度范围内计算城市绿地生态服务价值的效率和准确性。
模型通过建立研究区的绿色数据层计算森林、绿地生态效益,包括碳储量和碳固定率、削减暴雨径流、清除大气污染物、节能、模仿树木生长及绿地规划方案评估等。
2021/11/5 9:16:49 7.74MB GIS 生态效益 城市绿地
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21世纪前两个十年,在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下,人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。
当前,随着移动互联网发展红利逐渐消失,后移动时代已经来临。
当新一轮产业变革席卷全球,人工智能成为产业变革的核心方向:科技巨头纷纷把人工智能作为后移动时代的战略支点,努力在云端建立人工智能服务的生态系统;
传统制造业在新旧动能转换,将人工智能作为发展新动力,不断创造出新的发展机遇。
2016/8/26 19:29:08 20.31MB 人工智能发展报告
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可以通过Arcgis打开,全国人口空间分布公里网格数据是在全国分县人口统计数据的基础上,考虑人口-自然要素的地理分异规律,通过空间插值生成的1km*1km栅格数据,每个栅格的值为该平方公里的人口数。
该数据集打破县级/市级行政统计单元的限制,将社会经济数据展布到每个1平方公里的栅格上,为基于地理单元的资源生态环境分析评价,以及区域生态环境灾祸的影响评价提供了更精细的数据基础。
2021/9/18 21:13:29 36.52MB 人口 全国 栅格
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本来是不想上传的,这芯片其实说复杂很复杂,调通了也很简单。
最初想省事,在网上找了人想要份驱动代码,结果对方直接开价1500,我无力吐槽。
后续又加了几个QQ想要份代码参考,结果就是没有回应的。
想想真是世态炎凉啊。
自己遇到问题的时候,在网上百般求助,自己解决了,不是收钱就是事不关己高高挂起。
这样的技术生态圈,也难怪。


后来自己网上找了几份代码耐心调了一下,已通。
用的模拟SPI,硬件没去搞,有兴味的可以自行研究。
测试代码没开什么乱七八遭的功能。
就6通道,双极性,全功率采样,使用外部参考电压。
工程基于keil5,保证已通,给新手们一个心理保障,不用怀疑代码有问题。
--最后愿大家都秉持互助原则,别动不动就黑钱。
除非你开发过程中没让任何人免费帮助,代码全部原创,那我无话可说。
2017/8/2 2:16:27 6.18MB ADC AD7124 STM32F 驱动
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.NET是一个跨平台、多架构的框架,可用于Windows、macOS、Linux和物联网设备。
.NET5.0版本是微软多年来寻求统一生态系统的一个重要里程碑。
这体现在改进工具链的定制化,开发者现在能够为他们的目标平台只挑选所需的组件。
有望在.NET6.0中进一步改进这方面的工作。
.NET5.0版本还带来了整个.NET组件的大量功能改进。
此外,还扩大了对平台的支持,比如支持Windows10ARM64设备,如SurfaceProX。
NET5.0还包括C#和F#编程语言的新的主要版本--分别是C#9和F#5。
VisualStudio工具也得到了增强,特别是加入了更新的Wind
2017/4/6 16:56:48 18.93MB .net c# xml linq
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IEEE与ECC(边缘计算联盟)达成战略合作双方将在标准、技术、产业孵化等领域合作在本次大会上也发布了《边缘计算参考架构3.0》和《边缘计算与云计算协同白皮书》。
《边缘计算白皮书》通过对边云协同主要场景、价值内涵、关键技术等维度的研究,以推动边云协同的产业共识,并为相关产业生态链构建和使用相关能力提供参考自创。
2020/1/4 5:02:30 4.35MB 物联网 边缘计算
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AIChallenger全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台,致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求,推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。
AIChallenger以服务、培养AI人才为使命,打造良性可持续的AI科研与应用重生态。
2017年首届大赛发布了千万量级的数据集、一系列兼具学术与产业意义的竞赛、超过200万人民币的奖金,吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛,成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。
AIChallenger2018带来十余个全新的数据集与竞赛,以及超过300万人民币的奖金,“用AI挑战真实世界的问题
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2020抖音创作者生态讲述-抖音&巨量算数
2017/7/16 13:37:05 1.89MB 产品经理 产品设计 产品营销 抖音
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本文来自于jianshu,文章主要分析了目前数据处理领域使用比较多的几种架构,详细对架构优缺点和使用场景进行了引见。
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。
随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前,数据分析工作已经经历了长足的发展,尤其是以BI系统为主的数据分析,已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统,对于BI系统来说,大概的架构图如下:可以看到在BI系统里面,核心的模块是Cube,Cube是一个更高层的业务模型抽象,在Cube之上可以进行
2016/4/19 6:19:34 351KB 常用的几种大数据架构剖析
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2020萌宠内容生态下的宠物经济.pdf
2020/1/23 13:05:30 6.98MB 宠物
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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