其中，N和S分别为载流子浓度和光子密度，g为对光子密度的增益系数，N是透明载流子密度，τ表示谐振腔中载流子寿命(注入载流子到由于光子的受激辐射复合以及自发发射和非发光复合而消失的平均时间)，τ表示谐振腔中光子寿命(从光子产生到光子丢失为止的平均时间)，Γ是光限制因子(表示在谐振腔内所有光能中有源层内部所包含的比例)，β是自发发射耦合进激射模中的比率即自发辐射因子，J是注入有源层的电流，q是电子电荷，V是有源层体积。

针对网络拓扑结构不规则的无线传感器网络中经典DV-Hop定位算法计算未知节点位置存在较大误差的问题，提出了一种基于多通信半径修正跳数的改进算法。
通过对通信半径进行分级细化，利用多级通信半径修正信标节点到信邻节点的跳数信息，使未知节点的平均跳距更符合实际网络情况。
仿真结果表明，在相同的网络拓扑结构下，改进的定位算法有效的提高了传感器节点的定位精度。

超快速的三边定位算法，在本机实测1千万次，耗时8秒多，平均每称可以计算一百多万次。
需要4个基站的数据。

本源代码借助标准C++STL中的vector,list和heap等已封装的数据结构，优化了A星算法搜索地图、检索开始列表过程，减小了程序的时间和空间花费。
经检验，检索20000*20000的随机障碍物地图时，程序在规划路径部分的平均耗时在两秒左右。

天若ocr文字识别工具是可以帮助用户朋友进行本地ocr截图文字识别的强大工具，这款天若ocr文字识别工具不花一分钱，只需体验三分钟，就可以让你感受到免费迅速截图识别的魅力。
软件特色：1、对于搜狗的接口调用的，这个接口识别效果很好，但是对于图片的尺寸有规定。
2、腾讯ocr接口，也比较准确，但是速度比较慢。
3、百度ocr接口，精确度还可以，但是标点符号识别不准确，速度一般。
4、有道ocr接口，速度很快平均0.3-0.4秒就可识别出来。
但是接口受ip请求的限制。
（仅供参考）这个全套版本，最新版已改名，树洞OCR，但新版本没有天若这个版本好用。

如今，水资源管理已成为世界的重大利益。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。

误差分析计算公式及matlab代码实现（均方误差MSE，平均绝对误差MAE，平均绝对百分比误差MAPE，均方百分比误差MSPE，均方根误差RMSE，残差平方和SSE）

统计时间：2019/01/30，统计了IGS/MEGX观测站平均可以观测北斗三号卫星历元数量大于4颗的测站

MySQL绿色精简版(5.1|5.5|5.7)三合一内含5.1,5.5,57版本的mysql绿色版本不写服务不自启动带管理batroot密码为空平均7MB的压缩包大小,编程与本地测试的不二之选

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

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。