标题作者日期在委内瑞拉大萨瓦纳的热带稀树草原马赛克上转移耕种和狩猎JRFerrer巴黎@jrfep-伊莎贝拉（IzabelaStachowicz）@icorei-艾达·桑切斯（AdaY.Sánchez）梅尔卡多（Mercado）@adasanchez29/1/2021在GS打猎该存储库包含有关科学手稿的数据和代码，在委内瑞拉大萨瓦纳的热带稀树草原上转移耕种和狩猎：面临变化（正在审查中）摘要近年来，热带森林中森林猎物的过度开发增加了，引发了有关当前狩猎率可持续性的争论。
空林假说预测，热带森林中目前的狩猎速度会导致生物多样性的广泛丧失和脊椎动物的数量减少。
另外，“花园狩猎”假说指出，异类农林业景观保持着与原始森林相似的物种丰富度，但物种构成以热带稀树草原为主。
在这里，我们结合了相机陷阱调查和在委内瑞拉大萨瓦纳的热带稀树草原和热带雨林中的佩蒙土著狩猎的空间明确数据

DELLPowerEdgeR740服务器彩页，针对工作负载加速进行了优化PowerEdgeR740旨在加快应用程序性能，从而利用加速器卡和存储可扩展性。
双插槽2U平台可优化平衡资源，为要求最严苛的环境提供支持。
R740可扩展的企业体系结构可扩展到三个300WGPU或六个150WGPU。
借助多达16个2.5英寸驱动器或8个3.5英寸驱动器，R740可提供多样性功能以适应几乎任何应用程序，并为VDI部署提供完美平台。

动态多目标优化的基于动态环境演化模型的种群多样性维持策略

生物能源扁豆

分析了支持向量机（supportvectormachine,SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。

对熵值法实现了matlab的快速实现，使用者应该注意的是对数据的标准化处理有多样性，自己可以根据自己的情况合适修改相应的代码部分，本代码采用的是归一化处理，梅一列数据大小统一分布在【1,2】之间。

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

参数优化的元遗传算法：此存储库中的应用程序仅用于标记多样性映射器。
但是，需要更改几行以合并其他遗传算法

1、根据研究目的确定需要计算的景观格局指数，并列表明确其生态意义。
假设本文在斑块水平选取以下指数：斑块数目(NP)、平均斑块面积(MPS)、聚集度(AI)、最大斑块指数(LPI)、斑块所占景观面积比例(PLAND)、面积加权平均形状指数(AWMSI)在景观水平选取以上指数外(不含PLAND)，还选择香农多样性指数(SHDI)、香农均匀度指数(SHEI)。
本文所选指数见表1（表格自行设定，不一定按此类型）

受克隆选择理论和免疫网络模型的启发，我们提出了一种新的人工免疫算法，称为免疫记忆克隆算法（IMCA）。
首先讨论了受免疫系统启发的克隆操作员。
IMCA包括两个基于不同免疫记忆机制的版本；
它们是自适应免疫记忆克隆算法（AIMCA）和免疫记忆克隆策略（IMCS）。
在AIMCA中，每种抗体的突变率和存储单位大小会动态调整。
IMCS同时实现抗体种群和存储单元的进化。
通过使用克隆选择运算符，可以将全局搜索与局部搜索有效地结合在一起。
根据抗体-抗体（Ab-Ab）亲和力和抗体-抗原（Ab-Ag）亲和力，IMCA可以自适应地分配存储单元的大小和抗体群体。
在实验中，使用了18个多维函数，维数范围从2到1000，以及组合优化问题，例如旅行商和背包问题（KPs），以验证IMCA的性能。
给出了每次迭代的计算成本。
实验结果表明，IMCA具有较高的收敛速度，并且在增强种群多样性和一定程度上避免过早收敛方面具有很强的能力。
从理论上讲，IMCA以概率1收敛。
2010高等教育出版社和施普林格出版社柏林海德堡。

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。