WaterQualityAnalysisSimulationProgram(WASP)是在1983年DiToro等人建立模型的基础上的加强版。
优点：灵活性：能够模拟大部分水体类型，河流、湖泊、河口、海洋水体。
内部链接：热模块计算结果提供给富营养化模块，再用于有毒物质模拟。
外部链接：能够和多种模型耦合。
模块灵活性三种处理技术：分为简单、中级和复杂的处理方式。
模拟大部分水质问题：常规污染物，溶解氧、富营养化、温度；
有毒污染物，有机物、简单的金属、汞等局限性：WASP的研究对象为完全混合水体控制单元，比如排污口附近这种类型的问题不能模拟。
非水相：油的比重、粘度和水不一样。
进入水体后，不同于水，WASP不能模拟。
干涸：我们认为水体的容量是一定的，不变的。
有很强的蒸发作用，对水体的容积有一个很显著的变化产生，这种情况WASP也是不适用的。
很多水质模型都存在这种限制。
金属，重金属：很多过程是不能体现的。
WASP(Thewaterqualityanalysissimulationprogram,水质分析模拟程序)是EPA推荐使用的水质模型软件,使用较为广泛,能够模拟河流、湖泊、水库、河口等多种水体的稳态和非稳态的水质过程。

基于ProtoCentralAF4490的Arduino脉搏血氧仪防护罩如果您正在寻找Arduino库，则现在将其移至此处：:ProtoCentral的这种脉搏血氧饱和度防护罩使用AFE4490IC使Arduino能够测量心律以及SpO2值。
脉搏血氧饱和度是一种间接的方法来测量血液中的氧气含量。
该传感器测量皮肤在红色和红外光波长下的吸光度，以计算氧气含量。
该测量是通过一个探针进行的，该探针夹在手指上，并包含发射器和光传感器。
由于流过任何血管的血液量随心脏的血流速率而变化（脉动），因此也可以用于测量心率，而无需连接任何ECG电极。
与Brainbay一起使用时，

1、FSK通信系统理论分析（1）发射机模块：数字信号经过FSK调制后进行发射，利用载波的频率变化来传递数字信息。
它利用基带信号离散取值的特点对载波频率进行频移键控。
实现起来较容易,抗噪声与抗衰减的性能较好。
在中低速数据传输中得到了广泛的应用。
最常见的是用两个频率承载二进制1和0的双频FSK系统。
（2）接收机模块：基带FSK调制信号对载波频率进行键控后，经过信道和加性高斯白噪声后进入接收机。
接收机根据接收到的信号进行相干解调，恢复出原始信号，达到通信的目的。
2、系统实验仿真（1）FSK信号波形产生；
（2）FSK信号功率谱；
（3）FSK接收信号波形；
（4）FSK信号误码率曲线。

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…………………………………………………………………………

本文件功能：用BP神经网络预测温湿度。
本次仿真，预测模型为8*8*8*1，输入数据为359天数据（一个小时测一个数据，一天数据为24）。
其中350天数据做训练样本，用来训练BP网络模型的权值和阈值，4天用来做测试样本，用来测试3天左右的温湿度预测值。
本次训练效果比较上次仿真较为准确，判定系数可以达到0.8左右（越靠近1表明仿真效果越好），预测值与实际值点状图基本围绕在主对角线左右，MSE平方误差可以达到0.01，BP网络预测输出图也可以看出预测值的变化趋势基本与期望值一致。
本次仿真存在不足：1.未修改学习率、附加动量等参量没有解决BP网络收敛慢的问题。
2.没有使用全局优化的算法，没有解决BP容易陷入极值点的问题。
这种用BP网络来进行预测的模型网上有很多，但是大多数都是预测风力发电等，可能也是因为该BP模型是40年代所提出，我是没有找到有温湿度的预测，该代码纯属自己改写的，并且运行无误，现在分享出来，让大家节省一些时间去研究更有深度的算法。

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最小错误是一个灵活的两列Jekyll主题，非常适合建立个人网站，博客和投资组合。
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在计算机网络迅猛发展的今天，电子商务已经成为了新经济的代名词。
电子商务的出现，让消费者的消费观念发生了重大的变化。
能在internet上实现商品的展示、商品的检索、商品的订购、订单的全程物流跟踪与管理、商品的支付的系统称为网上购物系统。
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通过EGM2008计算出来的中国1*1高程异常数据，通过该数据可以画出中国境内高程异常的变化等值图，利于研究和分析

上海大学课程研讨，题目是举例说明汇编语言子程序递归调用过程中堆栈内容的变化过程。
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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。