非常全面的数学建模教材资料目录第1章　建立数学模型　1.1　从现实对象到数学模型　1.2　数学建模的重要意义　1.3　建模示例之一椅子能在不平的地面上放稳吗　1.4　建模示例之二商人们怎样安全过河　1.5　建模示例之三如何预报人口的增长　1.6　数学建模的基本方法和步骤　1.7　数学模型的特点和分类　1.8　数学建模能力的培养　习题第2章　初等模型　2.1　公平的席位分配　2.2　录像机计数器的用途　2.3　双层玻璃窗的功效　2.4　汽车刹车距离　2.5　划艇比赛的成绩　2.6　动物的身长和体重　2.7　实物交换　2.8　核军备竞赛　2.9　扬帆远航　2.10　量纲分析与无量纲化　习题第3章　简单的优化模型　3.1　存贮模型　3.2　生猪的出售时机　3.3　森林救火　3.4　最优价格　3.5　血管分支　3.6　消费者的选择　3.7　冰山运输　习题第4章　数学规划模型　4.1　奶制品的生产与销售　4.2　自来水输送与货机装运　4.3　汽车生产与原油采购　4.4　接力队的选拔与选课策略　4.5　饮料厂的生产与检修　4.6　钢管和易拉罐下料　习题第5章　微分方程模型　5.1　传染病模型　5.2　经济增长模型　5.3　正规战与游击战　5.4　药物在体内的分布与排除　5.5　香·烟过滤嘴的作用　5.6　人口的预测和控制　5.7　烟雾的扩散与消失　5.8　万有引力定律的发现　习题第6章　稳定性模型　6.1　捕鱼业的持续收获　6.2　军备竞赛　6.3　种群的相互竞争　6.4　种群的相互依存　6.5　食饵-捕食者模型　6.6　微分方程稳定性理论简介　习题第7章　差分方程模型　7.1　市场经济中的蛛网模型　7.2　减肥计划--节食与运动　7.3　差分形式的阻滞增长模型　7.4　按年龄分组的种群增长　7.5　差分方程简介　习题第8章　离散模型　8.1　层次分析模型　8.2　循环比赛的名次　8.3　社会经济系统的冲量过程　8.4　效益的合理分配　8.5　存在公正的选举规则吗　习题第9章　概率模型　9.1　传送系统的效率　9.2　报童的诀窍　9.3　随机存贮策略　9.4　轧钢中的浪费　9.5　随机人口模型　9.6　航空公司的预订票策略　9.7　广告中的学问　习题第10章　统计回归模型　10.1　牙膏的销售量　10.2　软件开发人员的薪金　10.3　酶促反应　10.4　投资额与生产总值和物价指数　10.5　教学评估　习题第11章　马氏链模型　11.1　健康与疾病　11.2　钢琴销售的存贮策略　11.3　基因遗传　11.4　等级结构　11.5　资金流通　习题第12章　动态优化模型　12.1　速降线与短程线　12.2　生产计划的制订　12.3　国民收入的增长　12.4　渔船出海　12.5　赛跑的速度　12.6　多阶段最优生产计划　习题第13　章其它模型　13.1　废水的生物处理　13.2　红绿灯下的交通流　13.3　鲑鱼数量的周期变化　13.4　价格指数　13.5　设备检查方案　习题综合题目

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本标准规定了城乡居民健康档案基本数据集的数据集元数据属性和数据元目录。
数据元目录包括城乡居民健康档案个人基本信息、健康体检信息、重点人群健康管理记录和其他医疗卫生服务记录的相关数据元。
本标准适用于城乡居民健康档案的信息收集、存储与共享，以及城乡居民健康档案管理信息系统建设。

WS373-2012医疗服务基本数据集:第1部分：门诊摘要第2部分：住院摘要第3部分：成人健康体检

山梨酸钾是一种常用防腐剂，应用非常广泛，但食用过量会严重危害人体健康。
研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性，山梨酸钾水溶液荧光特征峰为λex/λem=375nm/485nm，山梨酸钾和橙汁的混合溶液除了存在此荧光特征峰，还有一个侧峰λex/λem=470nm/540nm。
在混合溶液中，橙汁和山梨酸钾的荧光特性相互干扰，加大了山梨酸钾浓度检测的难度。
为准确测定混合溶液中山梨酸钾的浓度，采用微粒群算法优化的误差逆向传播(PSO-BP)神经网络对其进行检测。
3组预测样本的平均回收率为98.97%，PSO-BP神经网络能够精确测定混合溶液中山梨酸钾的质量浓度范围为0.1~2.0g/L。
预测结果表明荧光光谱法和PSO-BP神经网络相结合的方法能有效地检测山梨酸钾在橙汁中的浓度。

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本标准规定了城乡居民健康档案基本数据集的数据集元数据属性和数据元目录。
数据元目录包括城乡居民健康档案个人基本信息、健康体检信息、重点人群健康管理记录和其他医疗卫生服务记录的相关数据元。
本标准适用于城乡居民健康档案的信息收集、存储与共享，以及城乡居民健康档案管理信息系统建设。

ENVI　　ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；
它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案，它提供先进的，人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。
已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等行业。
　　创建于1977年的RSI（现为ITTVisualInformationSolutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITTVisualInformationSolutions的用户数超过150,000，遍布于80个国家与地区。
从2000年开始连续三年，ENVI被美国国家影像制图局（NIMA）等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITTVisualInformationSolutions公司，ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
　　强大的影像显示、处理和分析系统　　ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
　　ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。
　　强大的多光谱影像处理功能　　ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完整的分类及后处理工具，及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。
ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包，可支持各种投影类型。
同时，ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理，可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。
　　更便捷地集成栅格和矢量数据　　ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能，如：校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能，并可以加注汉字。
ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。
ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合，建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据，缓冲区分析，创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。
　　ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据　　用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。
用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。
纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。
ENVI还可以处理极化雷达数据，用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率，用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号，并创建幅度图像和相位图像。
　　地形分析工具　　ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为MPEG文件格式，便于用户演示成果。
　　准备您的影像　　ENVI提供了自动预处理工具，可以快速、轻松地预处理影像，以便进行查看浏览或其他分析。
通过ENVI，您可以对影像进行以下处理：　　•正射校正　　•影像配准　　•影像定标　　•大气校正　　•创建矢量叠加　　•确定感兴趣区域（ROIs）　　•创建数字高程模型（DEMs）　　•影像融合，掩膜和镶嵌　　•调整大小，旋转，或数据类型转换　　探测影像　　ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具，让您轻松、快速地浏览和探测影像。
您可以使用ENVI完成的工作包括：浏览大型数据集和元数据，对影像进行视觉对比，创建强大的3D场景，创建散点图，探测像素特征等。
　　分析影像　　ENVI提供了业界领先的图像处理功能，方便您从事各种用途的信息提取。
ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。
　　数据分析工具　　ENVI包括一套综合数据分析工具，通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。
　　•创建地理空间统计资料，如自相关系数和协方差　　•计算影像统计信息，如平均值、最小/最大值、标准差　　•提取线性特征　　•合成雷达影像　　•主成分计算　　•变化检测　　•空间特征测量　　•地形建模和特征提取　　•应用通用或自定义的滤波器　　•执行自定义的波段和光谱数学函数　　光谱分析工具　　光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应，来获取有关物质的信息。
ENVI拥有目前最先进的，易于使用的光谱分析工具，能够很容易地进行科学的影像分析。
ENVI的光谱分析工具包括以下功能：　　•监督和非监督方法进行影像分类　　•使用强大的光谱库识别光谱特征　　•检测和识别目标　　•识别感兴趣的特征　　•对感兴趣物质的分析和制图　　•执行像素级和亚像素级的分析　　•使用分类后处理工具完善分类结果　　•使用植被分析工具计算森林健康度　　共享您的信息　　ENVI能轻松地整合现有的工作流，让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。
所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。
　　自定义您的地理空间影像应用　　ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。
IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义，以符合用户的具体要求。
这个强大而灵活的平台，可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具，甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。
　　自2007年起，与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作，ENVIReaderforArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式，最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。

WST2012妇幼保健信息系统基本功能规范--17.孕产妇健康管理与服务评估信息系统

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。

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。