信息技术有限公司所属电子商务平台“****”，以下简称平台。
在业务开展过程中对入驻经营者的要求和规范如下。
1、参与***平台入驻经营的各主体应当依法办理市场主体登记。
未办理市场主体登记的入驻申请，平台不予审核通过。
（个人销售自产农副产品、家庭手工业产品，个人利用自己的技能从事依法无须取得许可的便民劳务活动和零星小额交易活动，以及依照法律、行政法规不需要进行登记的除外。
）2、参与***平台入驻经营的各主体所销售的商品或者提供的服务应当符合保障人身、财产安全的要求和环境保护要求，不得销售或者提供法律、行政法规禁止交易的商品或者服务。
平台须对经营者所上架的商品进行严格审核和不定期抽检。
对不符合规定的产品予以下架或清退该入驻经营者。

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。

电磁场与社会发展---电磁水处理技术引言：在工业循环冷却水系统中，随着系统的运行换热表面会生成水垢，水垢的大量沉积将降低换热表面的传热效果，使水的流动阻力增大甚至阻塞水流，还会诱发垢下腐蚀，严重影响系统的正常运行。
为了解决循环水系统的结垢问题，必须对系统进行阻垢处理，常用的有化学法和物理法。
化学阻垢法主要有石灰软化法、离子交换法、投加阻垢剂和化学清洗法，但这些方法操作复杂、运行成本高，并且会对环境造成二次污染。
随着水资源的日益短缺和环境保护要求的提高，各种用于防垢处理的物理方法及技术应运而生。
电磁水处理技术是一种物理抑垢方法，因其无添加试剂，无毒无污染，操作简单，成本低等优点，受到业界的广泛关注。
针对国内外学者的研究情况，从电磁水处理技术的概念和原理、发展现状、关键问题、对社会发展的影响以及发展趋势进行了分析。

光伏发电技术和产业不仅是当今能源的一个重要补充，更具备成为未来主要能源来源的潜力。
从长远来看，太阳能的利用前景最好，潜力最大。
近30年来，太阳能利用技术在研究开发、商业化生产、市场开拓方面都获得了长足发展，成为世界快速、稳定发展的新兴产业之一。
而其中的太阳能光伏发电是世界上节约能源、倡导绿色电力的一种主要的高新技术产业。
发展光伏产业己经成为全球各国解决能源与经济发展、环境保护之间矛盾的最佳途径之一。

EPA（EnvironmentalProtectionAgency，环境保护署）SWMM（stormwatermanagementmodel，暴雨洪水管理模型）是一个动态的降水-径流模拟模型，主要用于模拟城市某一单一降水事件或长期的水量和水质模拟。

flash成品文件环境保护为主题的

基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。
因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型。
首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色模型、神经网络以及神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。
与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。
最后，本文采用基于神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

本标准给出面向智慧城市互联网参考体系结构规定了智慧城市中物联网系统各功能域以及支撑域功能实现的IT基础设施的构成GB/T36620-2018……12图?智慧城市IT基础设施结构…2表1系统描述…………自垂表2接口描述…表3感知控制域的实体描述…表4服务提供域的实体描述…a,.。
·……····表5资源交换域的实体描述………·.·a·a·.:······-··:.表6运维管控域的实体描述…….··表7用户域的实体描述表8云计算平台的实体描述……………………………………………………:13表9边缘计算平台的实体描述…………1314表10人机交互平台的实体描述…ⅡGB/T36620-2018前言本标准按照GB/T1.1—2009给出的规则起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。
本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本标准由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口。
本标准起草单位:无锡物联网产业研究院、中国电子技术标准化研究院、上海集成通信设备有限公可、南京三宝科技股份有限公司深圳市英唐智能控制股份有限公司、华为技术有限公司、江苏省邮电规划设计院有限责任公司、西安航天自化股份有限公司深圳哺标准技术研究院成都秦川物联网科技股份有限公司。
本标准主要起草人季建慧乘晖、付根利、邻涛钱维林刘立、徐啸峰、徐冬梅陈书义、邢涛吴明娟、杨会甲、王静张建张旭杰、易晓珊权亚强、张磊胡庆周、张康明。
GB/T36620-2018面向智慧城市的物联网技术应用指南1范围本标准给出了面向智慧城市的物联网参考体系结构,规定了智慧城市中物联网系统各功能域以及支撑域功能实现的IT(信息技术)基础设施的构成。
本标准适用于智慧城市中物联网系统的规划和设计实现。
2规范性引用文件下列文件对于本文件的用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日的引所文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T3356-2016新型智慧城市评价指标GB/T334742016物联参考体系结构GB/T37452017物联网术语3术语和定义GB/13375-2017定的术语和定义适用于本文件4面向智慧城市的物联网系统参考体系结构4.1概述本标准根擤GBT336-2016、GB/T374-2016规定的物联网概念糢型和新型智慧城市评价指标,从系统功能配置及其支撑平台的角度给出了面向智慧城市的物联冈统参考体系结构,定义了智慧城市中物联网系主要实体及实体之间接口关系,如图1所示,图中前头表示实体间的数据交互。
智慧城市用户通过物联网系实现对智慧城市目标对象的感知和控制。
智慧城市用广包括业务户和管理用户。
业务用戶是对智慧城市中物联网业务服务有需求的政府、企业、公众等用户。
管理用户是每慧城市中物联风系统进行运维管控的用户。
智慧城市中物联网系统包含感知控制域、服务提供域运维管控域资源交换域用户域以及支撑域功能实现的云计算平台、边缘计算平台、人机交互平台等智慧城市IT基础设施。
智慧城市目标对象包括智慧城市感知对象和智慧城市控制对象。
智慧城市感知对象是智慧城市用户期望获取信息的对象,智慧城市控制对象是智慧城市用户期望执行操控的对象。
智慧城市感知对象与感知控制域中的数据采集实体以非数据通信类接口或数据通信类接口进行关联,用于数据采集实体获取智慧城市感知对象的属性信息。
智慧城市控制对象与感知控制域中的控制执行实体以非数据通信类接口或数据通信类接口进行关联,实现对智慧城市控制对象的操作控制GB/T36620-2018智慧城市智城市业务用户管理用户用户域业务服务运维管控人机交互平轴入/输出信息处理输入/输出信息处理服务提供域运维管控域资源交换域城市综合服务惠民综合服务运行维护市状态测政务服务物流送置管理共享数据业健康医疗文化教育态监控目录管理务应急播择调度【障诊「务囡共信息发布表扶公共安全软开云务分析决策区交通出行匚节能不保件管计算平云程支表认证授权安全管理数据支撑服务支撑灾灭管理交换协议□数据管理标识管理匚用户管地理信息服巨文付眠务法规监管服务合规数据处理和存储L数据资源应急响应知控制域传感器网络组网和信息处理通网[边峰据处边缘计数据采集传感数粼采烟图间位数据采医多媒体数括采烟圆识数据采绸控制执行智城市目标对象图1面向智慧城市的物联网系统参考体系结构4.2系统描述面向智慧城市的物联网系统描述见表1表1系统描述系统构成描述用户域实现智慧城市用户与物联网系统交互的软硬件实体集合智慧城市中物联网系统获取感知对象信息与操控控制对象的软硬件系统的实体集合,可实现感知控制域针对目标对象的本地化感知、协同和操控GB/T36620-2018表1(续)系统构成描述实现智慧城市中物联网系统基础服务和业务服务的软硬件系统的实体集合,可实现智慧城市服务提供域感知数据、控制数据及服务关联数据的加工处理和协同实现智慧城市中物联网系统运行维护和法规符合性监管的软硬件系统的实体集合,用于监运维管控域控、管理智慧城市中物联网系统,保障其安全可靠运行,保障其提供的各项服务符合相关法律法规实现智慧城市中物联网系统与其他系统间信息共享与交换的软硬件系统的实体集合,可向其资源交换域他系统提供来自服务提供域的物联网共享数据,向服务提供域提供来自其他系统的物联网或非物联网共享数据智慧城市IT智慧城市中具有通信计算、存储等基础通用能力的软硬件系统的集合,用于支撑面向智城基础设施(文撑域)市的物联网系统构成各域功能的实现4.3接口描述面向智慧城市的物联网系统接口描述见表2。
表2接口描述序号实体1实体2接口描述数据采集数据处理和存储用于感知控制域数据采集实体向服务提供域数据(感知控制域)(服务提供域)处理和存储实体传送感知数据控制执行业务服务用于服务提供域业务服务实体集合向感知控制域(感知控制域)(服务提供域)控制执行实体发送控制指令传感器网终用于感知控制域传感器网络组网和信息处理实体组网和信息处理数据处理和存偌向服务提供域数据处理和存储实体传送处理后的(服务提供域)(感知控制域感知数据传感器网络业务服务用于服务提供域业务服务实体集合向感知控制域组网和信息处理(服务提供域)传感器网络组网和信息处理实体发送控制指令(感知控制域)感知控制域通过此接口向运维管控域传送运行状感知控制域运维管控域态信息。
运维管控域通过此接口向感知控制域发送运维管控指令服务提供域通过此接口向资源交换域传送供其他服务提供域资源交换域系统共享的数据。
资源交换域通过此接囗向服务提供域传送来自其他系统的共亨数据服务提供域通过此接口向运维管控域传送运行状服务提供域运维管控域态信息。
运维管控域通过此接口向服务提供域发送运维管控指令业务服务输人服务提供域输出信息处理用于交换与业务用户相关的数据业务服务(用户域)GB/T36620-2018表2(续)实体1实体2接口描述序号运维管控输入/实现对用户域的整体运维管控,并交换与管理用户运维管控域输出信息处理相关的数据(用户域)资源交换域通过此接口向运维管控域传送运行状10资源交换域迳维管控域态信息。
运维管控域通过此接口向资源交换域发送运维管控指令5感知控制域5.1域的构成如图2所示,感知控制域包括数据采集、控制执行、传感器网络组网和数据处理等实体集合。
数据采集实体集合包括传感数据采集、空间位置数据采集、多媒体数据采集、标识数据采集等实体,用于获取智慧城市感知对象的属性信息。
控制执行实体可根据控制指令对智慧城市控制对象进行操控。
传感器网络组网和数据处理实体集合包括通信与组网和边缘数据处理等实体,实现域内的通信组网和边缘计算数据处理和存储业务服务业务服务数据处理和存储(服务提供域)(服务提供域)服务提供域)(服务提供域感8知控制域传感器网络组网和数据处理道饰组兴【边边缘数据处理运维管控数据集传感数据采集空间位量数据采集上执多媒体数据采果标识数据采集智城市目标对象智慧城市目标对象图2感知控制域的构成GB/T36620-20185.2实体描述感知控制域的实体描述如表3所示。
表3感知控制域的实体描述实体描述将城市中感知对象的各种属性参量(物理量、化学量、生物量)通过传传感数据采集感器件按照一定规律转换成电学量,再经信号调整、采样、量化、编码等步骤,生成便于处理和传输的特定格式的数据感知城市中目标对象所在位置并形成数据。
该位置既可以根据大地数据采集空间位置数据采集参照系定义,如大地经纬度坐标,也可以定义为数据采集实体与目标对象之间的相对位置关系多媒体数据采集对城市中音频视频、图像等多媒体源进行采集,形成城市物联网系统可识别、处理、传输的多媒体数据标识数据采集对城市中附着在目标对象上的条码、射频识别标签等所承载的编码数据进行采集,获取目标对象的标识信息控制执行可根据控制指令对智慧城市控制对象进行操控通过对数据格式和通信协议的统一定义,实现传感器结点之间点对点传感器网络组通信与组网通信或者点对多点通信,以及按照自组织方式构成网络网和数据处理边缘数据处理靠近目标对象或数据源头,进行数据聚合数据分析控制决策等6服务提供域6.1域的构成如图3所示,服务提供域由基础服务和业务服务实体集合组成。
基础服务包括数据支撑和服务支撑等实体集合,结合城市基础数据资源,实现智慧城市基础性的数据处理和共性的服务支撑。
其中数据支撑实体集合包括数据资源、数据管理、数据处理和存储等三个功能实体,对感知数据和城市基础数据资源进行数据管理、数据处理和存储。
服务支撑实体集合包括标识管理、用户管理、地理信息服务、支付服务等四个功能实体,为智慧城市业务服务提供共性支撑。
业务服务包括城市综合服务、惠民综合服务等实体集合,它面向智慧城市用户需求,提供智慧城市中物联网应用服务。
其中城市综合服务实体集合包括城市状态监测、应急指挥调度、公共信息发布、政务分析决策等功能实体,提供面向城市各级管理者的物联网服务。
惠民综合服务实体集合包括政务服务、健康医疗、养老帮扶、交通出行、物流配送、文化旅游、公共安全、节能环保等功能实体,提供面向城市公众的物联网服务。
GB/T36620-2018业务服务输入/输出信息处理用户域)服务提供域城市综合服务惠民综合服务巾态■政务。
匚物业应急指挥调度健康医疗服文化旅游公共总发布养老扶公共安全政务分析决策交通由行节能环保资源域域数据攴撑服务支撑数据管理标识管理用户管理三服[发数据处理和存储数据采集传感器网络组网传感器网络组网(感知控制域)(感知控制域)和信息处理控制执行(感知控制域)(感知控制域)图3服务提供域的构成62实体描述服务提供域的实体描述如表4所示表4服务提供域的实体措述实体描述数据处理和存储根据业务服务需求结合数据资源对感知数据进行处理基础服务数据支撑数据资源来自其他系统的、本系统业务服务需要的城市应用数据(如政务服务、设施管理、环境保护等数据)和城市基础数据(如人∏基础信息、法人基础信息、空间地理信息等数据)数据管理对感知数据和数据资源进行管理

展现环境污染，呼吁环境保护，禁止乱扔废物

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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。