XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System栅格
康涅狄格州太阳能顶篷的潜力：2024 年更新
我们之前的分析是基于康涅狄格州环境条件在线 (CT ECO) 于 2012 年创建的不透水表面地理空间数据集识别和分析停车场。当我们最初的研究发布时，该数据集在 2021 年是可访问的并且相当最新，但自那时以来，康涅狄格州已经取得了重大发展。因此，本研究根据对美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 航空图像的分析，对潜在的冠层地点进行了更新评估。这个不透水表面数据库与以前使用的数据库类似，因为可以清楚地识别不透水表面，但在原始的 CT ECO 数据集中，表面已被分离出来并根据其用途进行分类。CT ECO 数据集提供了矢量形状，而 NOAA 数据库要求从栅格文件创建矢量形状。
数字高程模型的空间形态分析...
简介。空间分析是任何 GIS 研究的顶峰。空间分析有四种传统类型：表面分析、空间叠加和邻接分析、线性分析和栅格分析。数字高程模型 (DEM) 的空间分析是一项复杂的科学任务。DEM 是相对于任何参考基准的陆地表面高程的数字表示。DEM 经常用于指代地形表面的任何数字表示。DEM 是地形数字表示的最简单形式。DEM 用于确定地形属性，例如任意点的高程、坡度、坡向。DEM 广泛用于水文和地质分析。DEM 的水文应用包括地下水建模、确定滑坡概率、洪水易发区制图。DEM 是土壤状态、景观和栖息地建模的基础。DEM 的空间结构形态分析可以看作是景观及其地质生态状态信息清单的一种方法。该技术能够综合有关侵蚀-积累过程强度不同的景观位置的信息。此类信息对于组织区域平衡的自然管理系统至关重要。调查方法。许多 GIS 软件应用程序既有商业来源也有开源来源。有两个流行的应用程序：ArcGIS 和 QGIS。本研究使用 ArcGIS 工具和 Topo to Raster 方法进行了研究，以创建特定的 DEM 模型。地形转栅格是一种专门的工具，用于从地形组件（例如高程点、等高线、河流线、湖泊多边形、汇点和研究区域边界多边形）的矢量数据创建符合水文要求的栅格表面。此工具应用于本地级研究。应用 TIN 建模为数据不足的区域生成附加数据，以进行正确的地形转栅格插值。ArcGIS Spatial Analyst Extension Toolkit 中的水文建模工具可以描述表面的物理组成部分。水文工具使我们能够确定流向、计算流量累积、描绘流域并创建河流网络。DEM 的空间分析用于形态景观组织的建模，与 Philosofov (1960) 提出的地形形态研究方法有关。其本质是由对由 DEM 创建的划定流域和流积表面应用数学运算决定的。调查结果。地形地貌测量在过去几十年中得到了广泛的发展，在方法论和研究主题领域取得了重要成果。针对最常见的地形参数 - 测高、坡度、坡向、带状剖面、线纹和排水密度、表面粗糙度、等基线和水力梯度，提出了一种将 GIS 和统计学整合到地形分析中的方法。地貌分析的有效方法是结构地形学和地形测量学，它们以前基于地形图分析，现在基于可靠的 DEM。DEM 是地形的网格化数字表示，每个像素值对应于基准面以上的高度。自 Miller 和 Laflamme (1958) 的开创性工作以来，DEM 已发展成为许多科学应用不可或缺的一部分。DEM 可以通过地面调查、数字化现有硬拷贝地形图或通过遥感技术创建。DEM 现在主要使用遥感技术创建。遥感技术包括摄影测量 (Uysal et al., 2015; Coveney and Roberts, 2017)、机载和星载干涉合成孔径雷达 (InSAR) 和光检测和测距 (LiDAR)。星载 InSAR 是创建全球 DEM 的最常用技术，也是最广泛使用的开放获取全球 DEM 背后的技术；航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM)。与其他全球 DEM 相比，SRTM 具有可访问性、特征分辨率、垂直精度以及更少的伪影和噪声，因此仍然是最受欢迎的全球 DEM（Rexer 和 Hirt，2014；Jarihani 等人，2015；Sampson 等人，2016；Hu 等人，2017）。评估 SRTM 数据的准确性（Farr，T. G.，P. A. Rosen 等人。(2007)，Rodriguez，E.，C. S. Morris 等人。(2005) 允许将其用于区域研究。SRTM 数据被定义为不足以在本地研究中生成可靠的 DEM。
南非的2022网格排放因子报告
出版了南非2022年的网格排放因素报告I，林业，渔业和环境部长Dion Travers George博士在此发布了南非的2022年2022年2022栅格发射因子报告（第二款GEFS报告），如计划中所述。第二份GEFS报告表明，由于发射源的能量产生较少，以及从水力和风产生的能量增加，因此2022年的电网含量较小。它包括有关电力生产的汇总信息和数据，以及与2022日历年生产的电力相关的温室气体排放。该数据用于确定以下四个网格排放因子：（i）国内生成网格排放因子； （ii）全国一代网格排放因子； （iii）传输损失网格发射因子； （iv）分布损失网格发射因子。
IHTC14-22891 Six Sigma 铜增强柱栅阵列互连陶瓷的有效热导率
倒装芯片式集成电路的热管理通常依赖于通过陶瓷封装和高铅焊料栅格阵列引线进入印刷线路板的热传导作为散热的主要途径。这种封装配置的热分析需要准确表征有时几何形状复杂的封装到电路板的接口。鉴于六西格玛柱栅阵列 (CGA) 互连的独特结构，使用详细的有限元子模型从数字上推导出有效热导率，并与传统 CGA 互连进行比较。一旦获得有效热导率值，整个互连层就可以表示为虚拟的长方体层，以纳入更传统的“闭式”热阻计算。这种方法为封装设计师提供了一种快速而可靠的方法来评估初始热设计研究权衡。
评估生成扩散模型，以增强范围和全原子分辨率的折叠和无序蛋白质态采样
图2：基于扭转角的主成分分析（PCA），TRP型栅格和α-突触核蛋白的自由能表面（FES）。（a）和（d）分别沿TRP-CAGE和α-类核蛋白的整个分子动力学（MD）模拟数据集沿第一个两个主要成分（PC-1和PC-2）显示了2D FES图。（b）和（e）使用仿真数据的子集描绘了FES图，相当于TRP -cage的总数据的10％，而α-突触核蛋白的50％。与完整数据集相比，这些子集突出了采样自由能表面的稀疏性。（c）和（f）介绍了由DDPM训练的模型产生的FES图，这些模型在还原的子集上进行了训练。值得注意的是，DDPM生成的FES图与完整数据集的FES相似，并有效地采样了（b）和（e）中观察到的稀疏区域。
![arxiv：2408.02660v2 [physics.plasm-ph] 2025年2月15日](/simg/6\619429d044ecc70677d2feff571406c633a0756f.webp)
arxiv：2408.02660v2 [physics.plasm-ph] 2025年2月15日
通过分析已经通过血浆的激光束的横向强度分布来描述高能密度等离子体的特性。使用射线传递矩阵分析，可以通过光束偏转角度直接校准折光仪的输出。本文描述了一种新颖的方法，该方法是根据激光束的横向强度分布的空间波数校准折光仪输出的方法。这是通过用栅格结构代替等离子体来调节梁的横向强度，从而产生以已知傅立叶变换的强度分布来实现的。这种校准技术将生成偏转角度的一对一映射到波数，并可以测量系统可用的傅立叶空间的尺寸。激光束穿过高能密度等离子体时产生的波数谱可能包含有关等离子体中存在的密度波动类型的信息。
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
Entry+ 模块 XM125 数据表 v1.2
• A121 60 GHz 脉冲相干雷达 (PCR)，集成基带、RF 前端和封装天线 (AiP) • 32 位 ARM ® Cortex ® M4 MCU (STM32L431CBY6)，80 MHz 时钟速度，128kB 闪存，64 kB RAM • 18.6x15 mm 小型尺寸，针对最大天线增益进行了优化 • 1.8 V 模拟和数字电源 • 1.8 V 或 3.3 V IO 接口电源 • 工作温度 -40° 至 85°C • 通过 UART、I2C、GPIO、复位支持外部 I/F • SWD/JTAG 用于 SW 闪存和调试 • 可以集成在塑料或玻璃天线罩后面，无需任何物理孔径。有关更多信息，请参阅硬件和物理集成指南 [6]。 • 平面栅格阵列 (LGA) 焊盘 • 提供密封卷轴，用于自动组装 • 用于 SWD 编程的 PCB 测试点
Entry+ 模块 XM125 数据表 v1.0
• A121 60 GHz 脉冲相干雷达 (PCR)，集成基带、RF 前端和封装天线 (AiP) • 32 位 ARM ® Cortex ® M4 MCU (STM32L431CBY6)，80 MHz 时钟速度，128kB 闪存，64 kB RAM • 18.6x15 mm 小型尺寸，针对最大天线增益进行了优化 • 1.8 V 模拟和数字电源 • 1.8 V 或 3.3 V IO 接口电源 • 工作温度 -40° 至 85°C • 通过 UART、I2C、GPIO、复位支持外部 I/F • SWD/JTAG 用于 SW 闪存和调试 • 可以集成在塑料或玻璃天线罩后面，无需任何物理孔径。有关更多信息，请参阅硬件和物理集成指南 [6]。 • 平面栅格阵列 (LGA) 焊盘 • 提供密封卷轴，用于自动组装 • 用于 SWD 编程的 PCB 测试点
Iizumi Toshichika博士，日本Naro Profile
日本简介Iizumi Toshichika博士是自2020年以来的农业环境科学研究所的首席科学家。作为一名农业气象学家，他一直在积极研究全球作物系统中气候变化影响和适应性的评估。为此，他的研究包括季节性的预报作物预测，气候影响归因，全球栅栏作物建模，统计气候降低和偏见校正以及全球栅格耕作系统数据集的汇编。他是主要农作物历史收益率的全球网格数据集的开发商，这是一个基本数据集，用于研究全球规模的气候收益关系。他被获得博士学位。在完成农业经济学总体课程和博士学位的培训后，2007年获得了Tsukuba大学的科学博士学位。大气科学课程。他的论文中有20篇论文在政府间气候变化室间小组的第六次评估报告中引用。他于2023年被授予日本科学促进学会（JSP）奖。