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![arxiv：2304.02299v2 [Math.nt] 2024年11月28日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a5d1f701d39bebbcc96cbec68d1ce3f2e7e5bc7e.webp)
arxiv：2304.02299v2 [Math.nt] 2024年11月28日
整数晶格Z n是一种简单而基本的数学结构，在该结构中，数量理论，代数，组合和其他数学分支相互作用[5,18]。例如，通过计算三角形区域中的晶格点来形成爱森斯坦的二次互惠证明[12]。Minkowski启动了“数量的几何”，他的凸面定理已用于数字理论中的几个定理[15]。后来，西格尔（Siegel）和莫德尔（Mordell）在椭圆曲线上的晶格或理性点进行了深入的结果[27]。目前，包括Z N以外的其他数学（包括Z N以外的其他数学）吸引了对应用数学，工程学和自然科学领域的兴趣，例如密码学[16]，计算机图形[23]和材料科学[14]。晶格多边形和多面体的数学已经在许多方面开发。在这里，晶格多边形和多面体定义为多边形和多边形，其顶点分别是晶格点。最著名的结果之一是Pick的定理[1]，它使用内部和边界上的晶格点计算R 2中的晶格多边形面积。该定理用于使用Farey序列[7]证明Minkowski的定理，并且有时用作数学教育中的教材[10]。各种扩展
计算机- Ch-8 在 Scratch 中创建形状 (IV) 2024.pdf
填空。1. 多边形是具有 3 条或更多直线和角的二维形状。2. 要计算多边形的旋转度数，请用 360 除以边数。3. 要运行脚本，请单击“执行”按钮。4. 具有六条边的形状称为六边形。
Polygon DMD模式照明器-Mightex
对光的精确空间，时间和/或光谱控制的要求对于许多尖端的科学应用至关重要Mightex的市场领先的多边形图案化照明器使生物科学家能够选择性地照亮具有不同波长光的多个细胞或亚细胞靶标。多边形整合了先进的数字微龙（DMD）技术和高功率光源，以提供具有衍射限量分辨率的高强度，高均匀的照明模式。使用用户友好的软件和硬件操作，多边形为需要精确靶向刺激的实验提供了优化的系统。由于数组中的每个镜子都是可寻址的，因此用户可以同时照亮大小尺寸的多个斑点，具体取决于使用的显微镜目标。用户还可以控制一组镜子，以任何具有很高分辨率的自定义定义，独特形状的光。
斯阔米什森林考古概况评估...
表 1. 文化改良树 (CMT) 模型 44 表 2. 居住模型 44 表 3. 岩画模型 44 表 4. 亚高山营地模型 45 表 5. 斯阔米什森林区原住民语言划分。（摘自 Thompson 和 Kincade 1990）。51 表 6：乔治亚湾和内陆高原文化区的现行文化历史模型。_ 100 表 7. 斯阔米什森林区内记录的考古遗址类型。 132 表 8：考古遗址差异 135 表 9. In-SHUCK-ch 传统领地的潜在多边形评估 140 表 10. In-SHUCK-ch 传统领地中重新访问或记录的遗址和潜在评级 __ 142 表 11. Lil'wat 传统领地的潜在多边形评级 144 表 12. LiI'wat 传统领地中重新访问或记录的遗址和潜在评级 147 表 13. Squamish 传统领地的潜在多边形评级· 149 表 14. Squamish 传统领地中重新访问或记录的遗址和潜在评级 152 表 15. 实地考察期间评估的高和中等潜在多边形的数量和类型
植物化学分析和植物多边形叶提取物对肝细胞癌的植物毒性作用：一种合并的维特罗和硅内方法
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
限制和 - Semantic Scholar
摘要：遥感 (RS) 目前被视为用于科学目的的入侵和扩张植物测绘的标准工具之一，并在自然保护管理中得到越来越广泛的应用。RS 方法的适用性由其局限性和要求决定。最重要的限制之一是物种覆盖率，在此覆盖率下分类结果是正确的并且对自然保护有用。2017 年在波兰三个地区开展的主要目标是确定可以通过 RS 方法识别目标物种的最小覆盖率。本研究的第二个目标与方法的要求有关，即根据多边形数量和目标物种的丰度百分比覆盖率优化目标物种的训练多边形集。我们的方法必须易于使用、有效且适用，因此使用基本栅格集（最小噪声分数 (MNF) 变换后的前 30 个通道（来自光谱范围为 0.4–2.5 µ m 的 HySpex 传感器的高光谱数据马赛克）和常用的随机森林算法进行分析。该分析使用空间分辨率为 1 m 的机载高光谱数据对一种入侵植物和三种扩张植物（两种草类和两种大型多年生植物）进行分类。地面训练和验证数据集与机载数据收集同时收集。在测试不同的分类场景时，仅更改目标物种的训练多边形集。分类结果基于三种方法进行评估：准确度测量（Kappa 和 F1）、具有不同物种覆盖度的子类中的真阳性像素以及与现场制图的兼容性。分类结果表明，要将目标植物物种分类到可接受的水平，训练数据集应包含物种覆盖度在 80-100% 之间的多边形。仅使用具有可变但较低覆盖度（20-70%）的物种的多边形进行训练，并在 80-100% 范围内缺失样本，导致地图不可接受，因为对目标物种的估计过高。考虑到生态系统是异质的，我们在物种覆盖度超过 50% 的地区实现了物种的有效识别。这些研究的结果开发了一种现场数据采集方法，以及在机载数据采集以及地面采样的训练和验证中同步的必要性。
开展基于信息的网络演习...
作者：AV Dorofeev · 2021 · 被引用 10 次 — ... 安全演习、培训、意识、桌面演习、网络防御演习、演习、网络靶场、网络安全多边形、ATT&CK。1.简介。它...
公用事业规模PV
摘要 - 美国大量公用量表的快速部署 - 在美国，加上对未来部署的期望，对土地需求和相关土地利用影响引起了人们的关注。然而，我们对公用事业规模PV工厂的土地要求的理解已经过时，并且很大程度上取决于近十年前发表的一项研究，而公用事业规模的行业还很年轻。我们根据对2019年美国建造的所有公用事业规模的PV工厂的经验分析提供了实用规模PVS功率和能量密度的更新估计。我们使用ArcGI在样品中的每种植物的卫星图像周围绘制多边形，并计算每个多边形所占据的面积。与植物元数据结合使用，这些多边形区域使我们能够计算样品中每种植物的功率（MW/英亩）和能量（MWH/ACRE）密度，并通过固定式倾斜度与跟踪植物以及植物纬度和现场义务分析密度趋势。我们发现，固定倾斜植物的中位功率密度增加了52％，从2011年到2019年，跟踪植物的中位功率密度增加了，而固定倾斜度的中位功率密度增加了33％，在同一时期，跟踪植物的中位数增加了33％。那些依靠近十年前发布的基准的人显着夸大了公用事业规模的PV的土地要求。
