（1） 設備就位場地應該是“工業類型”的硬質水泥型的水平地面，如果采用防靜電活動地板，則需要在考慮到地板的平均負荷量的基礎上，還要根據UPS的重量來設計制作供安裝設備的托架。 對于多數大型UPS來說，其標準機型的電纜為下進下出型。UPS機柜的通風的進氣口位于機柜的正面或側面，出氣口在機柜的上部或后面。為此，在安裝UPS時，要求用戶事先準備好電纜敷設地溝。地溝的嘗試為40cm左右。當用戶采用橋架電纜敷設時，應選用電纜為上進上出型的機型。
標簽： UPS安裝施工方案
上傳時間： 2019-04-09
上傳用戶：erde5280
空天地一體化通信綜述，衛星、無人機、地面蜂窩系統協同網絡
標簽： Satellite-UAV-Vehicle Integrated Networks
上傳時間： 2021-10-22
上傳用戶：yujinsong
全網最全的autojs列子，有一千六百多的腳本文件,腳本內容包含：幾十種類型的UI腳本，抖音、QQ、微信、陌陌、支付寶等自動化操作的腳本、還有部分協議列表，HTTP協議(POST、GET)上傳下載，接碼模塊，百度文字識別api模塊，文件操作模塊：txt文本讀一行刪一行，等等其他例子QQ語音紅包.jsqq語音紅包，沒加懸浮窗，我覺得自己用腳本引擎會好點.jsQQ語音輸入(Tim版)(1).jsQQ語音輸入(Tim版).jsQQ資料贊.jsqq轟炸機(1).jsqq轟炸機.jsQQ選圖涂鴉.jsqq順序點贊腳本.jsQQ，微信聊天輔助腳本(文本分割填充字符) v2.jsQQ，微信聊天輔助腳本(文本分割填充字符).jsqtiao.jsrawWindow求解.jsrelationship.jsrhinoneteasecloudmusic.jsRobot.jsROOT權限啟動無障礙服務.jsRSA.jsscript.jsscroll的使用.jsSecure.jssetting.jssha256.jsshell開關飛行模式.jsshuabaoviod.jsSMSCODE.jsSmsCodeExtract.jssojson.com.jssoul_靈魂匹配.jsspinner例子.jsSqlDatabase2.jsss.jsstart(2).jssun_rise&set.jssurfaceView(簡單示例).jsSwitch控件.jstcp連接客戶端.jste.jstest(1).jstest(2).jstest(3).jstest(4).jstest.jstestTouch.jstestyinhe.jsTheWolf_API.jstoast圖片加文字.jstoast替代函數.jstranslate.jsTrun(翻翻樂).jsts-00-dist.jsTS微信跳一跳滿分(10000)飛速版.jsts跳一跳r9s最新版.jsTS跳一跳全機型通用版(2).jsts跳一跳全機型通用版(3).jsts跳一跳全機型通用版.jsTS跳一跳腳本正確顯示方式（支持root）.jsTS跳一跳自動.jsTS跳一跳過檢測.jstt.jsTTS(1).jstts.jstts2.jstts3.jsTTS搶語音紅包，作者A酷安(?????)----錦，詳細使用看代碼注釋.jstxt.jsuc答題.jsui 懸浮窗動畫+滑動界面.jsUI(2).jsUI.jsuitest - 副本.jsui。.jsui下對話框文件選擇器(1).jsui中的延時除了多線程有別的辦法嗎.jsui保存控件屬性3.jsUI全選.jsUI切換.jsui列子.jsui右下角展開按鈕.jsui多界面.jsui屬性(1).jsui開關控件(1).jsui開關控件.jsUI文件選擇.jsUI顯示日志.jsUI畫時鐘作者xxoo.jsui相對布局.jsUI示例(支付UI).jsui示例app下方tabs.jsui示例下方tabs(1.0.0-1 修復寬度不適配問題).jsUI腳本使用無障礙的最佳實踐.jsUI輪播圖.jsui選擇文件.jsUI驗證碼（有BUG）.jsuki_0.jsUki消息交互式回復.jsUnlock.jsUntitled-1.jsuntitled.jsUTF.jsvip視頻解析2.1.jsvscode連接不上手機解決辦法.jsWannaCry(僅為娛樂).jsWeather.jswebScript.jsWebViewClient的使用方法.jswebViewUA切換3.jswebView填充表單加alert.jsWebView多頁面瀏覽(1).jsWebView多頁面瀏覽.jswebView提取圖片地址并加載.jswebView獲取圖片地址.jswebview獲取網頁原圖.jswebview獲取網頁原圖保存.jswebView輸入關鍵詞搜索.jsweb攔截修改.jsWeChat.jsWechatJumpingAI(2).jsWechatJumpingAI(3).jswechatjumpingai(4).jsWechatJumpingAI.jswife緊急掉線（autojs破解版專用）.js.jswifi設置代理(未完成).js.js
標簽： autojs
上傳時間： 2021-11-06
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HW3000 (433MHz無線模塊）ALTIUM設計硬件原理圖+PCB+封裝庫文件,包括完整原理圖及PCB文件采用2層板設計，板子大小為19x27mm，雙面布局布線，已經測試驗證，波特率在1.2的時候功率20DB 時，空地上，離地面高度為10米左右，測試距離1000米左右可以用Altium Designer(AD)軟件打開或修改，可作為你產品設計的參考。
上傳時間： 2022-01-23
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在選用地球同步軌道衛星、浮空氣球平臺等相對地面靜止的平臺對某一區域進行長時間定點凝視高分辨遙感成像時，傳統的微波凝視成像，由于橫向分辨率受限于天線孔徑，分辨率不高，SAR和ISAR能夠獲得橫向上的高分辨但是二者橫向分辨率的獲得依賴于雷達與目標的相對運動，限制了其在上述場合的應用。因此探索一種能夠實現凝視條件下的高分辨成像方法是十分必要的本文研究了一種全新的微波凝視成像方法—基于時空隨機輻射場的微波凝視成像方法，進行了高分辨成像的初步探索，在理論上基于時空隨機輻射場的微波凝視成像方法獲得的空間分辨率可以突破天線孔徑的限制，大大提高了分辨率首先論文研究了基于時空隨機輻射場的微波凝視成像新方法的基本原理提出時空兩維隨機分布的輻射場是實現高分辨微波凝視成像的前提：分析了在時空隨機輻射場作用下，目標信息提取與解耦的方法：將接收到的散射回波和與之相對應的時空隨機輻射場進行強度關聯處理其次論文詳細討論了基于時空隨機輻射場的微波凝視成像的成像過程，建立了從信號產生，輻射，散射，接收到關聯處理的成像模型。深入分析了成像過程中信號的相關變化：從兩個過程步建立了時空隨機輻射場與輻射源的關系的模型：（1）推導了輻射源與時空隨機分布口面場的關系，（2）建立了口面場經空間傳播后的時空隨機輻射場的數學模型：推導了隨機輻射場下的散射場表達式：提出了微波強度關聯為基于時空隨機輻射場下的目標信息提取以及解的方法最后論文研究了基于時空隨機輻射場的微波凝視成像中隨機輻射源的特性。詳細討論了輻射源分別輻射理想的隨機信號，帶限隨機信號下時空隨機特性：分析了輻射源的空間構型（輻射源的個數和輻射源的口徑）對輻射場時空隨機性的影響：從整個成像的角度，推導了隨機輻射源的參數對基于時空隨機輻射場的微波凝視成像的影響。
標簽： 輻射場
上傳時間： 2022-03-14
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準確量化和預測陸地生態系統碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預測未來氣候變化和控制溫室效應具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高，但觀測范圍局限、站點分布不均勻，易受環境影響，難以區域擴展；模型模擬可實現不同尺度參量估算，但由于理想化假設、模型參數和驅動數據等限制，導致其模擬結果往往與真實值存在較大偏差。模型-數據融合方法主要是通過參數估計和數據同化兩種技術集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調節的優化關系，以提高模型結果與真實值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測數據、遙感衛星資料以及相關氣候環境數據基礎上，重點突破全球動態植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數優化方法，獲取適宜中國的參數化方案：在此基礎上，引入數據同化算法，將遙感衛星產品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進的模型推廣至中國區域，實現對20002015年中國地區總初級生產力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調參數（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領域）在各自取值范圍內隨機獲得不同的參數組合，結果表明22個參數可引起GPP和ET模擬結果產生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點GPP相對不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個參數對GP模擬產生的影響更為顯著。
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-16
上傳用戶：shjgzh
本文以某油田數字化改造項目為背景，研究內容主要分為如下四個部分（1）三維激光掃描儀在掃描作業中會產生精度不符合項目要求的問題，導致后續的維模型精度無法達到要求。本文系統分析了掃描儀的誤差來源，采用單邊法和交叉雙邊法的標定實驗方案，可以較快、較準確的檢驗三維激光掃描儀的精度，為后續數據獲取奠定了良好的基礎（2）傳統的紋理圖片采集方法沒有規則，拍攝的圖片較多，數據量較大，且有時會遺漏部分場景信息。通過對比分析研究前后幾次采集的大量紋理圖片數據，提出了一種快速、全面的紋理采集方法，提高了采集效率，降低了數據量。通過研究降噪、增強特征等算法，對紋理圖片進行處理，獲取了較好的模型顯示細膩感。最后，通過對比實驗分析了上種不同理貼圖方法在模型真實度、內存占用量和操作易程度等力面的影響，得出各個貼圖方法的優缺點及適用范圍，為后續的高質量、快速度的紋理貼圖提供了理論依據（3）針對地面激光掃描儀在點云拼接時出現無法識別標靶球的問題，分析研究了大量其它站掃描的點云數據和標靶擺放位置，提出了相應的擺放規則，提高了識別標靶的成功率和點云拼接效率。復雜的曲面類模型在正向建模軟件中的操作難度較大，且操作復雜，作者通過轉換格式將點云放置在逆向軟件中使用曲面擬合建模方法進行三維建模，提高了建模效率。非規則類模型在通過交集、并集和差集操作時會出現模型消失的問題，經過實驗和研究，詳細提出了其建模步驟，減少了該類問題的出現。團隊協同作業的模型整合階段容易出現材質和模型重復問題，結合項目的建模技術要求提出了相關的模型建模規范，提高了模型整合效率
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-17
上傳用戶：XuVshu
戰場環境是影響戰爭勝負走向的關鍵因素，其中地形是戰場環境的主要構成。隨著軍事技術的變革、精確打擊和精確斬首武器的運用，傳統二維地圖的局限性已經無法滿足軍事訓練和軍事指揮方面的需求。而對于當前的三維戰場地形，快速進行地形模型構建、地形模型精細化以及海量數據可視化呈現的要求顯得越來越高。因此，本文為構建真實的三維戰場地理環境及可視化進行了深入研究。本文選用傾斜攝影技術與 Cesium可視化庫進行真實三維地形的建立及可視化平臺的搭建，以西安工業大學未央校區做為典型應用實例進行城市作戰可視化開發。首先，本文介紹了三維實景建模與可視化相關理論；論述了在Web端進行可視化開發的優勢；提出了傾斜攝影測量技術對三維戰場地形構建時存在的問題及解決辦法。其次，本文制定了戰場環境多源數據采集方案以及基于 Smart3D多源數據融合建模流程。制作了三維戰場地形數據并進行了模型質量分析，包括模型的紋理精度、幾何精度和地理坐標精度。確保生成的地形數據滿足逼真的可視化視覺效果及地形對地面人員裝備的各種干涉作用的真實性最后，本文在前三章的基礎上采用BS三層架構的方式，通過 Cesium、HTLM，JavaScript等語言進行戰場環境可視化平臺的搭建，實現了城市化作戰的三維戰場環境構建。同時本文基于 Cesium完成了模型單體化和模型驅動等功能本課題對三維戰場地形環境構建與可視化研究具有重要意義。本文提出的戰場環境構建方法可以運用到各種戰場環境的構建，包括山地丘陵的作戰地形環境構建、城市反恐作戰等。通過可視化平臺的加載可以直觀、真實了解戰場環境。通過模型驅動完成戰場中各種演示效果。關鍵詞：多源數據融合；傾斜攝影測量：三維建模；Cesium：三維戰場環境可視化：CZML
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-17
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隨著科學技術的發展和現代軍事的竟爭，需要雷達提供更先進的性能，對雷達的重要組成部分—接收機提出了更高的要求。它們具有以下特點：多通道接收、寬帶高分辨、高集成度、高可靠性及非常強的抗干擾能力。接收機包括前端變頻、高精度頻率綜合器和數字中頻采樣等關鍵技術。本題目針對現代雷達的特點，開展接收機各關鍵技術的研究工作，為未來新型雷達的研制提供實用的接收機技術，以提高雷達整體的各項戰術、技術指標和性能。隨著科技的不斷發展和新材料、新工藝的應用，各種高性能、小體積的器件的研制成功，為研究高集成度的接收機提供了器件保證；隨著數字化進程的加速，也為寬帶高分辨技術提供了有力的技術支持。本項目的技術作為雷達接收機的基礎設計，可以滿足不同頻段的雷達要求，特別適用于現代高機動抗有源干擾雷達，陸基、海基相控陣雷達以及電子對抗、通信等領域關鍵詞：雷達接收機，多通道，寬帶接收機隨著科學技術的發展和現代軍事的競爭，需要雷達提供更先進的性能，對雷達的重要組成部分—接收機2提出了更高的要求。它們具有以下特點：多通道接收寬帶高分辨、高集成度、高可靠性及非常強的抗干擾能力。接收機包括前端變頻、高精度頻率綜合器四和數字中頻采樣等關鍵技術。本題目針對現代雷達的特點開展接收機各關鍵技術的研究工作，為未來新型雷達的研制提供實用的接收機技術，以提高雷達整體的各項戰術、技術指標和整體性能本單位具有研制生產各種類型高性能雷達（包括機載、地面和海用艦載雷達）的能力。針對不同類型、不同體制和不同波段的現代雷達，接收機所采用的方案也不盡相同。在結構上，以前的產品都是采用積木式結構，就是將接收機的各個組成部分設計為一個一個的小模塊，然后通過射頻電纜連接起來，這樣做的結果是體積較大，在某些指標上如分辨率、抗干擾能力等，嚴重滯后于現代科技的發展和需求
上傳時間： 2022-03-26
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課件和源碼36 深度學習項目實戰3.zip - 796.00MB35 深度學習項目實戰2.zip - 655.43MB34 深度學習項目實戰.zip - 641.96MB33 深度學習必備原理與實戰4.zip - 524.97MB32 深度學習必備原理與實戰3.zip - 776.87MB31 深度學習必備原理與實戰2.zip - 527.14MB30 深度學習必備原理與實戰.zip - 320.50MB29 數據挖掘篇.zip - 1.16GB28 機器學習提升篇.zip - 1.03GB27 機器學習入門篇2.zip - 969.96MB26 機器學習入門篇.zip - 374.32MB25 Python網絡爬蟲.zip - 12.92GB24 數據結構和算法.zip - 2.51GB
標簽： python
上傳時間： 2022-06-05
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