This is a device for use by RC hobbysts: it transforms a servo from proportional to integrative. For RC boats, it allows user not to change the functionality of the throttle stick, UP/DOWN in stead of proportional. The archive contains also the PCB files.
標(biāo)簽： proportional integrative transforms hobbysts
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：love1314
Simple example C++Builder6 + OpenCV1.1pre1. Simply show on form an image from webcamera.Some other such examples on my site/forum: http:\\www.compvision.ru
標(biāo)簽： webcamera Builder example Simple
上傳時間： 2017-08-28
上傳用戶：cjl42111
1. 日語假名及其發(fā)音一覽 平 片 羅 平 片 羅 平 片 羅 平 片 羅 平 片 羅 假 假 馬 假 假 馬 假 假 馬 假 假 馬 假 假 馬 音 音 音 音 音 ______________________________________________________________________________ あ ア a い イ i う ウ u え エ e お オ o か カ ka き キ ki く ク ku け ケ ke こ コ ko さ サ sa し シ si/shi す ス su せ セ se そ ソ so た タ ta ち チ chi つ ツ tsu て テ te と ト to な ナ na に ニ ni ぬ ヌ nu ね ネ ne の ノ no は ハ ha ひ ヒ hi ふ フ fu へ ヘ he ほ ホ ho ま マ ma み ミ mi む ム mu め メ me も モ mo や ヤ ya ゆ ユ yu よ ヨ yo ら ラ ra り リ ri る ル ru れ レ re ろ ロ ro わ ワ wa を ヲ o/wo ん ン n が ガ ga ぎ ギ gi ぐ グ gu げ ゲ ge ご ゴ go ざ ザ za じ ジ zi/ji ず ズ zu ぜ ゼ ze ぞ ゾ zo だ ダ da ぢ ヂ ji/di づ ヅ zu/du で デ de ど ド do ば バ ba び ビ bi ぶ ブ bu べ ベ be ぼ ボ bo ぱ パ pa ぴ ピ pi ぷ プ pu ぺ ペ pe ぽ ポ po きゃ キャ kya きゅ キュ kyu きょ キョ kyo しゃ シャ sya しゅ シュ syu しょ ショ syo ちゃ チャ cya ちゅ チュ cyu ちょ チョ cyo にゃ ニャ nya にゅ ニュ nyu にょ ニョ nyo ひゃ ヒャ hya ひゅ ヒュ hyu ひょ ヒョ hyo みゃ ミャ mya みゅ ミュ myu みょ ミョ myo りゃ リャ rya りゅ リュ ryu りょ リョ ryo ぎゃ ギャ gya ぎゅ ギュ gyu ぎょ ギョ gyo じゃ ジャ zya/ja じゅ ジュ yu/ju じょ ジョzyo/jo びゃ ビャ bya びゅ ビュ byu びょ ビョ byo ぴゃ ピャ pya ぴゅ ピュ pyu ぴょ ピョ pyo
標(biāo)簽： 日語
上傳時間： 2019-07-19
上傳用戶：sxc1997
準(zhǔn)確量化和預(yù)測陸地生態(tài)系統(tǒng)碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預(yù)測未來氣候變化和控制溫室效應(yīng)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(huán)境影響，難以區(qū)域擴展；模型模擬可實現(xiàn)不同尺度參量估算，但由于理想化假設(shè)、模型參數(shù)和驅(qū)動數(shù)據(jù)等限制，導(dǎo)致其模擬結(jié)果往往與真實值存在較大偏差。模型-數(shù)據(jù)融合方法主要是通過參數(shù)估計和數(shù)據(jù)同化兩種技術(shù)集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調(diào)節(jié)的優(yōu)化關(guān)系，以提高模型結(jié)果與真實值之間的匹配程度?；谠撍悸?，本研究在地面觀測數(shù)據(jù)、遙感衛(wèi)星資料以及相關(guān)氣候環(huán)境數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，重點突破全球動態(tài)植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數(shù)優(yōu)化方法，獲取適宜中國的參數(shù)化方案：在此基礎(chǔ)上，引入數(shù)據(jù)同化算法，將遙感衛(wèi)星產(chǎn)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(qū)域，實現(xiàn)對20002015年中國地區(qū)總初級生產(chǎn)力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發(fā)（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結(jié)論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調(diào)參數(shù)（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(lǐng)域）在各自取值范圍內(nèi)隨機獲得不同的參數(shù)組合，結(jié)果表明22個參數(shù)可引起GPP和ET模擬結(jié)果產(chǎn)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(shù)對GP模擬產(chǎn)生的影響更為顯著。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2022-03-16
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