关于一体封装盘封漆去除方法

本文介绍了一种U盘数据恢复的方法:通过打磨去除U盘外层漆料以接触内部nandflash芯片,进而导出数据。文章详细描述了使用普通手术刀作为工具,逐步去除一体封装U盘表面涂层的过程。

        我们都知道一体封装U盘的外层是有一层漆涂料隔绝电路板的。因此,如果需要通过nand flash调试点将数据导出的话,需要打磨掉外层的隔绝漆,这是恢复一体盘的。下面是整个过程。

  1. 急了点,没拍照就刮了两下

  2. 这个就是我们用的工具,一个很普通的手术刀,网上都可以买到。刀片新的旧的都可以,只要能刮的动,但是不要那种钝刀,那种就不行了。

  3. 刚开始的时候横着刮就可以了,这样速度快,并且力道大点,可以快速的打磨到金属层。之所以没用砂纸,1. 是因为砂纸的面积蛮大,所以砂纸下面具体什么情况是不知道的。用刀片我们可以看到打磨到什么程度 然后控制方法和力道。

  4. 挂了一阵子,看到金属层了。这时候力道稍微小点,防止打坏了金属层

  5. 裸露的部分越来越大了,继续努力。

  6. 刮到后面的时候,可以用刀尖来刮,这样控制可以更加精确一点。

  7. 好啦,全部完工,打磨的很精细了。大概5分钟左右就可以搞定了,手机的那种sd卡更容易打磨,因为漆很薄,比U盘的要薄不少。

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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