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public class Converter {

	private static double number = 21001;
	private static String a[] = {"零","壹","贰","叁","肆","伍","陸","柒","捌","镹"};
	public static void main(String[] args) {
		if(number > 99999){
			System.out.println("Out of range.");
		}
		else{
			String out = "";
			if(number < 0){
				out = "負";
				number = -number;
			}
			
			int i = (int)number/10000;
			if(i > 0){
				out = out + a[i] + "萬";
				number = number - 10000*i;
			}
			
			i = (int)number/1000;
			if(i > 0){
				out = out + a[i] + "仟";
				number = number - 1000*i;
			}
			else{
				if((int)number%1000!=0)
				out = out + a[0];
			}
			
			int j = (int)number/100;
			if(j > 0){
				out = out + a[j] + "佰";
				number = number - 100*j;
			}
			else{
				if(i!=0&&(int)number%100!=0)
				out = out + a[0];
			}
			
			i = (int)number/10;
			if(i > 0){
				out = out + a[i] + "拾";
				number = number - 10*i;
			}
			else{
				if(j!=0&&(int)number%10!=0)
				out = out + a[0];
			}
			
			i = (int)number/1;
			if(i > 0){
				//System.out.println((number/1));
				out = out + a[i];
				number = number - i;
			}
			if(number != 0){
				out = out + "点";
				i = (int)(number*10);
				if(i > 0){
					//System.out.println((number/0.1));
					out = out + a[i];
					number = number - i*0.1;
				}
				else{
					out = out + a[0];
				}
				i = (int)Math.round(number*100);
				if(i > 0){
					//System.out.println((number/0.01));
					out = out + a[i];
					//number = number - i*00.1;
				}
//				else{
//					out = out + a[0];
//				}
			}
			System.out.println(out);
		}
			
		
	}

}

public class ConverterCN {private static double number = 54443;private static String a[] = {"零","壹","貳","叁","肆","伍","陸","柒","捌","镹"};public static void main(String[] args) {if(number > 99999){System.out.println("Out of range.");}else{String out = "";if(number < 0){out = "負";number = -number;}int i = (int)number/10000;if(i > 0){out = out + a[i] + "萬";number = number - 10000*i;}i = (int)number/1000;if(i > 0){out = out + a[i] + "仟";number = number - 1000*i;}i = (int)number/100;if(i > 0){out = out + a[i] + "佰";number = number - 100*i;}i = (int)number/10;if(i > 0){out = out + a[i] + "拾";number = number - 10*i;}i = (int)number/1;if(i > 0){//System.out.println((number/1));out = out + a[i];number = number - i;}if(number != 0){out = out + "點";i = (int)(number/0.1);if(i > 0){//System.out.println((number/0.1));out = out + a[i];number = number - i*0.1;}else{out = out + a[0];}i = (int)(number/0.01)+1;if(i > 0){//System.out.println((number/0.01));out = out + a[i];//number = number - i*00.1;}// else{// out = out + a[0];// }}System.out.println(out);}}}


 

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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