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Question1:在这里插入图片描述

#include <stdio.h>
#include <math.h>

int main()
{
	double x,y;

	scanf("%lf",&x);
	if(x<0)
	{
		 y=(pow(x+1,2)+2*x)+1/x;     //不用再重新定义	double pow(); 因为已经调用了库函数math。h 直接使用它即可 
		 
	}
	else
	{
		y=sqrt(x);
		
	}
	printf("%.2f",y);
    return 0;

 }

Question 2:

在这里插入图片描述

#include <stdio.h>
int main()
{
	printf("* * * *\n");
	printf(" * * *\n");
	printf("  * *\n");
	printf("   *\n");
	 

	
	return 0;
	
 }

Question3:

在这里插入图片描述

#include <stdio.h>
int main()
{
	int n,i;
	double sum=0;
	scanf("%d",&n);
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		sum+=1.0/i;
	}
	printf("%.2f",sum);
	return 0;
	
 } 

Question4:

在这里插入图片描述

#include <stdio.h>
int main()
{
	int n,i,denominator;
	int flag=1; 
	double sum=0.0;
	scanf("%d",&n);
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		denominator=
		sum+=flag*(1.0/(3*i-2));
		flag=-flag;
	}
	printf("%.2f",sum);
	return 0;
	
 } 

Question5:

在这里插入图片描述

#include <stdio.h>
#include <math.h>

int main()
{
	double s=(1.0/2)*10*pow(3,2);
	printf("%.2f",s);
	

    return 0;

 } 

Question6:

在这里插入图片描述

#include <stdio.h>
double fact(int n);

int main()
{
	int m,n;
	double number;     //使用 double 来计算组合数和阶乘可能会导致精度问题。组合数是整数,建议使用 long long 类型来存储结果。
	
	scanf("%d %d",&m,&n);
	
	if(0<m&&m<=n)
	{
		number=fact(n)/(fact(m)*fact(n-m));     //这里的自动类型转换不会转换成int类型 则须将number设置为double型变量而取.0f 
		
	}
	printf("%.0f",number);
	
    return 0;

 } 
 
 double fact(int n)
 {
 	int i;
 	int result=1;
 	for(i=2;i<=n;i++)
 	{
 		result*=i;
 		
	 }
 	return result;
 }
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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