公交项目:(二)、期末处理

博客介绍会计期末处理,需处理当前会计期间数据,标记审核状态。给出定位当前会计期间、设置审核状态为修改状态的代码,以及更新会计期间表的代码。此外,还提到要对会计期间内的调拨单进行处理。
期末处理只能是处理当前会计其间的数据进行处理,期末处理的一个重要环节就是要给当前月的审核
标记作记号,
下面代码是用来定位当前会计期间,设置当前会计期间的审核状态为修改状态。
function control_grid()
{
 var grid = wgGetGridById("wgrid");
 var hTbl = grid.GetRootTable().gettbTBElement();
 if(hTbl.rows.length>0)
 { 
     var rows = hTbl.rows;
  for (var i=0;i<rows.length; i++)
  {
   if(wgGetCellByName(rows[i],"period_chkbz").childNodes[0].checked==false)
   {
    wgGetCellByName(rows[i],"period_chkbz").childNodes[0].disabled=false;
    frmqmcl.txtbh.value=wgGetCellByName(rows[i], "period_bh").innerText;
    return;
   }
  }
 }    
}
下面代码用来更新会计期间的表
private void wgrid_UpdateRow(object sender, ISNet.WebUI.WebGrid.RowEventArgs e)
{
 ((DataRowView)e.Row.DataRow)["period_chk"]="admin";
 ((DataRowView)e.Row.DataRow)["period_chkdate"]=DateTime.Now.ToShortDateString ();
 DataSet dsx=(DataSet)wgrid.DataSource;
 DataSet dst=(DataSet)wgridtmp.DataSource;
 dst.Merge(dsx.Tables["webgrid"].GetChanges(System.Data.DataRowState.Modified),false,System.Data.MissingSchemaAction.Add);
 wgridtmp.DataSource=dst;
}
当然对会计期间表进行处理只是一部分,还有最重要的就是对所处理的会计期间内出调拔单进行处理。先把会计期间月生的调拨
单,全部显示出来,然后再逐条进行处理。
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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