Windows 7中“睡眠”和“休眠”常见问题(ZZ)

本文详细解释了睡眠、休眠和混合睡眠之间的关键区别,包括它们的工作原理、适用场景及如何配置和唤醒计算机。对于便携式和台式计算机用户,了解这些模式有助于更高效地管理电力资源和数据安全。

以下是一些有关睡眠和休眠的常见问题解答。

  全部隐藏 睡眠、休眠和混合睡眠之间有什么区别?

  “睡眠”是一种节能状态,当您希望再次开始工作时,可使计算机快速恢复全功率工作(通常在几秒钟之内)。让计算机进入睡眠状态就像暂停 DVD 播发机一样:计算机会立即停止工作,并做好继续工作的准备。

  “休眠”是一种主要为便携式计算机设计的电源节能状态。睡眠通常会将工作和设置保存在内存中并消耗少量的电量,而休眠则将打开的文档和程序保存到硬盘中,然后关闭计算机。在 Windows 使用的所有节能状态中,休眠使用的电量最少。对于便携式计算机,如果您知道将有很长一段时间不使用它,并且在那段时间不可能给电池充电,则您应使用休眠模式。

  “混合睡眠”主要是为台式计算机设计的。混合睡眠是睡眠和休眠的组合 - 它将所有打开的文档和程序保存到内存和硬盘上,然后让计算机进入低耗能状态,以便可以快速恢复工作。这样,如果发生电源故障,Windows 可从硬盘中恢复您的工作。如果打开了混合睡眠,让计算机进入睡眠状态的同时,计算机也自动进入了混合睡眠状态。在台式计算机上,混合睡眠通常默认为打开状态。

  为什么在我的计算机上找不到“睡眠”或“休眠”选项?

  单击「开始」按钮Windows 7,然后单击“关机”按钮旁边的箭头。

Windows 7

「开始」菜单上的“睡眠”和“休眠”

  如果睡眠或休眠不可用,可能是由于以下一个或多个原因:

  您的视频卡可能不支持睡眠。更新视频卡的驱动程序,或者检查计算机随附的有关视频卡和受支持驱动程序的信息。

  某些设置由系统管理员进行管理。

  计算机的基本输入/输出系统 (BIOS) 中的睡眠状态和其他节能状态已关闭。若要打开睡眠状态,请重新启动计算机,然后进入 BIOS 设置。启动计算机时,屏幕上通常会出现说明,提示您要进入 BIOS 设置过程时所必须按的键或键盘快捷键。由于并非所有计算机制造商都使用相同的 BIOS,因此进入 BIOS 设置所使用的键会有所不同。若要了解详细信息,请检查计算机随附的信息,或转至制造商网站。

  如果缺少休眠选项,则您可能是打开了混合睡眠。

  如何防止计算机自动从睡眠或休眠状态中唤醒?

  您可以调整计算机在进入睡眠或休眠之前等待的时间,即防止它自动完全关闭。但是请注意。在使用电池作为电源的便携式计算机上,抑制睡眠或休眠可导致在电池没电时发生数据丢失的情况。下面介绍了如何阻止计算机进入节能状态:

  1.通过依次单击「开始」按钮Windows 7、“控制面板”、“系统和安全”和“电源选项”,打开“电源选项”。

  2.在“选择电源计划”页面上,单击所选计划旁边的“更改计划设置”。

  3.在“更改计划的设置”页面上,单击“更改高级电源设置”。

  4.在“高级设置”选项卡上,双击“睡眠”,再双击“经过此时间后睡眠”,然后执行下列操作之一:

  如果您使用的是便携式计算机,请单击“用电池”或“接通电源”(或这两者),单击箭头,然后单击“从不”。

  如果您使用的是台式计算机,请单击“设置”,再单击箭头,然后单击“从不”。

  5.双击“经过此时间后休眠”,然后执行下列操作之一:

  如果您使用的是便携式计算机,请单击“用电池”或“接通电源”(或这两者),单击箭头,然后单击“从不”。

  如果您使用的是台式计算机,请单击“设置”,再单击箭头,然后单击“从不”。

  6.如果还希望显示器保持打开状态,请双击“显示器”,再双击“在此时间后关闭显示器”,然后执行下列操作之一:

  如果您使用的是便携式计算机,请单击“用电池”或“接通电源”(或这两者),单击箭头,然后单击“从不”。

  如果您使用的是台式计算机,请单击“设置”,再单击箭头,然后单击“从不”。

  7.单击“确定”,然后单击“保存更改”。

  如何将计算机从睡眠或休眠状态中唤醒?

  在大多数计算机上,您可以通过按计算机电源按钮恢复工作状态。但是,并不是所有的计算机都一样。您可能能够通过按键盘上的任意键、单击鼠标按钮或打开便携式计算机的盖子来唤醒计算机。请查看计算机随附的文档,或转至制造商网站。

  睡眠最终是否会耗尽便携式计算机的电池?

  睡眠消耗的电量极少,相当于一台夜灯的耗电量。如果便携式计算机在睡眠状态时电池电量严重不足,Windows 会自动让计算机进入休眠模式。

  当计算机处于睡眠状态时,我的数据是否安全?

  当唤醒计算机时,您可以通过要求解锁密码从而阻止未经授权的访问。

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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