delphi 查找指定目录,指定扩展名的所有文件名

python监测点击位置_节点地震监测数据分析Python编程实践与源代码 本文介绍了用Python语言编写的一段节点地震监测数据分析代码,其中用到SEG-Y格式地震数据的输入和分析、地震节点位置和定位误差分析,以及相关图件绘制等功能。文章最后列出了分析程序的源代码。一、野外数据采集2019年11月21日我们在江苏镇江句容进行了地震节点仪野外数据采集试验,以获得不同仪器、不同检波器的性能对比结果,也为数据分析方法研究提供参考测试数据。数据采集采用了被动观测方式,... 阅读详情
function GetDirFileName(Dir,ExtName: string): TStringList;
var
  FSearchRec: TSearchRec;
  FileList: TStringList;
  FindResult: Integer;
begin
  if Dir[length(Dir)] <> '\' then
    Dir := Dir + '\';
  FileList := TStringList.Create;
  FindResult := FindFirst(Dir + '*.'+ExtName, faAnyFile, FSearchRec); //
  try
    while FindResult = 0 do
    begin
      if (FSearchRec.name <> '.') and (FSearchRec.name <> '..') then
        FileList.Add(LowerCase(Dir + FSearchRec.Name));
      FindResult := FindNext(FSearchRec);
    end;
  finally
    SysUtils.FindClose(FSearchRec);
    //FindClose(FSearchRec);
    dir := '';
  end;
  Result := FileList;
end;

AI+地球科学交叉研究:从数据智能到数字孪生的科研实践 人工智能作为处理海量、多源异构数据的关键技术,其核心在于通过深度学习模型从复杂观测数据中挖掘隐藏规律与模式。这一技术原理使其能够有效解决传统方法在信号处理、特征提取和物理建模中遇到的瓶颈。在工程实践层面,人工智能与物理模型的结合(如物理信息神经网络PINN)显著提升了反演与预测的精度与效率,为地球系统科学研究提供了新范式。其技术价值体现在推动科学研究从定性分析向定量模拟、实时预测的跨越。在应用场景上,该技术栈广泛应用于海洋动力过程监测、地震事件检测、灾害预警及地球系统模拟等领域。本文聚焦于人工智能与海洋学、 阅读详情

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