像素 至 缓冲表面

 

 

 

typedef struct RGB_VALUE
{
 int nRed;
 int nGreen;
 int nBule;
}RGBVALUE;
RGBVALUE GetRGBValue(COLORREF color)
{
 RGBVALUE stRGB;
 stRGB.nRed = color&RGB(255,0,0);
 stRGB.nGreen = (color&RGB(0,255,0)) >> 8;
 stRGB.nBule = (color&RGB(0,0,255)) >> 16;
 return stRGB;

 

else if (true == bPixel)
 {
  memset(&DDde,0,sizeof(DDde));
  DDde.dwSize = sizeof(DDde);
  
  lpOBuf[nNum]->Lock(NULL, &DDde,
   DDLOCK_SURFACEMEMORYPTR | DDLOCK_WAIT, NULL);
  
  
  if (16 == PixelMode)
  {
   COLORREF color = RGB(255,0,255);
   RGBVALUE stRGB = GetRGBValue(color);
   color = _RGB16BIT565(stRGB.nRed,stRGB.nGreen,stRGB.nBule);   int mempitch  = DDde.lPitch/2;
   WORD * video_buffer = (WORD *)DDde.lpSurface;
   for (int nRow = 0; nRow < height; nRow++)
   {
    for ( int nCol = 0; nCol < width; nCol++)
    { 
     video_buffer[nCol+nRow*mempitch] = color;
    }
   }
  }
  else if (32 == PixelMode)
  {
   COLORREF color = RGB(128,128,128);
   RGBVALUE stRGB = GetRGBValue(color);
   color = _RGB32BIT(0, stRGB.nRed, stRGB.nGreen, stRGB.nBule);
   int mempitch = DDde.lPitch/4;
   DWORD * video_buffer = (DWORD *)DDde.lpSurface;
   for (int nRow = 0; nRow < height; nRow++)
   {
    for ( int nCol = 0; nCol < width; nCol++)
    { 
     video_buffer[nCol+nRow*mempitch] = color;
    }
   }
  }
  
  lpOBuf[nNum]->Unlock(NULL);
 }

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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