怎得到年、月、日?

本文介绍了在Delphi中解析日期的三种方法:使用FormatDateTime函数获取年月日;利用DecodeDate过程直接分解日期;以及通过DATEUTILS单元中的特定函数如YEAROF等来获取日期组成部分。

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1、

Year   :=   FormatDateTime('YYYY',Date);  
  Month   :=   FormatDateTime('MM',Date);  
  Day   :=   FormatDateTime('DD',Date);

 

2、

Delphi中自带   DecodeDate  
   
  它的申明为:   procedure   DecodeDate(Date:   TDateTime;   var   Year,   Month,   Day:   Word);  
   
  使用样例:  
   
  var  
      d:TDateTime;  
      year,month,day:Word;  
  begin  
      DecodeDate(d,year,month,day);  
  end;  

3、

DELPHI5,用DAYOF(DATE(),),MONTHOF(DATE(),), YEAROF(DATE(),) 

 

需要的单元  DateUtils 

 

内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
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