考试系统修改过程和注意事项

本文介绍了一次针对PHP在线考试系统的更新细节,包括修改ListAllpl.php文件来增加单选题与填空题,调整分数计算方法,并考虑优化学生答案展示方式及后台管理功能。

1、修改ListAllpl.php ,增加大案项:单选题30题,填空20题,20分,共计50分;其中单选15分,完型填空10分,阅读理解5分增加标准答案da1-da50   学生答案d1t-d50t。

131行添加字段名d1t-d50t ,使用notepad++ 和excel 批量替换空格方式得到

334行添加字段名da1-da50

304行添加变量$d1t-$d50t   $d1t=RepPltextFace(stripSlashes($r['d1t']));

338行增加变量$da1-$da50  $da1=stripSlashes($infor[da1]);

 

分数计算数组内添加$d1t-$d50t   $da1-$da50

 

2、考虑在学生答案只显示学生错误题号和答案

3、后台添加评论和新闻模块的自定义字段d1t-d50t和da1-da50,麻烦:后续考虑一次提交读取后写入数组!!在此过程中,应该注意添加自定义字段会出现超出最大值情况,因此,在添加自定义字段时候要取消采集项单选按钮。

添加自定义字段后要在管理数据模型中的表单项里进行选择,形成后台表单。

4、后台提交表单修改。1-30题为单项选择;31-50为填空

5测试过程

A:后台题目添加答案,包括单选和填空题

B:ListAllPl.php da1读取最后面多了个,号


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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