第10周 项目4 大奖赛计分

本文介绍了一个简单的选手评分系统实现过程,该系统通过去除一个最高分和一个最低分,然后计算剩余评分的平均值来确定选手的最终得分。系统使用C++编程语言实现,并通过循环结构收集10个评委的评分。
/* 
 * Copyright (c) 2014, 烟台大学计算机学院 
 * All rights reserved. 
 * 文件名称:test.cpp 
 * 作    者:呼亚萍
 * 完成日期:2014年 11 月 3 日 
 * 版 本 号:v1.0 
 * 
 * 问题描述:10个评委为选手打分,分数为0-10,最后得分为去掉一个最低分,去掉一个最高分,取8个分数的平均值

* 输入描述:10个评委的评分
 * 程序输出:选手的最后得分 
 */

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int i;
    double sum,ave,max,min,score;
    sum=0;
    max=-1;
    min=11;
    cout<<"请输入选手的成绩(1-10)"<<endl;
    for(i=1; i<=10; ++i)
    {
        cout<<"第"<<i<<"位评委给分:";
        cin>>score;
        if (max<score)
            max=score;
        if (min>score)
           min=score;
        sum=sum+score;
    }
    cout<<"减去一个最高分:"<<max;
    cout<<"减去一个最低分:"<<min<<endl;
    ave=(sum-max-min)/(i-2);
    cout<<"当前选手的最后得分是:"<<ave<<endl;
    cout<<"**********SUCCESS**********"<<endl;
    return 0;
}


知识点总结:

语句的套用,程序开头要给sum ,max.min赋值

学习心得:

要相信自己的力量,不会放弃,加油!

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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