中国日全食(图集)

本世纪时间最长的日全食横跨印度、尼泊尔、不丹等地,吸引了数亿观众。从中国湖北的雕像到日本鹿儿岛的民众,世界各地的人们通过各种方式观测这一壮观天象。

本世纪时间最长的日全食经过了印度、尼泊尔、不丹、孟加拉国、缅甸、中国、日本等地,数亿人观看了这一壮观的天相,本文共收录14张图片。

中国湖北
本世纪时间最长的日全食经过了印度、尼泊尔、不丹、孟加拉国、缅甸、中国、日本等地,数亿人观看了这一壮观的天相,上图为中国湖北的一座雕像。  


中国湖北

观测者戴着眼镜在看日全食。  


中国陕西 电焊面罩流行起来,毕竟观看日食,还是安全第一。    


菲律宾 马尼拉  在马尼拉的菲律宾大学天文台,观测者拍摄到了日偏食的照片。


中国北京  在北京天文台,民众看到了不正常的一个太阳。


中国重庆 虽然是早晨,可发生日全食的重庆,笼罩在一片黑暗中。


中国成都  大批的人组织起来观看日全食,上图为成都天府广场观看日食的人群。


中国香港 香港本地学校的一些孩子们在观看这一罕见天相,估计以后他们会对自己的孙子讲起这美妙的时刻。  


中国香港 缺乏眼镜?一批人在用一个特意搭起来的大观测镜下,难道就没有眼镜了?  


日本 鹿儿岛  在日本南部的鹿儿岛县,民众也有幸看到了这一奇观。快快让天空黑下来吧!


印度 阿拉哈巴德  虔诚的印度教徒浸泡在河水里,不过今天的晨光虽然依旧神圣,但却异于往常,因为这里发生了日偏食。


印度 阿姆利则(锡克教圣地)  日偏食照耀在印度阿姆利则金殿的苍穹顶上,弯弯的太阳与宗教相遇了。


印度 瓦拉纳西  一名游客在戴着过滤镜观看日偏食。  


印度东北部的贝利珠  月亮即将离开太阳的一刹那。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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