人事时地物各指什么?

人事时地物各指什么?

1.人=对象--人?公司?团队?单位? 
        (指的是当你遇见事情的时候,先了解你的对象是谁?是什么人?什么单位?什么团队等等)

2.事=事件--什么事?多少大事?多少事?

        (事的意思是说你现在遇到什么事情?跟什么事情相关联?多少事情?能不能用其他的事情来化解等等的都属于事的范围.)

3.时=时间--多长?开始?结束?总时间? 

        (事是說这个事情预计要多长时间,什么时候开始,什么时候结束?)

4.地=环境--地方?氛围?位置?周边? 
         (这个的地不单纯说的是一个地方,也代表了是一个氛围,周边环境等等的一些相关的要素.)

5.物=资源--缺什么资源?有什么资源? 

        (物说的是资源的意思,整个事情下来您有什么资源,还缺什么资源)

 

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从边缘计算、工智能、联网或智能系统优化方向的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
四分量分解模型是极化SAR图像处理中的重要工具,它通过提取地物的散射特性来区分和识别不同地物类型。这一模型能够将地物散射分解为表面散射、体散射、双反射散射和螺旋散射四种分量,每个分量对应地物的不同散射机理。例如,表面散射主要与地表粗糙度相关,体散射通常与植被和湿润土壤有关,双反射散射则与建筑和城市结构相关联,螺旋散射则可能与植被或复杂地形有关。 参考资源链接:[极化SAR协方差矩阵四分量分解新模型](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/yrc1kbyjdf?spm=1055.2569.3001.10343) 为了更深入理解这一过程,推荐参考资料《极化SAR协方差矩阵四分量分解新模型》,该资料详细阐述了基于多视协方差矩阵和广义体散射模型的四分量分解方法。模型采用了HH和VV功率比值自适应的广义体散射模型,并通过选择性去取向处理以抑制螺旋体散射,同包含非相干分解成分,以适应不同地物类型的复杂性。通过这些技术手段,可以在模型的分解结果中获得地物的主导散射类型,进而对地物进行分类和分析。 在实际操作中,首先需要通过极化SAR数据获取地物的极化特征,然后应用四分量分解模型提取不同分量的功率值。根据这些功率值和它们的相对比例,可以分析地物的散射特性,从而识别出地物类型。例如,如果某一区域的表面散射分量远大于其他分量,那么该区域可能是一个光滑的水体表面。而如果体散射分量占主导,则可能是植被覆盖区域。通过这样的分析,我们可以更精确地理解地物理特性,并为遥感应用提供更可靠的数据支持。 综上所述,四分量分解模型是深入分析地物散射机理的利器,结合《极化SAR协方差矩阵四分量分解新模型》所提供的详细理论与实践导,可以有效地提升极化SAR图像处理的能力。 参考资源链接:[极化SAR协方差矩阵四分量分解新模型](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/yrc1kbyjdf?spm=1055.2569.3001.10343)
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