计算机组成原理(运算方法和运算器)

本文涵盖计算机中数制表示及编码方式的基础知识点,包括原码、补码、反码等概念及其应用实例,解析了不同编码方法下数值的表示范围,并介绍了ASCII码和校验码的工作原理。

单项选择题

若某数x的真值为-0.1010,在计算机中该数表示为1.0110,该数所用的编码方法为()码。

A. 原码

B. 补码 (答案)

C. 反码

D. 移码

字长12位,用定点补码规格化小数表示时:所能表示的正数范围是()。

A. 2-12~(1-2-12)

B. 2-11~(1-2-11)

C. 1/2~(1-2-11) (答案)

D. (1/2+2-11)~(1-2-11)

下列数中最小的数为()。

A. (101001)2

B. (52)8

C. (101001)BCD (答案)

D. (233)16

定点8位字长的字,采用2的补码形式表示8位二进制整数,可表示的数范围为()。

A. -127~+127

B. -2-127~+2-127

C. 2-128~2+127

D. -128~+127 (答案)

在定点机中执行算术运算时会产生溢出,其原因是()。

A. 运算过程中最高位产生了进位或借位

B. 参与运算的操作数超出了机器的表示范围

C. 运算结果的操作数超出了机器的表示范围 (答案)

D. 寄存器的位数太少

字长为16位,用定点补码小数表示时,一个字所能表示的范围是()。

A. 0~(1-2-15)

B. -(1-2-15)~(1-2-15)

C. -1~+1

D. -1~(1-2-15) (答案)

ASCII码是对()进行编码的一种方案。

A. 字符 (答案)

B. 汉字

C. 图形符号

D. 声音

假定下列字符码中有奇偶校验位,但没有数据错误,采用偶校验的字符码是()。

A. 11001011

B. 11010110

C. 11000001

D. 11001001 (答案)

四片74181和一片74182相配合,具有如下进位传递功能:()。

A. 行波进位

B. 组内先行进位,组间先行进位 (答案)

C. 组内先行进位,组间行波进位

D. 组内行波进位,组间先行进位

在浮点数原码运算时,判定结果为规格化数的条件是()。

A. 阶的符号位与尾数的符号位不同

B. 尾数的符号位与最高数值位相同

C. 尾数的符号位与最高数值位不同

D. 尾数的最高数值位为1 (答案)

填空题

根据小数点的位置不同,定点数有()和纯整数两种表示方法。

纯小数

若移码的符号位为0,则该数为()数。

8位反码表示定点整数的最小值为()。

-127

8位定点小数表示中,机器数10000000采用1位符号位,其原码形式对应真值为()。

0

一个定点数由符号位和()两部分组成。

数据域

若浮点数格式中的基值(阶码的底)一定,且尾数采用规格化表示法,则浮点数的表示范围取决于()的位数,而精度取决于尾数的位数。

阶码

8位反码表示定点整数的最大值为()。

127

8位定点整数表示中,机器数10000000采用1位符号位,其反码形式对应真值为()。

-127

8位二进制补码所能表示的十进制整数最大值是()。

127

8位二进制补码所能表示的十进制整数最小值是()。

-128

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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值