简单的智力题集合

1. 想象你在镜子前,请问,为什么镜子中的影像可以颠倒左右,却不能颠倒上下?

其实左右并没有颠倒,题目设置了一个陷阱。


2、两个圆环,半径分别是1和2,小圆在大圆内部绕大圆圆周一周,问小圆自身转了几周?
如果在大圆的外部,小圆自身转几周呢?

都是两圈,实质上就是周长的比

 

3.  只用“ ,―,x,/”四则运算,算24。

第一组:5,5,5,1;(限时1分钟)

 

5 * (5 - 1/5)

 

第二组:3,3,8,8。(限时1分钟)

 

8 / (3 - 8/3)

 

 

4.  5只鸡5天生5个蛋.如果100天内要100个蛋,需要多少只鸡?

有点意思,

设鸡的生产效率是 5 / (5 * 5) = 0.2

可以这样说,每只鸡每天生0.2个蛋

 

所以设需要X 只鸡,那么有

100 = 0.2 * 100 * X

所以X = 5

 

 

 

5. 有两个人在讨论今天是星期几
一个人说:当后天变成明天的时候,那么[今天]距离星期天的日子,将和前天变成明天时的那个[今天]距离星期天的日子相同.

 

有点绕啊,

从题目推出一个等式,此题可解了

1. 后天变成明天,那么【今天】就变成昨天了

2. 前天变成明天,那么【今天】就变成大后天了

 

所以有如下等式

 

 星期天 - 昨天 = 大后天 - 星期天

 

一星期只有七天, 逐个枚举,可以推出 【今天】 是星期六

 

 

6. 有两草块地,一块大,一块小.大草地是小草地的1倍.
有一组人去割草.
上午全部在大草地上割草
午后分为两组,一半继续在大草地割草,另一半去小草地割草.
晚上收工后,大草地已经全部割完,小草地还剩一小块.这小块只需要一个人一天就可以割完
问:割草的人一共有多少?

 

这个题目只能按照理想状态去解了,因此有如下假定,

设小草块面积为x,大草块则为2x。

一共有y个人,每个人的割草速率一样为Z,单位每小时

这样仍然要假设午后午前工作时间是一样的,设为12小时

 

那么有如下等式,

2x = y*z*12 + y/2 * 12 * z

x   = 12 * y/2 * z + 24 * z

 

==> y = 8

 

7. 甲和已跑100米.甲到终点时,已跑了90米.
已又和丙跑100米,已到终点时,丙也只跑90米.
那甲和丙跑了,甲到终点时,丙跑了多少米?

 

设甲的速度为 100/t, 那么乙则为90/t

那么有当乙跑完100的时候,记时间为t1,

t1 = 100 / (90/t) = 10t/9

推出丙的速度为90/(10t/9) = 81/t

 

所以当甲跑完100米时,丙刚刚跑完81米

 

 

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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