5、教师 Excel 成绩册使用指南(上)

教师 Excel 成绩册使用指南(上)

在教育工作中,Excel 是教师管理学生成绩的得力工具。本文将详细介绍如何使用 Excel 进行成绩册的格式化、公式输入、平均分计算、成绩等级分配以及页面设置等操作。

1. 格式化作业标题

为了让作业标题占用更少的空间,我们可以将其旋转。具体操作步骤如下:
1. 将单元格指针移动到 B3,按住 Shift 键,同时按下 End 键,再按右箭头键,这样会选中从 B3 开始向右的所有连续填充单元格。
2. 从菜单中选择“格式 - 单元格”,选择“对齐”选项卡,在“对齐”选项卡的“方向”部分,会看到一个红色菱形。
3. 用鼠标抓住红色菱形,将其从 3 点钟位置拖动到 12 点钟位置,这样选中单元格中的文本就会横向显示。
4. 假设每列需要能容纳 100 分的成绩,使用“格式 - 列 - 宽度”,为所选范围选择 3.4 的宽度。

操作流程图如下:

graph LR
    A[移动单元格指针到 B3] --> B[按住 Shift+End+右箭头键选中单元格]
    B --> C[选择格式 - 单元格 - 对齐选项卡]
    C --> D[拖动红色菱形改变方向]
    D --> E[设置列宽度为 3.4]
2. 保持标题可见

Excel 有一个很棒的功能,可以在滚动工作表时让标题始终可见。具体操作如下:
1. 将单元格指针移动到 B4,这是第一个不会被冻结的单元格。选择下一步命令后,屏幕上单元格指针左侧和上方的所有可见内

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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