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Unit1 关注地球母亲

(《意识》杂志的麦肯立博士就环境问题对几位专家进行采访。)

麦肯立博士:您认为目前环境面临的最大威胁是什么?

阿曼·莫特万:现在环境面临的最大威胁来自我们人类对环境的态度。我们对环境的看法决定着我们周围世界的环境。大多数人认为万物是彼此孤立的。但事实上,每一个个体都是一个息息相关、相互联系的整体的组成部分。比如,一颗树看上去或许是孤立的,但它却对其周围环境中的一切——日光、雨水、风、鸟、矿物质、其它植物和树木、你、我等——施加影响,同时又处于环境的的影响之下。一棵树会影响从它周围吹过的风;风同时又会影响这颗树的生长。了解这棵树与其环境的关系,你就可以预见它的未来。

塞姆基博士,您好。您在研究过程中觉得哪些环境问题最为紧迫?

大多数人对万物之间的相关性视而不见。正因为如此,我们就不了解我们的所作所为会造成的后果。现在我们每个人都应该睁开双眼,看清这个世界的真实面貌——一个因果相循的完整集合体。

塞姆基博士:我们认为最严重的两个环境问题是森林砍伐和全球变暖。由于大量砍伐,现在地球上的树木仅有一万年前的一半。毁掉树木也就破坏了生态环境,因为树木可以维持表层土壤,保证干旱气候地带的降雨量,净化地下水,并将二氧化碳转化为氧气。树木把水从地下带到地面,并让水蒸发到大气中,随后这些蒸发气体又再化为雨水返回地面。这对天然的干旱地区是至关重要的。毁林地区的下风区域会因缺乏降雨来源而变为荒漠。全球变暖的原因是燃烧石油等矿物燃料引起的,因为这会释放出温室气体进入大气。二氧化碳和其它温室气体会聚积热量,最终造成全球气候变暖。

麦肯立博士:纳可森博士,谢谢您专程从澳大利亚远道赶来参加我们的访谈。请您告诉《意识》杂志的读者怎样做才有助于解决环保问题。

利昂·纳可森:保护环境最简单的方法就是不要去摧残它。要尽最大努力去善待它,尽可能少索取,多回报。

麦肯立博士:对于环境的现状及未来,您最关心的是什么呢?

利昂·纳可森:空气和水污染是我们关注的首要问题。我们正在污染我们呼吸的空气和饮用的水,这真是让人难以理解。空气和水这两种物质并非取之不竭,我们必须认识到,一旦到了无可挽回的地步,我们的子孙就将一无所有。

麦肯立博士:德塞博士,很荣幸有这个难得的机会采访您。能否请您与我们的读者交流一下您的高见,告诉我们环境危机会朝什么方向发展呢?

阿姆力特·德塞:我们不是与环境问题无关的。我们本身就是问题的起因。我们过着双重标准的生活。一方面,我们贪婪地要求工业提供更多便利、舒适和财富。我们沉溺于消费,造成工业浪费。另一方面,我们却忽视了这种需求和地球母体的承受的能力;生活已是十分优裕,我们却依然贪得无厌地索取,滥用我们自身和地球的资源。地球母亲用她健康的环境抚育着我们。就人类而言,母亲生病,孩子就会遭殃;我们既造成了地球的病态,还得自吞恶果。

麦肯立博士:在本次访谈结束之际,我要谢谢各位嘉宾的参与。聆听了我们作为一个个体成员应该怎样做才有益于周围的环境,我感到受益匪浅。希望这次访谈会激励《意识》杂志的读者去采取行动,制定自己的战略方针。多数人都习惯袖手旁观,还说"让专家们去处理这些问题吧!"。这种态度等于是在毁灭这个星球。本次访谈的目的正是想说明个人采取行动有多么重要。谢谢各位出谋划策指点迷津。

蛙的故事

最近发生了几桩怪事儿。

我在北威斯康星州的树林中有一座小木屋。是我亲手搭建的,前面还有一间花房。住在里面相当惬意。实际上我是在户外做音频制作和环境方面的工作--作为干这一行的工具,我还装备了一间带电脑的工作室。

还有一只树蛙也在我的工作室中住了下来。

去年十一月,我第一次惊讶地发现他(只是这样称呼罢了,事实上我并不知道该称“他”还是“她”)坐在电脑的音箱上。我把他放到花房里去,认为他呆在那儿会更舒服一些。可他又跑回来呆在原地。很快我就习惯了有他做伴,清晨我上网查收邮件和阅读新闻的时候,他也在一旁关注这个世界。

可上周,我突然对这个爬上爬下的“小绿人或小灰人”产生了好奇心。

于是有一天,我正在工作室里干活,电脑嗡嗡作响。当树蛙从我面前爬过时,我不得不停止工作。他停下了并转过身来,坐在那儿看着我。好吧,我也干脆停下来望着他。五个月了,他一直这样陪着我。我突然有一股强烈的欲望想了解他:为什么他要呆在这儿而不乐意呆在花房里?我认为对树蛙来说,花房显然要舒适得多。

“你为什么呆在这儿?”我情不自禁地问他。

我目不转睛地盯着他,他也直视着我。然后我听到一种叮咚声。这种声音似乎一下子就进入了我的

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
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