函授本科统考计算机考试时间,函授2006级计算机、机电本科第一学期考试时间安排.doc...

公告详细列出了2006级计算机、机电、土木工程、会计学、经济管理和金融本科以及会计电算、会计学、机电、电气自动化专科的课程答疑和考试时间。答疑和考试集中在9月和10月进行,地点主要在附属工厂的二楼和三楼教室。所有课程的正考试卷需用专用拟卷纸书写,并注明开卷或闭卷,试卷应在规定日期前提交。第二学期的面授教室安排也一并给出。

函授2006级计算机、机电本科第一学期考试时间安排.doc

函授2006级计算机、机电本科第一学期考试时间安排答疑时间9月16日下午2:30-3:309月16日下午3:30-4:309月16日下午4:30-5:309月16日下午5:30-6:30答疑地点考试地点考试时间9月17日上午8:00-9:409月17日上午10:00-11:409月17日下午2:00-3:409月17日下午4:00-5:40计算机本科20离散数学英语C语言办公自动化机电本科41电路分析英语C语言办公自动化说明正考试卷用专用拟卷纸正楷书写。一式两份(A卷各一份)。于9月6日前送交继续教育教育学院统一印制。也可从电子信箱zjlin@mail.haust.edu.cn 寄来。试卷应注明是否开卷、闭卷。

函授2006级计算机、机电本科第二学期面授地点安排机电本科(41人)计算机本科(20人)*线性代数附属工厂二楼教室*线性代数附属工厂二楼教室*概率论附属工厂二楼教室*概率论附属工厂二楼教室*英语附属工厂二楼教室*英语附属工厂二楼教室电机拖动附属工厂三楼教室数据结构附属工厂三楼教室模拟电子附属工厂二楼教室数字电子附属工厂二楼教室*为合班课

函授2006级土木工程、会计学、经济管理、金融本科第一学期课程答疑考试安排答疑时间9月29日下午2:30-3:309月29日下午3:30-4:309月29日下午4:30-5:309月29日下午5:30-6:30

考试地点考试时间9月30日上午8:00-9:409月30日上午10:00-11:409月30日下午2:00-3:409月30日下午4:00-5:40土木工程制图英语材料力学级力学实验办公自动化会计学26英语财务会计(中级)办公自动化1号楼422教室经管/金融25应用写作英语管理学办公自动化附属工厂三楼教室课程答疑

地点制图、英语、材料力学、办公自动化课答疑地点在附属工厂二楼教室(第一学期上课的教室)

其余课程在附属工厂三楼教室

1号楼在校本部北院教学区(正对校门,洛阳函授站正对的大楼)说明正考试卷用专用拟卷纸正楷书写。一式两份(A卷各一份)。于9月20日前送交继续教育教育学院统一印制。也可从电子信箱zjlin@mail.haust.edu.cn 寄来。试卷应注明是否开卷、闭卷。函授2006级土木工程、会计学、经济管理、金融本科第二学期面授教室安排土木本科(62人)会计学本科26经济管理金融(35人)*线性代数附属工厂二楼教室*线性代数附属工厂二楼教室西方经济学附属工厂三楼教室*概率论附属工厂二楼教室*概率论附属工厂二楼教室基础会计7号楼合班二教室*英语附属工厂二楼教室*英语附属工厂二楼教室*英语附属工厂二楼教室土木工程材料结构力学 (一*为合班课。 7号楼合班二在校本部南院教学区(游泳池西侧白色大楼)

会计电算、会计学、机电、电气自动化专科第一学期课程答疑考试安排答疑时间10月14日下午2:30-3:3010月14日下午3:30-4:3010月14日下午4:30-5:3010月14日下午5:30-6:30答疑地点

考试地点考试时间10月15日上午8:00-9:4010月15日上午10:00-11:4010月15日下午2:00-3:4010月15日下午4:00-5:40会电、会计46经济数学英语应用写作计算机应用7号楼合班一教室7号楼合班一教室机电、电气47高等数学英语物理计算机应用7号楼合班二教室(英语和计算机课答疑在合班一教室)7号楼合班二教室说明7号楼在校本部南院教学区(游泳池西侧白色大楼)函授2006级会计电算、会计学、机电、电气自动化专科第二学期面授教室安排会计电算、会计学机电、电气自动化*英语附属工厂二楼教室*英语附属工厂二楼教室经济数学电工学附属工厂三楼教室西方经济学高等数学数据库工程力学*为合班课

函授2006级计算机应用、计算机网络、建筑工程第一学期课程答疑考试安排答疑时间10月28日下午2:00-3:0010月28日下午3:00-4:0010月28日下午4:00-5:0010月28日下午5:00-6:00答疑

地点考试

地点考试时间10月29日上午8:30-9:5010月29日上午10:00-11:5010月29日下午2:00-3:5010月29日下午4:00-5:50

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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