100+款大屏展示数据可视化UI界面，预览地址：【https://blog.csdn.net/weixin_43876824/article/details/137484180】数据可视化大屏案例PSD文件，包含预览图和PS源文件。 电子看板，数据大屏，数据展示模板，大屏可视化，大数据分析平台，ui设计模板（只包含psd设计文件，不含源码） 大数据可视化模板、模板框架、动态控件、可视化大数据、监控平台、图表元件库、数据看板、驾驶舱、统计图表、大数据、大屏展示、智慧安防、党建、旅游、运输、医疗、校园、工业园区环境监测看板。需要的自取。

在电力系统中，变压器作为关键设备，承担着电压转换与电力分配的重要任务。为了确保变压器能够安全稳定运行，监测其冷却油中的溶解气体状况是不可或缺的预防性维护措施。溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA）是一种广泛应用于电力变压器状态监测的技术，它能够有效地检测出变压器内部可能出现的故障。通过对变压器油中的气体进行采样分析，可以及时发现变压器内部是否出现过热、放电等问题，从而避免重大的电力故障。 本数据集包含了英国某电站13台变压器在2010年至2015年期间的冷却油中溶解气体分析数据。该电站的数据分析工作对于评估变压器运行状况、制定维修计划、预测设备寿命以及改进电网运行效率都具有重要的参考价值。 在DGA分析中，主要关注的气体包括氢气（H2）、一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、乙烷（C2H6）、乙烯（C2H4）、乙炔（C2H2）等。不同种类的气体以及它们在油中含量的变化，可以指示变压器内部不同的故障类型。例如，氢气和甲烷的增加可能表示绝缘材料的老化或降解，乙炔的产生通常与电气放电有关，而CO和CO2的含量变化则可能反映变压器油和绝缘纸的热分解情况。 根据DGA结果，可以运用多种方法和标准对变压器的状态进行评估，如Roger标准、Duval三角法、IEC标准等。这些评估方法可以将溶解气体数据转化为对变压器内部故障的定量分析，帮助工程师准确地判断变压器是否存在潜在故障，并采取相应的措施。 此外，通过长期收集和分析变压器的DGA数据，还可以观察到变压器运行状态随时间的变化趋势，从而进行故障预警和风险评估。通过对历年的数据进行比较，可以发现变压器性能的变化规律，为变压器的检修周期调整、备件更换计划制定以及维护策略的优化提供数据支持。 在数据集中，每一台变压器的DGA数据都应独立记录，并包含每次采样的具体时间点。这样的时间序列数据不仅有助于分析单台设备的状态，也可以用于整个电站变压器群体的健康监测。通过大数据分析手段，可以从中发现共性问题，为整个电力系统的安全性和可靠性提供保障。 本数据集为变压器运行和维护人员提供了一种强有力的工具，不仅有助于及时发现和处理变压器可能发生的故障，也为电力系统的长期规划和运行管理提供了重要的参考数据。通过科学合理的数据解析与应用，可以显著降低电力系统的故障率，提高供电质量和可靠性。

基于C8051F320 USB接口的采集存储电路把计算机技术与传统信号采集技术紧密结合起来，充分发挥PC机和单片机各自的优点，实现传感器信号的采集、存储、显示和处理。而借助USB接口的通信功能，减小了数据传输系统的复杂性。 《基于单片机USB接口的数据采集存储电路设计》 数据采集和存储系统是现代工业监控、科研实验等领域不可或缺的一部分，而将计算机技术和单片机结合则能实现更高效、更灵活的数据处理。本文以C8051F320单片机为基础，设计了一款集数据采集、存储和USB通信功能于一体的电路，旨在简化数据传输系统，提高系统在恶劣环境下的可靠性。 C8051F320是CYGNAL公司推出的一款高性能单片机，其内部集成了8051内核，运算速度是标准8051的12倍。该芯片拥有丰富的内存资源，包括528字节RAM和2048字节XRAM，足以满足数据处理和缓冲的需求。此外，C8051F320的串行扩展功能使其能够轻松连接各种串行芯片和外部设备，而内置的USB接口则大大简化了数据传输的复杂性，支持全速和低速USB2.0协议，具备1KB USB缓存，无需额外的外部电阻，方便与PC机进行即插即用的通信。 数据采集存储电路的核心在于传感器信号的处理。传感器输出的模拟信号通过可变增益放大器放大后，由C8051F320的ADC（模数转换器）转换为数字信号。采集到的数字信号存储在ATMEL公司的AT45DB321C串行FLASH存储器中。该存储器采用SPI接口，与C8051F320的SPI接口无缝对接，通过NSS、SCK、RDY/BUZ和SO、SI信号线进行通信。系统设计中，8片45DB321C构成32MB的存储空间，通过74HC138译码器实现片选，确保高容量的同时，通过SPI级联和片选线实现对多片Flash的并行操作，提高了写入速度，解决了Flash写入慢的问题。 程序设计方面，C8051F320中的程序主要包括主程序、ADC数据采集、Flash数据存储和USB通信四个模块。主程序负责初始化、状态指示、操作控制和参数设置；ADC数据采集模块负责将模拟信号转化为数字信号；Flash数据存储程序则管理与Flash芯片的数据交换；USB通信程序则负责与PC机的通信，响应主机的请求，实现数据的回放和分析。 在LabVIEW平台上，回放的数据显示和数据分析处理得以实现，使得现场采集的数据能够实时地在PC机上进行深度分析，这对于实时监控和故障诊断具有重要意义。这种基于单片机的USB数据采集存储电路设计，不仅降低了系统成本，还提高了数据处理的效率，适用于多种需要实时监控和大量数据存储的应用场景，如文中提到的大型光伏系统运行状态监测。 总结来说，本文介绍的基于C8051F320单片机的USB接口数据采集存储电路，巧妙地融合了计算机和单片机的优势，通过优化的硬件和软件设计，实现了高效、可靠的数据采集、存储和通信，为工业自动化和科研领域提供了一种实用的解决方案。

《2021年全国大学生数据统计与分析竞赛优秀论文》是针对全国大学生举办的一场专业竞赛，旨在提升学生的数据分析能力和应用统计学知识解决实际问题的技能。这场竞赛的亮点在于，它为参赛者提供了宝贵的实践平台，让学生们能够将理论知识转化为实际操作，同时也促进了跨学科的合作和交流。 数模竞赛，全称数学建模竞赛，是一种以团队形式进行的学术比赛，通常涉及运用数学方法、计算机技术以及统计学等工具来解决实际问题。在这样的竞赛中，学生们需要通过收集数据、建立模型、进行数据分析，并最终提出解决方案。这次的"21年B题优秀论文"和"21年A题优秀论文"则收录了在这场竞赛中表现出色的团队的成果，它们不仅展示了参赛者的创新思维，也体现了他们在数据统计与分析领域的深厚功底。 论文中可能会涵盖以下知识点： 1. 数据采集：参赛者需要从各种来源获取数据，包括公开数据库、网络爬虫、调查问卷等，这涉及到数据获取的合法性和可靠性。 2. 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量，这是数据分析前的重要步骤。 3. 数据预处理：可能包括数据转换（如归一化、标准化）、特征工程（创建新的预测变量）等，以优化模型性能。 4. 统计分析方法：常见的统计分析方法有描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析等，参赛者可能根据题目需求选择合适的方法。 5. 数据可视化：通过图表展示数据特性，帮助理解并解释分析结果，如柱状图、折线图、散点图、热力图等。 6. 模型选择与建立：根据问题的性质选择合适的模型，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。 7. 模型评估：利用交叉验证、R^2分数、AUC-ROC曲线等指标来评估模型的性能。 8. 结果解释：将复杂的统计分析结果以清晰易懂的方式呈现，便于非专业读者理解。 9. 实践应用：参赛者需将分析结果应用于实际情境，提出解决问题的策略或建议。 通过学习这些优秀论文，我们可以借鉴他们的研究方法、模型构建过程和问题解决策略，同时也能提升自己的数据分析思维和应用能力。无论是对参赛者还是对其他学习者来说，这些都是宝贵的学习资源，能促进个人在数据统计与分析领域的成长。

matlab终止以下代码HCP扩散DCM实验 目录 关于 该项目 该项目是我在昆士兰州脑研究所的博士与我的主管玛塔·加里多博士和杰森·马汀利教授合作的第二个实验。 现在已在eLife中发布： McFadyen，J.，Mattingley，JB，和Garrido，MI（2019）。 从枕骨到杏仁核的传入白质通路有助于恐惧识别。 eLife，8，e40766。 我们的研究问题是，“有什么证据表明人体内杏仁核存在结构性皮下途径？” 数据 为了充分回答这个问题，我们利用了免费提供的人类Connectome项目（）。 我们使用了S900版本，其中包含大约900名年龄在18至35岁之间的参与者，他们参加了HCP的一系列测试。 所有参与者的数据均在美国圣路易斯的华盛顿大学收集。 S900版本中的数据存储在高性能计算平台上，该平台位于澳大利亚墨尔本的莫纳什大学。 与澳大利亚研究委员会的隶属关系使之成为可能。 由于该项目的计算量很大，因此我们对M3进行了分析，还通过将数据从M3传输到澳大利亚布里斯班昆士兰大学昆士兰大脑研究所的集群计算系统进行了分析。 我们被允许潜在地识别人口统计信息，以便我们可以获得与

edf+数据中包含常见的正弦波，方波等，不是真实的患者数据

大数据时代的人工智能应用

在计算机视觉和目标检测领域，有一项技术被广泛应用于物体识别和定位，这就是YOLO（You Only Look Once）模型。YOLO以其速度快、准确性高而著称，它能够将目标检测问题转化为一个回归问题，并且在检测速度与检测精度之间取得了较好的平衡。随着技术的发展，YOLO系列不断更新换代，YOLOv1作为该系列的首个版本，虽然准确率和速度相比后续版本有所不足，但在当时仍具有重要的里程碑意义。 而Crowdhuman数据集是一个特别针对人群密集场景下的人体检测和跟踪任务所设计的数据集，它的出现在很大程度上推动了人群计数和人群分析技术的发展。该数据集不仅包含了大量的人群图片，还标注了人体的头部位置，这为研究者提供了丰富的信息用于训练和评估他们的模型。由于人群场景的复杂性，这对目标检测算法的性能提出了更高要求。 本数据集将YOLOv1的标注格式应用于Crowdhuman数据集，这意味着每张图片中的人数及其位置都被标注成YOLOv1可以识别的格式。这样的数据集不仅可以直接用于训练，而且还可以通过YOLOv1的网络模型来进行人群统计，实现快速准确的人数统计功能。这对于人流量密集的场合，如商场、车站、机场等场所的人群监控具有重要的应用价值。例如，可以用于商业数据分析、安全管理、资源分配等多个领域。 将YOLO格式应用于Crowdhuman数据集，不仅让模型可以快速地定位图片中的人体，还能进行人数统计，这无疑为研究者提供了一个实用的工具，同时也推动了YOLO系列算法在人群检测和计数领域的应用。通过使用这种特定格式的数据集，研究者可以更加专注于模型的优化和算法的改进，而不需要从零开始收集和标注数据，从而节省了大量的时间和资源。 在技术层面，YOLOv1采用的是一种端到端的训练方式，它将图像分割成一个个格子，每个格子负责预测中心点落在该格子内的物体边界框和类别概率。这种设计使得模型在进行目标检测时能够更加迅速，同时也保持了较高的准确性。此外，YOLOv1模型在实际应用中具有较好的泛化能力，能够处理各种不同环境下的目标检测问题。 人群检测和计数是计算机视觉中的一个难点，而Crowdhuman数据集的出现正是为了解决这一难题。通过本数据集，研究者可以在丰富的场景下训练他们的模型，从而提高模型对于遮挡、密集排列等多种复杂情况的处理能力。随着深度学习技术的不断进步，结合YOLOv1格式的Crowdhuman数据集将能更好地推动人群检测技术的发展，为实际应用提供更为准确和高效的技术支撑。

YOLO11与Crowdhuman数据集的结合应用 YOLO11（You Only Look Once Version 11）是一种广泛应用于计算机视觉领域的人工智能算法，尤其在实时目标检测中表现突出。Crowdhuman数据集是由微软亚洲研究院发布的一个大规模人群检测数据集，它包含了成千上万张复杂场景中的人物图像，并且在标注中特别关注了人群密度大、遮挡严重的情况。将YOLO11与Crowdhuman数据集结合，不仅可以提升目标检测模型的准确率，而且还能有效处理人群密集场景中的多目标检测问题。 具体来说，YOLO11算法的核心思想是将目标检测任务转化为回归问题，通过直接预测边界框的坐标以及目标的类别概率，实现快速准确的目标检测。它能够一次性处理整个图片，预测出所有可能的目标，因此拥有很高的处理速度。然而，传统的YOLO版本在处理像Crowdhuman这样复杂的数据集时，面临着挑战，因为人群场景中目标的数量多、相互之间遮挡严重，导致检测难度大大增加。 为了提升YOLO在人群场景中的表现，研究者们对算法进行了一系列的改进。其中的一个关键改进就是采用了更加复杂的网络结构以及引入注意力机制，这些改进可以使得模型更好地聚焦于关键目标，同时忽略那些对检测目标不够重要的信息。此外，在数据预处理和后处理阶段也进行了一些优化，比如采用了更加精细化的标注策略，以及更加智能化的非极大值抑制算法。 在实际应用中，使用YOLO11格式对Crowdhuman数据集进行标注有以下几个关键步骤：需要对数据集中的图片进行图像增强，以生成更多样化的训练样本。然后，采用标注工具为每一张图片中的每个人建立对应的边界框，并标注出他们的类别和位置。这一步骤是非常耗时的，需要非常仔细的工作来确保标注的准确性。接着，将标注好的数据输入到YOLO11模型中进行训练。在这个阶段，需要调整模型的超参数，比如学习率、批次大小和训练轮数等，以获得最佳的训练效果。通过在验证集上的测试来评估模型的性能，并根据测试结果对模型进行微调，直至满足实际应用的需求。 为了实现这些步骤，研究者们开发了各种工具和框架，比如Darknet、TensorFlow Object Detection API和PyTorch等。这些工具提供了丰富的接口和功能，使得从数据标注到模型训练再到模型评估的整个流程变得更加顺畅和高效。 值得注意的是，人群统计和分析不仅仅是目标检测那么简单，它还涉及到更深层次的计算机视觉问题，比如人群密度估计、行为理解以及人群异常行为检测等。因此，结合YOLO11和Crowdhuman数据集不仅可以提高目标检测的精度，还能为这些复杂问题的解决提供坚实的数据基础和技术支持。 YOLO11与Crowdhuman数据集的结合对于提升目标检测算法在人群场景中的表现具有重要意义。未来，随着算法的不断进步和数据集的持续丰富，我们有望看到在人群统计、公共安全以及智能监控等应用领域中取得更多的突破。

内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2卫星图像进行云层遮罩处理的方法。首先定义了一个函数`funcao`用于提取QA60波段并设置云和卷云的位掩码，确保这两个条件都为0时才保留图像数据。然后通过`ImageCollection`方法获取指定时间范围内的COPERNICUS/S2影像集，并使用过滤器排除云量超过20%的影像。最后利用`.map(funcao)`将云层遮罩应用到整个影像集合，并通过中值合成创建马赛克图像，最终展示RGB波段的处理结果。; 适合人群：对遥感数据分析、地理信息系统(GIS)以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Sentinel-2卫星数据；②掌握云层遮罩技术，提高影像质量，为后续分析提供更清晰的数据源；③理解位运算在遥感影像处理中的应用。; 阅读建议：读者应具备基本的JavaScript编程技能和对遥感概念的理解，在实践中逐步探索代码细节，尝试调整参数以适应不同研究区域的需求。