350多幅苹果树上自然生长的苹果图像yolo-v8数据集 由Roboflow用户提供 注释数据集包含350多幅苹果树上自然生长的苹果图像。与其他现有的套装不同，这套套装试图捕捉白天自然光照射不同的树上生长的苹果。 训练数据由彼得·布洛赫家中苹果树的77张照片组成。照片拍摄后，将其分割成多个较小的图像，每个图像的分辨率为360×640像素。此数字被选为稍后在该项目中使用的CV摄影机的最低自然分辨率。

首先对SOC的概念和降低功耗的重要性做了简单介绍；接着阐述了CMOS电路的功耗来源和集成电路低功耗设计的基本方法。重点讨论了系统级低功耗设计的思想路线和具体方法。给出了并行技术、流水线技术和异步电路结构等技术方法。明确指出了降低集成电路功耗的根本所在，使之集成电路的低功耗设计成为有的放矢。

1997年冬至2000年春，对我国最大淡水湖鄱阳湖的鱼类与渔业利用状况进行了调查．在1955年至2000年期间，鄱阳湖累计记录鱼类136种，隶属于25科78属；其中鲤科鱼类最多，有71种，占总种数的52．2％，其次是鱼尝科，12种，占8.8％本次调查期间共记录鱼类101种，新记录鱼类6种，即亮银鱼句、洞庭小鳔鱼句、光唇蛇鱼句、短须鱊、方氏鱼旁鲅和粘皮鲻嘏虎鱼．还分析了该湖鱼类区系组成的变化、主要渔具的渔获物组成特征以及渔产量动态，提出了未来湖泊渔业可持续发展的建议．

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL多物理场仿真软件对煤堆自燃过程进行建模和分析的方法。通过对自然对流和强制对流两种情况下的温度及氧浓度变化进行比较，揭示了不同对流方式对煤堆内部物理化学性质的影响。文中不仅展示了具体的建模步骤，包括几何形状定义、材料属性设定以及相关物理场模块的选择，还提供了详细的代码片段用于指导仿真设置。此外，作者通过对比实验结果，讨论了自然对流和强制对流各自的特点及其对煤堆安全性的潜在影响。 适合人群：从事煤炭储存安全管理的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解煤堆自燃机制并掌握COMSOL仿真技能的人士。 使用场景及目标：适用于需要评估煤堆自燃风险的场合，帮助决策者选择适当的通风措施以确保煤堆的安全存放。通过学习本文提供的方法论，读者能够更好地理解和预测煤堆在不同环境条件下的行为特征。 其他说明：文章强调了自然对流和强制对流之间的显著差异，指出自然对流会导致更快的温度上升和不均匀的氧浓度分布，而强制对流虽然能有效控制温度，但也可能导致局部氧浓度过高，增加了自燃的风险。因此，在实际应用中应综合考虑多种因素，谨慎选择通风策略。

在教育技术领域，特别是高等教育和在线学习的背景下，大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化、爬虫技术以及文本挖掘与情感分析等技术的应用变得越来越广泛。本项目《基于Python的微博评论数据采集与分析系统》与《针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究》紧密相连，旨在优化线上教育体验，并为疫情期间和之后的在线教育提供数据支持和改进方案。 大数据分析作为一种技术手段，通过收集、处理和分析大量数据集，为教育研究提供了新的视角和方法。在这个项目中，大数据分析被用于梳理和解析疫情前后微博平台上关于大学生在线学习体验的评论数据。通过这种方法，研究者能够从宏观角度了解学生的在线学习体验，并发现可能存在的问题和挑战。 自然语言处理（NLP）是机器学习的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在本项目中，自然语言处理技术被用于挖掘微博评论中的关键词汇、短语、语义和情感倾向，从而进一步分析学生在线学习的感受和态度。 机器学习是一种人工智能技术，它让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。在本研究中，机器学习算法被用于处理和分析数据集，以识别和分类微博评论中的情绪倾向，比如积极、消极或中性情绪。 数据可视化是将数据转化为图表、图形和图像的形式，使得复杂数据更易于理解和沟通。在本项目中，数据可视化技术被用于展示分析结果，帮助研究者和教育工作者直观地理解数据分析的发现和趋势。 爬虫技术是一种自动化网络信息采集工具，能够从互联网上抓取所需数据。在本研究中，爬虫技术被用于收集微博平台上的评论数据，为后续的数据分析提供原始材料。 本项目还包括一项针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究。该研究将分析学生在疫情这一特定时期内对在线学习的看法和感受，这有助于教育机构了解疫情对在线教育质量的影响，进而针对发现的问题进行优化和调整。 整个项目的研究成果，包括附赠资源和说明文件，为线上教育体验的优化提供了理论和实践指导。通过对微博评论数据的采集、分析和可视化展示，项目为教育技术领域提供了一个基于实际数据的决策支持平台。 项目成果的代码库名称为“covid_19_dataVisualization-master”，表明该项目特别关注于疫情对教育造成的影响，并试图通过数据可视化的方式向公众和教育界传达这些影响的程度和性质。通过这种方式，不仅有助于教育机构理解并改进在线教育策略，还有利于政策制定者根据实际数据制定更加有效的教育政策。 本项目综合运用了当前教育技术领域内的一系列先进技术，旨在为疫情这一特殊时期下的大学生在线学习体验提供深入的分析和改进方案。通过大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化和爬虫技术的综合运用，项目揭示了在线学习体验的多维度特征，并为优化线上教学提供了科学的决策支持。

交叉概率 pc和变异概率 pm在整个进化进程中保持不变,是导致算法性能下降的重要原因。 为了提高算法的性能,文章提出了自适应交叉概率公式和自适应变异概率公式,并在非线性排序选择情 况下,证明了所提出的自适应交叉和自适应变异概率公式是收敛到全局最优解的。

陕北农牧交错带生态环境脆弱，土地利用强度大，为掌握该地区土地利用类型面积及空间格局的变化，揭示土地利用变化的机制，利用1986，1993和2000年3期Landsat TM遥感影像，基于遥感和GIS技术相结合的方法，分析了1986～2000年陕北农牧交错带旱地、林地、草地、城乡建筑用地等12种土地利用类型的面积变化和空间格局变化特征。结果显示，15年间旱地面积减少了28.32％，沙地面积增加了3.94％，林地、草地和城乡建筑用地面积分别增加了131 240.5，47 663.0和8 427.1 hm2。表

项目说明 项目名称 羲和数据集清洗器003 项目描述 这是一个基于 Python 的图形用户界面 (GUI) 应用程序，用于检查和修复 .jsonl 文件中的数据格式错误。该工具可以自动修复常见的 JSON 格式错误，并将数据转换为规定的格式。它还提供日志记录功能，记录检查过程中发现的错误信息。 功能特点 选择输入文件：用户可以选择一个 .jsonl 文件进行检查。 选择输出文件：用户可以选择一个输出文件来保存修复后的有效数据（可选）。 检查文件：程序会读取输入文件的每一行，验证其是否符合预定义的 JSON 格式，并将结果记录到日志文件中。 修复 JSON 格式错误：自动修复常见的 JSON 格式错误，如引号、括号、多余的逗号等。

决定棉花产量的关键因素之一是棉花的种植面积，适时准确地掌握棉花的种植面积对于科学指导棉生产具有十分重要的意义。文章以安庆市、池州市为例，系统地介绍了在棉花种植面积遥感监测过程中，通过土地利用背景数据库建设，以及基于背景数据的棉花种植面积遥感解译，准确地监测了棉花种植面积及其变化率。结果显示：长江流域棉花主要集中分布于沿江的洲圩区，其次分布于沿江的岗地和丘陵；在2001～2002年度，棉花种植面积变化主要是减少，在2002～2003年度，棉花种植面积变化主要是增加。究其变化的原因，主要受棉花市场价格和气候条

在探究轴对称问题的平衡方程时，通常会涉及复杂的数学运算和物理模型。1945年，苏联数学家Aлекcaдaров提出了一种复变函数理论，即Aлекcaдaров复变公式，它为处理这类问题提供了有效的手段。然而，北京大学力学与工程科学系的高阳王敏中在2005年的研究中提出了一种全新的方法——Abel变换——来处理无旋转轴对称问题的平衡方程。Abel变换是一种积分变换，它在数学领域有着广泛的应用，尤其是在函数分析和微分方程的研究中。 在本研究中，高阳王敏中利用Abel变换将无旋转的轴对称问题的平衡方程转换为平面应变问题的平衡方程。这一转换过程是直接的，无需借助Aлекcaдaров复变公式。这样的方法简化了求解过程，使问题的物理本质更加明确。通过这一转换，作者成功地证明了任意轴对称问题都可以被视为平面问题经过旋转产生的。 在传统的力学分析中，轴对称问题是指在几何和物理条件上只与旋转角有关，且与旋转角度无关的性质。例如，在轴对称的圆柱体中，任意截面都是相同的，这样的体在分析力学问题时大大简化了模型。而平面应变问题，则是指物体变形后，物体的任意截面上的点沿某一方向的位移为零的模型。这类问题在工程结构分析中是经常遇到的，比如薄板或者长杆的弯曲问题。 研究中提到的Abel变换本身是一种特殊类型的积分变换，经常用在求解线性常微分方程和积分方程中。在本研究的背景下，Abel变换成为连接轴对称问题和平面应变问题之间的桥梁，它将一个领域的物理量转换到另一个领域，使得原本复杂的轴对称问题能够用较为简单的平面应变问题来描述和分析。 此项研究的意义在于，它不仅提供了一种新的解决轴对称问题的方法，更重要的是，它为理解轴对称问题提供了新的视角。这种视角有助于深入研究物体在不同条件下的变形和受力情况，从而对于设计和工程实践有着重要的指导意义。 在研究中所采用的Abel变换方法，与Aлекcaдaров复变公式相比，减少了计算的复杂性，并且由于数学工具的普适性，也更易于被理解和应用。这为研究者们提供了一个全新的工具，去分析和解决在材料科学、土木工程和航空航天等领域的复杂对称性问题。 最终，该研究不仅在理论上有所突破，而且具有很高的实际应用价值。通过Abel变换，研究者能够更有效地解决现实世界中的物理和工程问题，同时也为轴对称性问题的研究领域引入了新的数学方法和概念。这些成就，无论是对于学术研究还是对于工程应用，都具有长远的影响。