桑德斯公司作为知名的暖通空调（HVAC）领域的产品与服务提供商，其研发的板式换热器选型计算软件是针对板式换热器进行选型和性能分析的专业工具。这款软件的诞生，无疑为暖通工程师和板式换热器的用户提供了一大便利，它不仅简化了复杂的选型计算过程，而且为用户提供了便捷且准确的选型参考，从而帮助他们更好地完成相关设计工作。 板式换热器是暖通空调系统中极为重要的部件，它通过热交换提高系统的能效，确保空气处理过程中的温度、湿度等参数达到要求。由于其结构紧凑、热交换效率高、适应性强等特点，被广泛应用于中央空调、工业热回收等领域。然而，板式换热器的选型并非易事，它需要综合考虑热负荷、流体特性、介质温度和压力等多种因素，传统的选型方式往往需要依靠经验丰富的工程师手动计算，耗费大量时间和精力。 为了解决这一难题，桑德斯公司的这款计算软件整合了多年的设计经验和先进的计算方法，通过输入一些基本参数，软件即可自动完成复杂的选型计算，并给出精确的推荐型号。用户可以根据自己的需求，比如处理的介质类型、流量、温差、压力等，轻松地进行选型。这款软件的出现大大提高了工作效率，并减少了因选型不当导致的设备运行风险。 此外，该软件的操作界面简洁直观，即使是初次接触的用户也能快速上手。软件提供了一系列的计算模型和丰富的参数设置选项，保证了计算结果的准确性和可靠性。用户不仅可以在选型阶段使用，还可以在后期的设备维护和优化中继续发挥作用。在软件的帮助下，工程师能够更加专注于系统设计的其他方面，提高整个设计项目的品质和效率。 随着技术的不断发展，桑德斯公司也在持续对软件进行优化和更新，以适应市场和用户的新需求。未来，我们有理由相信，桑德斯的这款计算软件将在暖通行业发挥更大的作用，推动整个行业的技术进步和创新。

这可以说是一款万能软件，软件所有的功能用户都可以自定义，可以自定义表格、sql语句，自定义导入Excel文件中的哪几列。软件提供4套标准供用户选择，分别是：1、算提成按金额达成率；2、算提成按销量达成率；3、算提成不按达成率；4、工资拆分。 　　提成的算法是把每一行的销售毛利查出在标准表中的哪一个范围，取出对应的提成百分比，如：毛利150，在标准表中设置的是51-300的提成为0.25，系统就会把150*0.25得出经手人的提成，另外规定500-1000元要销售30台，实际此经手人只销售只15台，那么达成率就是15/30＝50%，系统再把150*0.25的提成乘以0.5作为此人的总提成，最后按人名汇总成。 　　工资拆分算法：软件读取每行记录，如2500，类型为固定工资，系统会提取标准表中2001-5000这个范围，类型为固定工资这一行的电话费，住宿费，再读取按奖金基数来源，如果是总工资，系统就会用总工资2500*奖金百分比0.6，如果是按标准，就会用标准表中2001-5000这个范围，类型为固定工资的这一行的奖金基数500*0.6 算出奖金。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL进行手性参数C计算的具体步骤和注意事项。首先解释了手性参数C对于材料旋光性和圆二色性的重要意义，然后给出了核心计算公式，并指导如何在COMSOL中创建必要的自定义变量来表示电场和磁场的旋度复共轭。接下来讲述了如何设定合适的积分域以及避免边界反射噪声的影响，强调了网格细化对手性参数准确性的重要性。最后提供了验证方法和常见问题解决技巧，确保计算结果与文献案例相比误差控制在5%以内。 适合人群：从事光学、电磁学研究的专业人士，特别是需要使用COMSOL软件进行手性材料仿真的科研工作者。 使用场景及目标：帮助研究人员正确理解和实施手性参数C的计算，提高仿真精度，为后续实验提供理论依据。 其他说明：文中还提到对于各向异性材料，需要进一步调整公式的张量形式，这增加了计算复杂度但也拓展了应用场景。

本文详细介绍了无人机俯拍图像中地面采样距离（GSD）矩阵的计算方法及其实际应用。GSD是衡量图像空间分辨率的核心指标，受传感器大小、飞行高度、相机焦距和图像尺寸等因素影响。文章提供了计算GSD矩阵的Python代码示例，并探讨了其在目标检测、精确测量和多尺度分析等场景中的应用价值。通过GSD矩阵，可以将像素级数据转化为实际物理尺寸，提升无人机影像分析的精度与可信度。 无人机摄影测量中，地面采样距离（GSD）是描述无人机拍摄的照片与地面实际对象之间分辨率的一个重要参数。GSD的计算对于评估无人机摄影测量的精度、进行目标检测、以及后续的精确测量和地理信息系统（GIS）数据集成至关重要。 在计算GSD时，需要考虑多个变量，其中包括传感器的尺寸、飞行器的飞行高度、相机的焦距以及最终图像的尺寸。传感器尺寸影响着图像捕获的信息量，飞行高度决定了传感器与地面之间的距离，相机焦距影响了图像的放大倍率，而图像尺寸则影响到图像的分辨率和像素分布。 GSD的计算公式通常为 GSD = (传感器高度 * 飞行高度) / (焦距 * 图像高度)。在此基础上，可以推导出GSD矩阵，矩阵中的每一个元素代表一个像素点在地面上的实际距离，这对于了解无人机图像的详细空间信息具有重要作用。 GSD矩阵的计算方法能够帮助研究人员和工程师准确地将像素级的数据转化为实际的物理尺寸，例如，可以将遥感图像中的像素变化转化为地面上的实际变化距离。这种转换在土木工程、农业监测、城市规划和灾害评估等多个领域都有广泛的应用。 为了便于计算和应用，文章中提供了Python代码示例。Python是一种广泛使用的高级编程语言，它具有丰富的库和框架，特别适合于图像处理和数据分析任务。通过这些代码示例，可以快速地进行GSD矩阵的计算，进而应用到上述各个领域，辅助完成任务。 代码示例不仅包含了GSD矩阵的计算过程，还可能涵盖了如何将计算结果应用于目标检测算法、如何进行精确测量以及如何进行多尺度分析等。在目标检测方面，GSD矩阵有助于确定检测到的对象实际大小，提高检测的准确性；在精确测量方面，GSD矩阵有助于转换像素尺寸为实际测量单位，如米或英尺；而在多尺度分析中，GSD矩阵可以指导如何从不同高度和不同分辨率图像中提取有用信息，进行有效的空间分析。 通过这些详细的分析和代码实施，可以看出GSD矩阵对于无人机摄影测量和图像处理具有重要的应用价值和实际意义，它能够显著提升无人机影像分析的精度和可信度，为相关领域的研究和应用提供了有力的工具和方法。

并行计算是一种计算方式，它利用多个计算资源同时解决计算问题，其目的是加快计算速度和提高处理数据的能力。在并行计算中，主要可以分为共享内存和分布式内存两种模型。共享内存模型中，多个处理器可以直接访问共享的内存空间；而分布式内存模型中，每个处理器拥有自己的局部内存空间，处理器间通过消息传递进行通信和数据交换。本文档所介绍的书籍《并行计算导论》则是针对分布式并行计算环境和消息传递并行编程的入门教材。 该书特别强调了MPI（Message Passing Interface）和OpenMP两种编程模型。MPI是一种消息传递标准，用于开发基于消息传递的并行应用程序。OpenMP是一种提供共享内存多处理器编程的API，它使用编译器指令、库函数和环境变量来实现多线程并行编程。 《并行计算导论》的编著者张林波等人来自中国科学院数学与系统科学研究院、计算机网络信息中心、应用物理与计算数学研究所和北京大学数学学院，该书由清华大学出版社在2006年出版，作为高等院校信息与计算科学专业系列教材之一。 书籍内容分为三部分九章，以及两个附录。第1部分涉及并行计算的基础知识，包括并行计算机的发展历史、并行计算机体系结构、并行计算与算法设计的基本概念。第2部分则侧重于Linux/UNIX操作系统下的并行计算平台构建以及MPI消息传递并行编程的基础。第3部分，也就是两个附录，分别介绍高性能计算工具和平台，以及提供了较为完整的MPI函数和变量参考手册。 书中还提供了典型科学计算问题的并行算法与程序设计实例，这能够帮助读者更直观地理解并行计算的理论知识，并将其应用到实际问题中去。这些实例包括自适应数值积分算法、矩阵计算、快速傅里叶变换（FFT）、Poisson方程的点Jacobi迭代算法和热传导方程的ADI格式等。 作者们希望通过本书能够加强和规范普通高校的并行计算课程，并在科学研究与工程应用领域普及并行计算技术，推进高性能计算技术的应用。书中还特意设计了习题部分，既有巩固章节知识的题目，也有对正文内容的拓展题目，以帮助读者加深理解。 从教材的布局来看，本书是从简单易懂的概念入手，逐步引导读者深入到并行计算的复杂世界。它不要求读者具有大量的预备知识，而是希望通过逐步的学习和实践，让读者学会利用并行计算解决实际问题。 《并行计算导论》的特点还在于强调实用性，注重让读者能够学到具体有用的知识和技术，并且强调实践性，鼓励读者在学习的同时进行动手操作，认真分析和重复书中的范例代码，从而达到理论与实践相结合的目的。

文中总结了导线计算的传统教学方式,分析采用计算器、EXCEL VBA、MATLAB和专用测量计算软件的优缺点。为了克服传统方式的缺点,基于EXCEL VSTO设计了导线计算API,能处理多种格式的角度,支持复制粘贴,突出了导线计算原理和流程。

内容概要：本文主要介绍了利用Google Earth Engine（GEE）平台对2000年与2022年的土地利用/覆盖数据（LULC）进行城市化变化分析的技术流程。通过构建城市区域掩膜，计算城市扩张的净增长与总增长面积，并结合随机像素筛选方法逼近预期的净增城市面积目标。同时，区分了“无变化”、“净城市增长”和“其他变化”三类区域，并实现了可视化制图与区域统计。代码还包含用于调试的像素计数函数和面积计算函数，最终将结果导出至Google Drive。; 适合人群：具备遥感与地理信息系统（GIS）基础知识，熟悉GEE平台操作及相关JavaScript语法的科研人员或高年级本科生、研究生；有一定编程经验的环境科学、城市规划等领域从业者； 使用场景及目标：①开展长时间序列城市扩展监测与空间分析；②实现土地利用变化分类与面积统计；③支持城市可持续发展与生态环境影响评估研究； 阅读建议：此资源以实际代码为基础，建议读者结合GEE平台动手实践，理解每一步逻辑，尤其是掩膜操作、面积计算与图像合成技巧，注意参数如分辨率、区域范围的适配性调整。

边缘计算驱动的5G工业物联网资源调度优化策略研究 随着物联网技术与工业4.0的快速发展，工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）已经成为了推动工业自动化和智能化的关键技术之一。5G技术的商用化和边缘计算的兴起，为IIoT提供了更快的数据传输速度、更低的延迟和更高的可靠性，这对于工业自动化系统的实时性、可靠性和安全性提出了更高的要求。因此，资源调度作为保证工业物联网高效运行的核心环节，如何在5G支持的边缘计算环境下进行优化调度，成为亟待解决的问题。 本研究重点探索了在边缘计算驱动下的5G工业物联网资源调度优化策略，目的是提出一种高效率、低延迟的资源调度方案，以应对工业物联网中各类应用对资源调度的不同需求。研究内容涉及边缘计算概述、工业物联网技术、资源调度优化方法、领域现状与挑战、理论基础、边缘计算在5G工业物联网的应用以及资源调度优化策略的实施流程和步骤。通过对这些核心内容的深入分析与实证研究，本研究提出了一种结合智能调度算法和数据管理模型的优化策略，并通过实验验证了该策略的有效性。 研究工作首先对边缘计算和5G技术的基础知识进行了回顾，分析了工业物联网对资源调度的需求，并探讨了当前领域所面临的挑战。本研究在理论基础部分详细介绍了计算机网络原理、智能调度算法和数据管理模型，为后续的资源调度优化策略提供了理论支撑。随后，研究着重分析了边缘计算在5G工业物联网中的应用，包括5G网络架构、边缘节点的角色与功能以及边缘计算的优势与局限。 资源调度优化策略是本研究的核心部分，其中包括资源需求分析、调度目标设定、主要优化方法及实施流程与步骤。本研究提出了基于需求分析的资源分配方案，并根据工业物联网的应用特性设定调度目标，采用智能化的调度算法对资源进行优化分配，以期达到高效利用资源的目的。此外，本研究还设计了详细的实施流程与步骤，确保优化策略可以被有效执行。 实验设计与结果分析部分，验证了所提出的资源调度优化策略的有效性。实验环境的搭建、测试数据的准备、实验过程的监控以及结果的展示与解释，这一系列的实验步骤展示了策略实施的全过程，并通过实验数据分析了策略的性能表现。最终，研究在结论与未来展望部分总结了研究成果、理论贡献以及实际应用前景，并提出了相关的研究建议和对未来研究方向的展望。 在工业物联网领域，5G与边缘计算相结合的创新应用正逐步展现出强大的潜力，本研究为推动边缘计算在5G工业物联网资源调度中的应用提供了理论基础和技术指导，对相关技术的实际应用与推广具有重要的参考价值。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB进行声发射B值计算的方法，特别是采用了滑动窗口法来提高计算灵活性和准确性。文中提供了完整的函数代码，包括参数设置、滑动窗口实现、最大似然估计以及相关系数计算。通过调整窗口大小、滑动步距和震级间隔，可以输出B值、时间和相关系数。此外，还讨论了调参经验和常见问题，如数据质量和计算效率。最后给出了一个简单的调用示例和可视化方法。 适合人群：从事地震预测、材料科学、信号处理等领域研究的专业人士，尤其是有一定MATLAB基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要对大量声发射数据进行快速、灵活分析的科研项目。主要目标是帮助研究人员更好地理解和应用B值在不同时间段内的变化趋势及其统计显著性。 阅读建议：读者可以通过阅读本文掌握滑动窗口法的具体实现步骤，并结合提供的代码和调参经验，在自己的研究中进行实践。同时，应注意相关系数的作用，以便正确评估计算结果的质量。

非厄米超表面研究：偏振转换EP与本征值关系的深入探索与复现：2021年Science正刊成果展示——基于FDTD与Matlab的计算系统分析,非厄米超表面偏振转换：复现2021正刊Science案例的EP与本征值研究,非厄米超表面偏振转EP和本征值： - 复现：2021正刊science； - 关键词：超表面，非厄米EP，偏振转、本征值和本征态 - 软件：FDTD，matlab（计算系统本征值，也可以不用，在FDTD内脚本处理） ,非厄米超表面; 非厄米EP; 偏振转换; 本征值; FDTD; matlab,非厄米超表面：复现Science偏振转换与本征值分析