颠覆个人智能终端，AI重塑PC体验！本次大赛奖品竟然有它......

阿加犀智能 2024-06-24 15:16:02

号外号外！！！高通骁龙X Elite和骁龙X Plus赋能的微软Copilot+ PC全新产品已于6月18日起正式开卖，为用户带来颠覆性AIPC体验。

[礼物] 『WINDOWS 11 AIPC 骁龙本』作为本次骁龙产品阵营的一员，也将成为2024高通边缘智能创新应用大赛的终极大奖之一！

立即扫码参赛，赢取这款革新个人计算体验的开创性AI产品 [加油] ，激发你的无限创意！

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内容概要：本文档提供了一套完整的Python脚本，利用Google Earth Engine (GEE) API对哨兵2号卫星影像进行处理与分析。首先，导入必要的库（如ee、geemap、geopandas），并通过Google Drive加载GeoJSON文件定义研究区域。接着，对哨兵2号Harmonized数据进行预处理，包括云掩膜、日期筛选和区域过滤。然后，基于红波段和近红外波段计算归一化植被指数（NDVI），并进一步推算地表温度（LST）。最后，通过计算研究区域内的LST均值和标准差，构建标准化城市热岛指数（UHI）和城市热场变异指数（UTFVI），并将其可视化于交互式地图中。适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，特别是从事环境监测、城市规划或气候变化相关领域的工作者。使用场景及目标：① 对特定区域内的植被覆盖和地表温度进行动态监测；② 分析城市热岛效应及其空间分布特征；③ 辅助城市规划和环境管理决策，提高应对气候变化的能力。阅读建议：此资源侧重于实际应用中的遥感数据分析流程，建议读者熟悉Python编程语言和GEE平台的基本操作，同时结合具体的科学问题来理解和实践代码中的各个步骤。在学习过程中应关注数据处理逻辑与方法论的应用，确保能够独立完成类似的数据分析任务。

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基于模糊PID控制的无人机俯仰姿态精确保持设计及其性能优化。首先，建立了一款固定翼无人机的状态空间数学模型，并基于传统PID控制方法设计了初步的俯仰姿态控制律。然而，针对常规PID控制在复杂环境下的局限性，文中引入了模糊自适应PID控制方法，实现了对无人机俯仰姿态更为精准和平稳的控制。通过仿真实验验证，模糊PID控制显著减少了俯仰角单位阶跃响应的调节时间与超调量，降低了俯仰角速率的峰值，从而提高了无人机的飞行性能和稳定性。适合人群：从事无人机技术研发的专业人士、自动化控制领域的研究人员以及对智能控制算法感兴趣的学者。使用场景及目标：适用于需要提升无人机飞行稳定性和性能的研究项目，旨在解决复杂环境中无人机姿态控制的问题，提供一种有效的解决方案。其他说明：文中还讨论了未来智能控制算法在无人机领域的潜在应用和发展方向，强调了模糊控制、神经网络控制等技术的重要性和前景。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a Pandas TA 是 Python 3 中一款简单易用的技术分析库，它基于 Pandas 库开发，集成了 120 多种指标及实用功能。涵盖诸多常见指标，比如简单移动平均线（sma）、移动平均线收敛发散指标（macd）、赫尔指数移动平均线（hma）、布林带（bband）、动平衡量（obv）、Aroon 及 Aroon 振荡器（阿隆）、挤压等。产品优势在于拥有 120 多个指标与实用功能，若指标有通用性，与事实紧密关联。追求速度的话，借助 DataFrame 策略方法，能轻松实现多处理功能，使用起来十分便捷。

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