今年冬天为什么这么冷

其实现在不仅冬天早就结束,春天也似乎差不多离我们而去了,但天气似乎才刚刚暖和起来。想想看从去年11月就开始的寒冷到过分的天气,这几乎成为很多年轻人记忆当中寒冷时间最长的一年。为什么今年冬天这么厉害？很多“环保人士”煞有介事地说这是“全球变暖”带来的所谓“气候异常”（“环保人士”好像什么情况都能用“全球变暖”来解释）。     

柯尼卡美能达bizhub数码复合机倡导高效环保解决方案

<正>今年极端天气频现引发了人们对环保事业的进一步关注,从长远的发展来看,企业节能减排刻不容缓,降低办公设备整体能耗自然成为不容忽视的一环。全球办公设备领导厂商柯尼卡美能达办公系统(中国)有限公司推出的bizhub数码复合机,其设计目标为"以更少的能耗实现最高的工作效率",具有显著节     

炎炎夏日的高清享受 四种1080p播放平台的体验与测试

六月,随着阳光的日渐强烈和气温的升高,炎热夏天气息已经非常浓郁。面对酷热的天气,我们不得不采取＂宅＂居的生活,观看高清影视内容成为我们娱乐消遣的重要方式之一。在目前,1080p的高清影音享受与我们的距离不再遥远,高清播放平台的实现方式也有多种,许多设备拥有迷你、便携、低功耗的特点,并具备了很好的1080p高清视频解码能力。以下主要介绍四种典型的高清播放设备,通过深入的体验和测试来为大家提供有价值的参考意见。     

特别行动 战线

《特别行动战线》的故事讲述三角洲特种部队的Walker上尉被派到迪拜的中心地带,那时迪拜不再富得流油,巨大的沙尘暴将这座奇迹之城变成了废墟。Walker的任务是营救陆军上校John Konrad,他在迪拜的拯救任务中被卷入了沙尘暴之中。当Walker找到Konrad时,才发现他已经陷入疯狂,声称迪拜是属于他的领地。     

探寻西门子成功之道 西门子企业价值观的典范——西门子“知其道觅其妙”媒体行追踪报道（三）

在殷殷的期待中,伴随着冬天的悄然临近,西门子“知其道 觅其妙”媒体行最后一站如约而至,作为西门子（中国）IA＆DT集团第一次大型媒体行活动的收官之战,无论是西门子IA＆DT还是参观的记者团,都拿出了最大的热忱对待,也许正是这份热情与真诚感动了上天,当参观团来到此行的第一个目的地——上海时,天气好得令人意外,舒适的天气不仅温暖了身体,更加温暖了心灵,而当这份暖流与西门子载厚如新的企业价值观碰撞之后,更是化为一种感动,继续蔓延……     

使用Photoshop让照片变得更鲜艳

由于天气因素不好,或者相机问题或者拍摄技术等原因,有时候我们拍出的照片会显得灰暗,这时候我们可以用Photoshop来进行优化处理。     

交互式电子白板在地理教学中的应用——以《常见的天气系统——锋》为例

我校从2008年下学期起开始在课堂教学中引入交互式电子白板.地理的学科特性使交互式电子白板注定成为课堂教学的利器.     

基于DSP的车载双极化天气雷达终端设计

以单片低成本DSP TMS320F2812为核心,设计并实现了车栽双极化天气雷达的终端系统.系统利用DSP在片A/D完成数据采集,实现软件角码录取和天线控制,雷达状态监控;用DSP与PC软件结合实现变极化控制和变极化信息处理;用USB2.0接口实现DSP与主控计算机通信.本终端系统已成功应用于XDPR-X波段车载双极化天气雷达上.     

极端天气影响下林火迹地的生态修复策略

随着极端天气的常态化,森林火灾发生频率不断上升,大火后造成的火烧迹地已成为生态修复亟需关注的目标。结合文献分析、实地调研与总结归纳等方法,对极端天气背景下火烧迹地的发生与修复的必要性进行讨论,明确了“火灾作为生态系统破坏因子”的讨论语境。从森林生态系统、地形地势、火烧影响与灾害评估视角对林火迹地进行认知,反映出林火迹地生态修复的复杂性,提示需要结合地情、灾情妥善制定修复策略。最后,以迹地异质性与可持续发展性视角为牵引,结合2022年夏季重庆北碚缙云山山火后的迹地修复实例,引介“灾害评估,明确目标”“迹地平整,创造条件”“重构林相,优化林分”“健全机制,后期保障”的生态修复流程。以期为极端气候下林火迹地的修复与管理策略提供参考。     

考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测

为了提高光伏发电功率预测精度,根据不同天气类型下光伏输出功率特点,确定光伏发电功率预测模型的输入量。针对狼群算法（wolf pack algorithm,WPA）缺陷,对狼群游走位置和奔袭步长进行改进,得到改进狼群算法（improved wolf pack algorithm,IWPA）,并通过IWPA对最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,lSSVM）进行优化,建立了考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测模型。采用不同天气类型下的光伏发电功率数据进行仿真,结果表明：无论是晴天、多云还是阴雨天气,所提方法预测精度更高,回归拟合时的误差波动更小。