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【女强+盛世美颜+战损美人+玄幻爽文】 楚砚是团宠文里的炮灰，即使绕着剧情走路，还是被三个总裁哥哥嫌弃。 直到有天，她被恶毒女主诅咒——只要被优秀男性示好，就会体质受损，咳血晕倒！ 于是楚砚病入膏肓。然而就在宣布身患绝症的当天，全家霸总痛心疾首，恨不得用尽一切去弥补！ “小砚，哥哥不能失去你！！” 【滴，检测到优质霸总向宿主示好，宿主体质-100】 楚砚咳出一口鲜血：“……” 不过好在，这个诅咒还有个bug。 【滴，检测到渣男！有渣男向宿主示好……宿主体质+80！！】 【滴，检测到渣男！有渣男向宿主示好……宿主体质+100！！】 于是系统反用，楚砚武力值爆表—— 把没用的哥哥和恶毒女主揍得悔不当初！ 开局炮灰千金？ 剑出石破天惊！

“基于现有数据库，建议采用《张琳芃》游戏中的角色形象数据库

彩蛋居然是《决意报复》先行预告片！

比较逻辑斯蒂与地理加权逻辑斯蒂回归模型在福建林火发生的适用性 作者： 梁慧玲,王文辉,郭福涛,林芳芳,林玉蕊 1 作者单位： 提交时间： 2017-06-29 摘要: 林火预测预报是科学有效进行林火管理的前提，是林业管理部门和科研工作者的广泛关注的领域。逻辑斯蒂回归（Logistic Regression， LR）是目前国内外广泛应用于森林火灾预测的模型方法，然而近年来有学者发现该方法没有充分考虑林火影响因子的空间相关性和异质性，从而导致模型拟合结果偏差。地理加权逻辑斯蒂回归（Geographically weighted logistic regression， GWR）模型考虑到了模型变量之间的空间相关性，有效提高的模型的拟合能力。为探讨GWLR模型在福建林火预测上的适用性，本研究应用LR和GWLR两种方法分别建立福建省森林火灾与气象因子的预测模型，通过模型拟合能力对比，判断在GWLR的适用性。研究以2000-2005年福建地区森林火灾卫星火点数据和每日气象因子为基础，将全样本分为60%的建模数据和40%的校验数据，并重复5次，建立5个样本组。选择在5个样本组中3个及以上表现显著的变量进入最终模型。研究结果表明GWLR在模型拟合度、模型残差、空间自相关性以及预测准确率等方面均优于LR模型，说明充分考虑模型变量的空间异质性有助于提高模型的预测精度，同时也验证了GWLR在福建地区林火预测上的适应性。此外，模型参数结果显示，"日最高地表气温"、"日最低地表气温"、"日平均风速"、"24小时降水量"、"日最高本站气压"、"日照时数"、"日最高气温"和"日最小相对湿度"8个因子对福建省林火发生有显著影响，研究结论为福建地区林火预测预报提供了新的方法。 链接： http://www.ecologica.cn/stxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=stxb201605010828&flag=1 分类： 生物学 >> 生态学 引用： ChinaXiv:201706.00841 (或此版本 ChinaXiv:201706.00841V1 ) doi:10.12074/201706.00841 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201706.00841.V1 推荐引用方式： 梁慧玲,王文辉,郭福涛,林芳芳,林玉蕊.(2017).比较逻辑斯蒂与地理加权逻辑斯蒂回归模型在福建林火发生的适用性.生态学报.[ChinaXiv:201706.00841] 版本历史 [V1] 2017-06-29 21:27:11 ChinaXiv:201706.00841V1 下载全文

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虽然在《天命九子》这样的报纸中，天子的倾向性表现得明显，但在出版的著作中，天子却一视同仁

基于无人机图像颜色与纹理特征的小麦不同生育时期生物量估算 Wheat Biomass Estimation in Different Growth Stages Based on Color and Texture Features of UAV Images 作者： 戴冕 1,2 杨天乐 1,2 姚照胜 1,2 刘涛 1,2 孙成明 1,2 作者单位： 1. 扬州大学农学院，江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室，江苏扬州225009 2. 扬州大学，江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心，江苏扬州225009 提交时间： 2023-02-17 摘要: 为实现小麦生物量田间快速无损监测，开展基于不同密度、氮肥和品种处理的田间试验，应用无 人机获取小麦越冬前期、拔节期、孕穗期和开花期4个时期的RGB图像，通过影像处理获取小麦颜色指数和 纹理特征参数，并同时期通过田间取样获取小麦生物量; 分析不同颜色指数和纹理特征参数与小麦生物量 的关系，筛选出适合小麦生物量估算的颜色和纹理特征指数。结果表明，不同时期图像颜色指数和小麦生 物量均有较高的相关性，且大部分达到极显著相关水平; 图像纹理特征指数与小麦生物量的相关性较差， 只有少数指标达到显著或极显著相关水平。基于上述结果，研究利用相关性最高的颜色指数或颜色指数与 纹理特征指数结合构建小麦不同生育时期的生物量估算模型，并通过独立的实测生物量数据对模型进行了 验证，模型模拟值与实测值之间的相关性均达到了极显著水平（P<0.01），RMSE均较小。其中，颜色指数模 型在4个时期的R2分别为0.538、0.631、0.708和0.464，RMSE分别为27.88、516.99、868.26和1539.81 kg/ha。 而颜色和纹理指数结合的模型在4 个时期的R2 分别为0.571、0.658、0.753 和0.515，RMSE 分别为25.49、 443.20、816.25和1396.97 kg/ha，说明模型估算的结果是可靠的，且精度较高。同时结合无人机图像颜色和 纹理特征指数的小麦生物量估测模型的效果要优于单一颜色指数模型。研究可为小麦田间长势实时监测与 生物量估算提供新的手段。 小麦 无人机图像 颜色指数 纹理特征指数 生物量 纹理指数 分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 引用： ChinaXiv:202302.00187 (或此版本 ChinaXiv:202302.00187V1 ) doi:10.12074/202302.00187 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202302.00187.V1 推荐引用方式： 戴冕,杨天乐,姚照胜,刘涛,孙成明.(2023).基于无人机图像颜色与纹理特征的小麦不同生育时期生物量估算.智慧农业（中英文）.[ChinaXiv:202302.00187] 版本历史 [V1] 2023-02-17 22:25:09 ChinaXiv:202302.00187V1 下载全文