国际土壤水分监测网络：现状与更新

土壤污染问题已成为社会关注的焦点。为研究污染物在土壤中的迁移规律，首先需要了解水分在土壤中的入渗过程。本实验设计了5组实验，探讨了水分在非饱和土壤中的入渗特征，记录了不同位置水分含量随时间的变化。通过数据绘图进行统计分析，总结了水分在非饱和土壤中的入渗规律。所有实验器材均根据实验需求设计，用于方便土柱内含水率的测定和数据记录。

为了揭示土壤水分对土壤反射率的影响机理，并为其他土壤参数遥感监测提供理论支持，本研究以吉林省德惠市黑土野外和室内高光谱反射率为研究对象，运用光谱分析和统计方法，分析了土壤水分的光谱特征。研究建立了土壤水分光谱模型，发现土壤光谱反射率在400～2500nm范围内主要有5个吸收谷，随着含水量的增加，这些吸收谷的面积也随之增大。此外，对未翻耕土壤和秸秆光谱反射率的分析表明，其在前两个吸收谷附近没有明显的吸收特征，而未翻耕土壤的特定光谱特征可用于判别土壤是否翻种。综上所述，本研究通过分析土壤表层0～5cm的含水量与反射光谱，深入探讨了土壤水分光谱的特征与模型。

MATLAB水域分割代码在MERS实验室的研究中被用来处理土壤水分数据。

随着信息技术的迅猛发展，网络大数据已成为当前社会的焦点。它涵盖了人类社会活动产生的数据，以及机器互动和物理传感器数据，在网络空间中呈现出前所未有的规模和复杂性。数据量的急剧增长超越了硬件性能提升的速度，这对现有的信息技术构架提出了巨大挑战，但也孕育着深入挖掘和有效利用网络大数据价值的机遇。

sqlite网络版2在前版本基础上更新了代码，集成了网络模块，不再需要依赖styleman_network.dll，更加简洁。使用方法：双击sqliteOL.exe即可监听3000端口，支持最多10个客户端并发连接。test示例为客户端。连接至sqlite服务器后可执行和查询SQL。MyADO.dll将输出所有SQL日志和异常日志，便于调试。

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数据挖掘语言包含数据挖掘查询语言、建模语言和通用语言，支持临时、交互式数据挖掘，便于知识发现。每种语言各有特点： 数据挖掘查询语言：侧重于查询和检索 数据挖掘建模语言：专注于构建模型 通用数据挖掘语言：融合多种功能，涵盖数据预处理、建模、可视化等

海洋生物和深海物体的识别与监测面临着巨大挑战，特别是在含有颗粒和杂质的盐水环境中。传统方法如CNN在这种自然对抗环境下表现不佳且计算成本高昂。本项目通过在Brackish数据集上实施和评估EfficientDet、YOLOv5、YOLOv8和Detectron2等各种物体检测模型，来解决这一问题。该数据集包含在能见度有限的Limfjorden水中捕获的鱼类、螃蟹、海星等生物的注释图像序列。研究比较了不同模型在准确性和推理时间上的效果，EfficientDet达到98.56%的mAP，显示出显著优势。此外，还提出了改进的BiSkFPN机制，通过跳跃连接提升了检测性能。

模糊神经网络算法在水质监测中展示了其预测精度，通过数据处理，能够准确预测水质状况。