人文驱动力

利用1980-2009年的9期KATE-200和Landsat-5TM影像数据，提取了高台县绿洲空间数据，并对其面积变化趋势进行了深入分析。通过统计分析法确定了绿洲变化的主要人文驱动力，结合统计资料和实地访谈调查结果，进一步剖析了绿洲变化背后的驱动因素。 研究结果表明，过去30年中，高台县的绿洲面积呈现总体扩张趋势。主要驱动力包括： 人口增加：因移民带来的人口增长是绿洲扩张的核心因素之一。 科技进步：先进的农业和水资源利用技术促进了绿洲的开发和利用。 社会经济发展：区域经济增长带动了资源需求的增加，推动了绿洲扩张。 政策影响：政策因素对不同时期绿洲扩张有重要的指引作用，尽管驱动力因时期不同而有所变化。 结论：高台县绿洲的扩张反映了人类活动对环境的深刻影响，未来的绿洲保护与管理需兼顾人口、经济和政策的可持续性。

在当今科技领域，人工智能（AI）、模式识别和数据挖掘是至关重要的概念，它们相互交织，共同推动着技术的快速发展。人工智能涵盖了诸如机器学习、深度学习、自然语言处理和专家系统等算法和技术，使计算机具备理解和学习能力，从而在复杂环境中做出智能决策。模式识别则致力于从数据中识别出有意义的结构或模式，在图像识别、语音识别、文本分类及生物特征识别等领域发挥着重要作用。数据挖掘技术则通过从大数据中提取有价值信息的过程，支持商业智能、医疗健康及社交媒体分析等多个领域。这些技术的综合应用为科技创新和商业决策提供了强大支持，推动着我们迈向智能化时代的新高度。

EFDC水环境动力模型资源包含使用该模型所需的全面资料，包括英文说明手册、主控文件、输入文件、执行程序以及输出文件。

《复杂网络上的动力学过程》是一部详尽探讨复杂网络动力学行为的权威著作，其在图学习领域具有重要的先导意义。全书采用流畅的英文语言，内容丰富全面，系统地介绍了复杂网络理论知识。本书深入讨论了网络中各种动力学过程，包括传染、同步、演化和集体行为等现象，涵盖了SIR模型、同步动力学以及各种网络生成算法和拓扑特性的分析。此外，书中还探讨了稳定性、分岔理论、网络韧性以及非线性动力学和集体行为的涌现现象。通过学习本书，读者将建立起解决生物、信息和社会科学领域问题的坚实理论基础。

这是一份Matlab代码，用于计算汽车的动力学模型。它接受车辆后轴中心处的速度和前轮转角作为输入，输出车辆在全局坐标系下的位置。该模型能够准确描述汽车在不同运动条件下的运动特性。

Octave/Matlab 的开源仿真包，适用于车辆动力学仿真。

这是北京动力节点MySQL课程的第二部分讲义，共分为三部分。目前网络上罕见分享，我费了很大力气才找到。其余两部分即将分享。

利用Matlab Simulink编写汽车动力学仿真模型，考虑不同路面条件的输入。

车辆动力学与控制资源分享 分享 Dave Crolla 和 喻凡 编著的《车辆动力学及其控制》电子版资源，该书由人民交通出版社于2004年1月出版。 资源包含超星格式和PDF格式两种版本，方便不同阅读习惯的用户。 特别提示： 请将所有文件下载到同一文件夹后再解压。 建议使用单线程下载工具，避免资源扣减。 PDF版本已更新至完整版本，之前下载过的用户可联系获取额外资源下载最新版。

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