利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法.以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行特征变量的选择,通过偏最小二乘法(PLS)和前馈反向传播神经网络法(BPNN)建立预测模型,分析了火龙果果皮对SSC 模型预测精度的影响.实验结果表明：采用平滑去噪(MAS) 效果最优,PLS 模型的交叉验证相关系数(Rcv) 为0.8635,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.6791,可提高火龙果可溶性固形物模型精度；通过SPA 算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,采用优选的15 个特征变量建立的BPNN 预测模型的预测相关系数(RP)为0.8411,预测均方根误差(RMSEP)为0.8171；果皮对建模结果会产生一定的影响,完整果PLS 模型的(RP)为0.8999,RMSEP 为0.7208；果肉PLS 模型的RP 为0.9304,RMSEP 为0.5291,果肉SSC 模型比完整果SSC 模型的预测能力略高.研究结果表明基于高光谱技术采集的火龙果漫反射光谱进行SSC 无损检测具有可行性.
2022-10-19 21:44:17
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第一章Kudu入门，第二章CDH环境安装，第三章系统搭建，第四章报表开发，第五章商圈库开发，第六章用户标签开发，及课程资料六部分组成。而比较特别之处在于采用了最新的大数据仓库-Kudu存储引擎。
2022-10-19 14:06:14
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10m分辨率 全球海岸线shp(线要素)。包括有投影的全球海岸线，无投影全球海岸线，清晰可见海岸线。
2022-10-17 16:20:24
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rv2020-RChain投票
目标是开发一个投票dApp，供合作社成员在2020年10月的RChain年度会员会议期间投票给董事会（BOD）和业务项目（IOB）。
入门
在试用Beta
或在本地运行：
git clone https://github.com/rchain-community/rv2020
cd rv2020
git submodule update --init
npm install
npm start
有关设计和开发的更多信息，请参见CONTRIBUTING.md。
要求与讨论
查看问题和里程碑以及
较早的：
时间线
10月24日-年度普通会员（AGM）会议
另请参阅第26期等。
2022-10-15 21:22:35
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