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。

网络广告监测系统突破时空限制，为您呈现详尽的广告效果分析报告。 通过深入分析广告平台的流量和用户行为，精准计算投资回报率，揭示网络营销的真相。 系统支持流量和访客数据的交叉分析，帮助您避免广告浪费，最大化广告效益。 精准识别搜索引擎对流量的贡献，提供关键词优化建议，助力网站流量提升，实现更高的回报率。 地理位置分析功能，清晰展现用户登录网站的地域分布，为您提供直观的地理统计分析图表。 洞察客户或访客的分布趋势，把握总体流量变化，为您提供商业决策的灵感来源。

数据挖掘技术及其应用现状探析 一、数据挖掘技术概述 数据挖掘 (Data Mining, DM) 是从海量、不完整、有噪声、模糊、随机的数据集中提取出隐含的、未知的、有潜在用处的信息和知识的过程。随着大数据和信息技术的发展，这项技术变得越来越重要。 二、数据挖掘过程 数据挖掘过程通常可以分为以下几个阶段： 数据准备：这是数据挖掘的第一步，包含数据选取和数据预处理两个子步骤。 数据选取：根据用户需求从原始数据库中选取目标数据。 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换和数据归约等。 例如，通过数据清洗去除噪声数据，通过数据转换将连续型数据转换为离散型数据等。 数据挖掘：

网络流量分析揭示了网络运行情况，识别异常行为，提升网络安全感知能力。为了实时监测网络流量和异常情况，应对大规模和复杂的数据挑战，研究提出了准实时流量报告机制，并设计了基于三维可视化的监测系统。结合信息熵方法挖掘流量异常，通过数据挖掘和人工监测实现了异常流量可视化监测，提升了监测成功率。系统设计方案和实施成果详述了网络态势的直观展现，加强了用户的网络感知能力。

基于 PGConf.CN 2019 大会刘澎演讲的培训 PPT，对中国开源生态系统的现状和能力进行了深入分析。