NCWin — A Component Object Model (COM) for Processing and Visualizing NetCDF Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AbstractNetCDF (Network Common Data Form) is a data sharing protocol and library that is commonly used in large-scale atmospheric and environmental data archiving and modeling. The NetCDF tool described here, named NCWin and coded with Borland C + + Builder, was built as a standard executable as well as a COM (component object model) for the Microsoft Windows environment. COM is a powerful technology that enhances the reuse of applications (as components). Environmental model developers from different modeling environments, such as Python, JAVA, VISUAL FORTRAN, VISUAL BASIC, VISUAL C + +, and DELPHI, can reuse NCWin in their models to read, write and visualize NetCDF data. Some Windows applications, such as ArcGIS and Microsoft PowerPoint, can also call NCWin within the application. NCWin has three major components: 1) The data conversion part is designed to convert binary raw data to and from NetCDF data. It can process six data types (unsigned char, signed char, short, int, float, double) and three spatial data formats (BIP, BIL, BSQ); 2) The visualization part is designed for displaying grid map series (playing forward or backward) with simple map legend, and displaying temporal trend curves for data on individual map pixels; and 3) The modeling interface is designed for environmental model development by which a set of integrated NetCDF functions is provided for processing NetCDF data. To demonstrate that the NCWin can easily extend the functions of some current GIS software and the Office applications, examples of calling NCWin within ArcGIS and MS PowerPoint for showing NetCDF map animations are given.Keywords: NETCDFCOMMODEL REUSEVISUALIZATIONDATA PROCESSING
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle