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    雪花模板QSIT-pro主题更新日志

    V6.3 【优化】 优化手机端首页数据中心节点 【修复】 修复独立服务器订购页面无法获取头像名称 【新增】 新增适配官方实名认证 新增首页手机端节点图片 V6.2 【优化】 优化了每次更新覆盖弹窗文件结构 优化了首页卡片图片与文字对称 优化去除用户logo排版 优化了首页文字排版 优化了首页标签 【修复】 修复服务器购买页面标识错误 修复电脑端登录首页导航用户名称颜色不对 修复获取用户QQ名称头像有一定概率报错 【新增】 新增首页服务卡片形成2×2对称 新增首页动态数据中心节点 新增服务器产品页面动态内容卡片 新增服务器产品页面动态服务内容 新增CDN产品页面动态内容卡片 新增首页及所有产品页面返回到顶部图标 V6.1 【优化】 优化升级模块 0.23 优化安装模块获取加密 【修复】 修复电脑端多处样式错位 优化部分细节和独立服务器售卖优化 修复手机QQ QQ浏览器 网站底部排版颜色显示错误 【新增】 暂无新增项目 V6.0 【优化】 采用全新图标样式 优化海外机器加载缓慢 去除全站loading预加载极致体验 优化加载资源采用多节点cdn加载 优化主题首页底部颜色和版权网站信息排版优化 优化公告页面字体颜色暗灰色 现调整为高亮黑 优化首页电脑端手机端轮播图片独立加载资源 【修复】 适配小屏幕兼容问题 修复一处js渲染报错问题 修复两处jquery报错问题 修复部分浏览器手机端轮播图片无法轮播问题 修复手机QQ QQ浏览器 网站底部排版颜色显示错误 【新增】 一键安装模块 一键升级模块 新增后台更新页面 新增图片懒加载优化体验 新增 Font Awesome 5 图标库 V5.62 1.更新注册防刷验证码不分大小写输入验证

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    雪花IDC财务管理系统QSIT_PRO 主题模板

    V6.3 【优化】 优化手机端首页数据中心节点 【修复】 修复独立服务器订购页面无法获取头像名称 【新增】 新增适配官方实名认证 新增首页手机端节点图片 V6.2 【优化】 优化了每次更新覆盖弹窗文件结构 优化了首页卡片图片与文字对称 优化去除用户logo排版 优化了首页文字排版 优化了首页标签 【修复】 修复服务器购买页面标识错误 修复电脑端登录首页导航用户名称颜色不对 修复获取用户QQ名称头像有一定概率报错 【新增】 新增首页服务卡片形成2×2对称 新增首页动态数据中心节点 新增服务器产品页面动态内容卡片 新增服务器产品页面动态服务内容 新增CDN产品页面动态内容卡片 新增首页及所有产品页面返回到顶部图标 V6.1 【优化】 优化升级模块 0.23 优化安装模块获取加密 【修复】 修复电脑端多处样式错位 优化部分细节和独立服务器售卖优化 修复手机QQ QQ浏览器 网站底部排版颜色显示错误 【新增】 暂无新增项目 V6.0 【优化】 采用全新图标样式 优化海外机器加载缓慢 去除全站loading预加载极致体验 优化加载资源采用多节点cdn加载 优化主题首页底部颜色和版权网站信息排版优化 优化公告页面字体颜色暗灰色 现调整为高亮黑 优化首页电脑端手机端轮播图片独立加载资源 【修复】 适配小屏幕兼容问题 修复一处js渲染报错问题 修复两处jquery报错问题 修复部分浏览器手机端轮播图片无法轮播问题 修复手机QQ QQ浏览器 网站底部排版颜色显示错误 【新增】 一键安装模块 一键升级模块 新增后台更新页面 新增图片懒加载优化体验 新增 Font Awesome 5 图标库 V5.62 1.更新注册防刷验证码不分大小写输入验证  V5.61 1.同步更新官方最新短信注册防刷功能,重做弹窗窗口界面 然后没了

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    好文速递:​空间分解去除降尺度MODIS块效应

    摘要:Terra / Aqua中等分辨率成像光谱仪(MODIS)数据由于每天的精细时间分辨率,已被广泛用于地球表面的全局监视。但是,MODIS时间序列(即500 m)的空间分辨率对于本地监视来说太粗糙了。该问题的可行解决方案是缩小粗略的MODIS图像,从而创建具有良好空间和时间分辨率的时间序列图像。通常,可以通过使用时空融合方法将MODIS图像与精细的空间分辨率图像(例如Landsat图像)融合,从而实现MODIS图像的缩小。在时空融合方法家族中,由于基于空间分解的方法对可用的精细空间分辨率图像的依赖性较小,因此已被广泛应用。但是,此类方法中的所有技术都存在相同的严重问题,即块效应,这降低了时空融合的预测精度。据我们所知,几乎没有解决方案可以直接解决这个问题。为了满足这一需求,本文提出了一种块去除空间分解(SU-BR)方法,该方法通过包括基于空间连续性构造的新约束来去除块状伪像。SU-BR提供了适用于任何现有基于空间分解的时空融合方法的灵活框架。在异质区域,均质区域和经历土地覆盖变化的区域进行的实验结果表明,SU-BR在所有三个区域中均有效地去除了块体,并显着提高了预测精度。SU-BR还优于两种流行的时空融合方法。因此,SU-BR提供了一种关键的解决方案,可以克服时空融合中最长的挑战之一。

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