利用LSTM循环神经网络对多维数据进行预测，先对数据进行归一化处理，划分为训练集、测试集，用4个参数预测一个参数值

maxmax 函数可以找到最大值并从多维矩阵中返回位置。 [max_value max_id]=maxmax(x) max_value是矩阵x中的最大值，max_id结构在[dim1 dim2 dim3...]中，max_id的长度等于矩阵x的维数。 这种方法也可以应用于 min 和其他函数。 例如 x=rand(2,8,4); [max_value max_id]=maxmax(x)

具有可变变换（弹性，微晶，微晶，无偏）和相似性度量（地标，互相关，互信息等）的图像配准。 使用先验和非参数多变量模型进行图像分割。 ***当前的ANTs代码和支持位于Github上。***获得ANTs的最佳方法是从源代码进行编译。 构建说明位于此处https://github.com/ANTsX/ANTs/wiki/Compiling-ANTs-on-Linux-and-Mac-OS Binaries（不经常更新）在此处提供：https://github.com/stnava/ANTs / releases旧版本的代码和二进制文件在SourceForge（1.9x）上仍然可用。 如果您不熟悉ANT，则应该去Github并获取最新的代码。

dataGrid　其实就是一个html table,本文将介绍dataGrid 多维表头，表头跨行跨列设计方法需要了解的朋友可以参考下

目前大部分隐私保护关系型数据发布算法均未能有效兼顾算法效率和发布数据的可用性.从空间多维划分的角度研究关系型数据发布中的隐私保护问题，发现前期研究提出的基于子空间划分的隐私保护最优k-匿名动态规划算法（k-ASPDP）可适用于多种隐私保护机制，进而设计出一种基于多维划分的隐私保护关系型数据发布动态规划算法框架Bottom-Up MG，并针对动态规划算法k-ASPDP空间复杂度较大的不足，提出一个空间可扩展性强的混合k-匿名化算法k-ASPDP+.实验分别对以l-多样性为隐私保护机制的Bottom-Up M

医药行业：多维共振下中国CXO的黄金时代已来，将持续受益于产业转移及中国创新药的蓬勃发展（35页）.pdf

本压缩包里包含了多维压缩感知的源代码，仿真平台为Matlab。

Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with Deep Neural Networks（LSNet）

贫困指数多维报告 1、时间跨度：2019-2021年 MPI指数选取了三个维度测量贫困，总共包括10个维度指标： 健康：营养状况、死亡率 教育：入学率、受教育程度 生活水平：饮用水、电、日常生活用燃料、室内空间面积、环境卫生和耐用消费品 MPI是对人类贫困指数（HPI）和人类发展指数（HDI）的进一步完善，MPI可以反映不同个体或家庭在不同维度上的贫困程度。其取值越小，说明该个体或家庭贫困程度就越低，相反，则越高。 MPI既能反映多维贫困发生率还能反映多维贫困发生的强度，同时还能反映个人或家庭的被剥夺量。MPI在测度多维贫困时更具有代表性、实用性与科学性。MPI从微观层面来反映个体贫困状况，以及贫困的深度，在反映一个国家或地区在人文发展方面取得的进步上具有更好的效度和信度。该指数选取的维度面广，能较好地近似反映贫困人口所处的真实情况，是一种更加符合现代社会发展需求的贫困测度方法。

用于k-means多维数据聚类实现，实验数据，希望能帮助大家来学习