南开大学提出新物体分割评价指标，相比经典指标错误率降低 69.23%

改进的错误植入模型 1973年，Hyman对错误植入模型做了改进。他安排两名水平相当的程序测试员同时对一个程序进行独立测试。设 ET=程序中原有的残留错误数 E1=第一位测试员在［0,τ］时间内发现的错误数 E2=第二位测试员在［0,τ］时间内发现的错误数 E0=两位测试员在［0,τ］时间内不约而同发现的错误数与公式(2—37)类比 ET／E1≈E2／E0 (2—39) 于是，程序中残留错误的估计值可用下式计算 ET=E1*E2／E0 (2—40) 用Hyman的改进方法估算程序残留错误，比原始的错误植入 模型优越。 2.5软件可靠性度量

变换编码在图象压缩中应用得十分广泛,DCT变换以其是最接近K-L变换的“准最佳变换”特性被MPEG、H.261、JPEG等国际标准所采纳。但是,在基于DCT的压缩系统中,块效应是造成图象质量下降的一个重要原因。本文将对块效应的产生进行详细的分析,介绍并比较块效应的几种度量和消除方法。

matlab潮流计算含代码计算PF漏洞指数 介绍 此存储库包含用于计算电压脆弱性指数（VVI）和功率脆弱性指数（PVI）的代码，该文章在ISGT 2019上发表的论文《表征潮流网络攻击脆弱性的算法方法》中进行了描述。 运行此代码需要库。 除了runVVI和runPVI函数外，该代码是用Matpower6.0编写的，可能与不同版本不兼容。 runVVI和runPVI函数应与Matpower6.0和Matpower7.0兼容。 Matlab路径文件应被扩展为包括包含这些功能的文件夹以及Matpower文件夹及其额外的子文件夹。 使用说明 电压脆弱性指数 查找VVI的推荐方法如下： write = true mpc = loadcase(casedata) VVI = runVVI(mpc, write) 其中casedata是要分析的电网名称（例如'case9'）。 这将返回电网中每个母线的电压故障点的列向量。 它还会将结果保存到名为“ runVVI- n bus.csv”的文件中，其中n是系统中的总线数。 文件中的每一行代表一个不同的总线，从故障的角度来看，这些列包含以下信息： 巴士指数

使用：C文件和数据文件需在同一目录，需自己建立工程跑 应用：802.11wifi协议的(133,171)卷积码解码，根据待译码数据算出路径度量，选择最佳的路径进行回溯译码。使用的是硬解码

论文研究-基于Copula-ASV-EVT-CoVaR模型的中小板与创业板风险溢出度量研究.pdf,  本文以条件在险价值(CoVaR)法为基础, 结合Copula-ASV-EVT模型分析了我国中小板与创业板市场之间的风险溢出效应.结果表明, 中小板与创业板市场之间存在双向风险溢出效应, 且中小板市场对创业板市场的风险溢出效应强于创业板市场对中小板市场的风险溢出效应. 此外, 文章还分析了波动冲击对中小板与创业板的影响. 最后, 本文为风险监管以及投资者在中小板与创业板之间进行资产配置提供了建议.

此模型是在企业内，通过解决局部问题，到全局问题，搭建的研发端到端模型，除了度量模型还有 指标解读，实践以及在企业研发落地的收益

(2)Matlab计算标准化欧氏距离 例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的标准化欧氏 距离 (假设两个分量的标准差分别为0.5和1) X = [0 0 ; 1 0 ; 0 2] D = pdist(X, 'seuclidean',[0.5,1]) 结果： D =     2.0000    2.0000    2.8284 标准化欧氏距离 Standardized Euclidean Distance

论文研究-基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究.pdf,  鉴于股票波动具有显著的多尺度特征，本文引入二元经验模态分解（EMD）与二元Copula-GARCH算法，提出一种新的VaR风险度量模型，即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地，新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤：数据分析，分风险估计和总风险集成.首先，基于二元EMD模型，将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量，以降低建模难度.其次，引入二元Copula-GARCH模型，刻画各组分量间的相互关系，以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后，集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合，结果表明：本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险，其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.

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