基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

视频质量评价（VQA）是以人眼的主观质量评估结果为依据，使用算法模型对失真视频进行评估。传统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致。基于深度学习的视频质量评价方法无需加入手工特征，通过模型自主学习即可进行评估，对视频质量的监控和评价有重要意义，已成为计算机视觉领域的研究热点首先对视频质量评价的研究背景和主要研究方法进行介绍;其次从全参考型和无参考型两方面介绍基于深度学习的客观质量评价方法，并且从所用的卷积神经网络模型对无参考型评价方法进行了分类比较;接着介绍视频质量评价算法的相关数据库和评价算法性能指标，并对算法性能进行比较;最后对目前视频质量评价研究存在的问题进行总结，并展望了该领堿面临的挑战和未来发展方向。

改进动态窗口DWA算法，模糊控制自适应调整评价因子权重，matlab代码，完全自己编写 这段代码是一个基于动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）的路径规划算法的实现。下面我将对代码进行分析，并解释算法的优势、需要注意的地方以及独特算法所用到的内容。 首先，代码开始时定义了一个地图map0，表示机器人的运动环境。地图中的0表示可通行的区域，1表示障碍物。接着，代码对地图进行了旋转，以保证地图和预期设置的地图一致。然后，获取了地图的高度和宽度。 接下来，代码设置了绘图的参数，并绘制了地图中的障碍物。障碍物的坐标保存在obstacle数组中。然后，代码定义了起始点和目标点，并在图中绘制了起始点和目标点。 接着，代码计算了机器人的初始航向角，使其朝向目标点，以防止陷入局部最优。然后，定义了机器人的状态，包括位置、航向、线速度和角速度。 代码中的dt表示仿真步长，predictT表示前向模拟时间。obs表示障碍物的坐标数组，collisionR表示碰撞半径。 接下来，代码定义了运动学的限制，包括最高速度、角速度、加速度、角加速度以及线速度和角速度的分辨率

基于H5以及js实现的五星评价脚本，可兼容PC以及移动设备

MB459B运动控制评价板内容详解及电路图

GB 17741-2005 工程场地地震安全性评价

该文主要研究在微博社交网络中怎样评价用户的影响力。在影响用户影响力的众多因素中,该文认为用户的传播能力越强,用户的信息便可以更快地在网络中扩散,其影响力也越大。和传统的用户影响力评价方法相比,该文综合考虑用户的活跃度和用户所发微博质量两个方面的因素,得到用户的影响力权重,然后把每一个用户作为社交网络中的节点,计算其在社交网络中的影响力。通过在公开语料集和真实数据中的实验,表明该方法是可行的,比传统的用户影响力评价方法更能客观、真实地反映用户的实际影响力。

3.1： （单选） （A）正在把创业作为国家策略推行。 A. 中国 B. 美国 C. 日本 D. 韩国 （单选） 我们处于最好的创业时代，是因为（D） A. 政府和政策的支持 B. 融资渠道更丰富 C. 更容易获得信息 D. 以上三项都对 （单选） 融资渠道和方法更加丰富，会使（B） A. 创业更容易成功 B. 创业更容易启动 C. 创业概率更高 D. 创业风险更小 3.2： （单选） 当前，对经验不足的创业者的（B）太少。 A. 理论指导 B. 日常辅导 C. 贴身辅导 D. 课外辅导 （单选） 以下哪项原因，导致创业者资源难以支撑。（B） A. 创业成为一项社会运动 B. 产品和品牌的传播

基于django+mysql的教师教学质量评价系统源代码，教学评价系统源码 程序部署方法 1、安装程序依赖； 2、配置settings.py中的DATABASES，并在mysql中创建对应的数据库； 3、 manage.py migrate #初始化数据库； 4、 manage.py createsuperuser创建管理员； 5、manage.py runserver启动程序

EEMD分解 分析imf方差比，平均周期和Pearson相关系数 根据重构算法将分解得出的IMF进行高低频的区分 计算高低频分量和趋势项与原价格序列的相关系数与方差比