idl代码与Matlab IRBEM图书馆 国际辐射带环境建模（IRBEM）库在PRBEM COSPAR面板的保护下免费分发。 2003年，ONERA-DESP（太空环境部门）决定将一组源代码放到一个专门用于辐射带建模的库中。 然后将该工具包称为ONERA-DESP-LIB。 由于该项目随着时间的流逝而发展，并且由于其发展如今更像是一项国际合作，因此在COSPAR 2008蒙特利尔会议之后，于2008年决定将库名称更改为IRBEM-LIB（指COSPAR PRBEM面板） ）并将其分发到COSPAR PRBEM保护伞（中性主体）下。 IRBEM Fortran库允许使用各种外部磁场模型来计算磁坐标和漂移壳。 提供了用于各种坐标和时间格式转换的其他例程。 可以从FORTRAN或C代码以及IDL，Python或MATLAB代码中调用该库。 对于IDL，分发包中提供了Python和MATLAB包装器。 安装 IRBEM需要Fortran编译器，并且可以安装在大多数环境中。 在Linux上使用gfortran的快速构建过程： git clone https://github.com/PRBEM

绩效管理体系项目-个人能力评估模型

基于yolov7实现卡车识别检测源码+训练好模型(9000多个卡车目标训练)+配置文件+评估指标曲线.zip 模型识别检测类别为1类 ['卡车'] 【模型介绍】 1.模型使用的是yolov7-tiny.yaml、hyp.scratch.custom.yam训练 2.模型使用高性能显卡+高质量数据集训练迭代200次得到，识别检测效果和评估指标曲线都不错，实际项目所用，不需要二次训练或者微调，可用作实际项目、课程实验作业、模型效果对比、毕业设计、课程设计等，请放心下载使用！

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本文采用因子分析，聚类分析，判别分析等方法对半导体行业进行多元统计分析，并从企业财务指标对企业绩效进行评估。 KMO检验和Bartlett检验表明，半导体行业的财务数据非常适合因子分析。 通过因子分析和聚类分析，最终将71家半导体公司按照偿付能力，盈利能力，运营能力和成长能力分为四类，为投资者提供参考。

使用Python实现了大部分图像融合评估指标，包括 信息熵(EN),空间频率(SF),标准差(SD),峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE),互信息(MI),视觉保真度(VIF),平均梯度(AG),相关系数(CC),差异相关和(SCD),基于梯度的融合性能(Qabf),结构相似度测量(SSIM),多尺度结构相似度测量(MS-SSIM),基于噪声评估的融合性能(Nabf)。支持评估单幅图像，单个算法的所有融合结果，以及所有直接计算所有对比算法的结果，同时支持写入excel。

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颜色分类leetcode xview2 第一名解决方案 “xView2：评估建筑损坏”挑战的第一名解决方案。 解决方案介绍 使用此环境开发的解决方案： Python 3（基于Anaconda安装） Pytorch 1.1.0+ 和 torchvision 0.3.0+ 英伟达顶点 硬件：当前的训练批量大小至少需要 2 个 GPU，每个 GPU 为 12GB。 （最初在 Titan V GPU 上训练）。 对于 1 GPU 批量大小和学习率应该在实践中找到并相应地改变。 竞赛数据集中的“train”、“tier3”和“test”文件夹应放在当前文件夹中。 使用“train.sh”脚本来训练所有模型。 （在 2 个 GPU 上约 7 天）。 要生成预测/提交文件，请使用“predict.sh”。 “evaluation-docker-container”文件夹包含用于对保留集（CPU 版本）进行最终评估的 docker 容器的代码。 训练模型 此处提供经过训练的模型权重： （请注意：代码是在比赛期间开发的，旨在对不同的模型进行单独的实验。因此，按原样发布，没有额外的重构以提供完全的训练重现

风电容量可信度是衡量风力发电对电力系统可靠性贡献的重要指标，准确快速地计算风电场可信容量是含风电系统规划的基础。处于同一风区空间位置临近风电场出力具有相关性，采用Copula函数描述空间相邻风电场之间的出力相关关系，构建多风电场出力的联合概率分布模型。在此基础上提出出力相关的多风电场容量可信度评估方法，并采用截弦法计算得到风电场的容量可信度。以加入风电的IEEE RTS-96系统为例，仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。

2021年6月29日实施，用于多方安全计算的金融应用评估，适用于金融应用机构、技术服务和解决方案提供商。