配置CANoe自动化测试的五种实现方式Demo工程（CANoe 15） 近期在做的一个自动化测试项目，尝试了一种以前没用过的测试配置方式，感觉效果还不错。然后又回顾了一下以前用过的其他几种方式，利用周末时间总结分享出来，希望对相关领域的网友有所帮助。本Demo工程是参考项目中一项典型的测试来做了一个例程，主要展示了这几种实现方式的详细代码，实测全部可以正常运行，效果良好。 1、CAPL编程方式 2、Panel接口方式 3、SystemVariables数组方式 4、CIN Variables数组方式 5、CSV表格方式

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Matlab集成的c代码泰勒冰川14C数据的马尔可夫链蒙特卡罗算法 此自述文件提供了用MATLAB编写的Markov Chain Monte Carlo（MCMC）算法的基本描述。 MCMC方法用于通过μ子约束宇宙成因14C生产模型中的两个参数。 为简单起见，使用MCMC方法优化的两个模型参数是“ fneg ”和“ ffast ” –负μon捕获和快速μonReact的相应缩放因子，其深度相对恒定。 MCMC方法旨在根据给定的观测值优化这两个参数-在这种情况下，这表示从钻探的冰芯获得的7个独特深度水平（6.85m，15m，19.5m，40m，51m，61.5m，72m）中的14个总计14C测量值在南极的泰勒冰川。 档案说明 外部资料一种。 flowpath_MC.mat –包含1000个流路径的池（请参阅第1节） b。 flowpath_trim.mat –包含没有撞到基岩中的流路（请参阅第2节） C。 P_neutron.mat –中子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） d。 P_muon.mat –蒙子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） e。 all_data.mat

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