Android Studio +Apache + PHP + MySQL + phpMyAdmin）.zip 摘要：如今，对未成年人的理财教育得到越来越多的家长重视，这也成为当代素质教育的一个重要课题。本文结合未成年人理财教育的现状和目前网络应用进行分析，设计出一款基于Android系统的移动端未成年人财务管理APP。本系统有两个客户端与一个服务端，服务端采用Mysql来实现数据库的搭建，与数据库的连接用PHP实现，并部署在阿里云服务器上。客户端利用JAVA语言在Android Studio环境下进行开发。孩子在自己客户端记录账目，提供多样的记账方式，并可以设置预算功能，父母在自己的客户端对孩子的账目管理并监督，并可以记录教育孩子的心得。为了保护孩子的隐私，设置了私密表，金额上限由父母来决定。   关键词：未成年人财务管理；财务监督；安卓应用；云服务器

对地下室通道出入口顶棚高处作业管理的通知（建筑工程施工安全监督站）.docx

中华人民共和国卫生监督文书母婴保健技术服务执业许可证申请书.doc

GJB 5709-2006 装备技术状态管理监督要求.pdf )

SNN-赛车-SL 使用监督学习训练SNN模型以解决CarRacing问题 我们首先使用CNN模型来训练人类在CarRacing Game中玩游戏收集的数据集。 然后，我们使用Spike-CNN模型训练数据集并比较两个模型的性能。

GCN开山之作精读，主观翻译和详细公式推导，半监督图节点学习问题 最近在阅读GCN网络的文献《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》，有一些收获，想分享给大家，希望对大家有帮助。我会主观翻译前半部分内容，并把我当时陷入思考的句子进行解释，解释部分用中文中括号标注【】，之后我会向大家详细推导一下各个数学公式和理解。本人学术能力不高，如有错误，还望批评指正。建议具备一些图和深度学习理论基础者拜读。在word中编辑的，因此都是图片，见谅。

需要进行人体异常行为识别的视频一般都是未标记的序列图像,传统的有监督的识别方法往往不能较好地反映其行为的特征,识别率不高.提出了一种基于半监督学习的人体异常行为识别方法,首先使用基于DTW距离的self-training进行标记数据扩充,然后用此扩充的序列图像样本集合训练对应的HMM,最终进行异常行为识别.实验结果证明该方法有效且识别率较高.

scNym-用于单细胞分类的半监督对抗神经网络 scNym是一个神经网络模型，用于根据单细胞分析数据（例如scRNA-seq）预测细胞类型，并从这些模型中得出细胞类型表示形式。 尽管细胞类型分类是主要的用例，但是这些模型可以将单个细胞概况映射到任意输出类别（例如实验条件）。 我们已经在Genome Research的最新论文中详细描述了scNym 。 如果您发现此工具有用，请引用我们的工作。 我们也有一个研究网站，介绍scNym简报- 用于单细胞分类的半监督对抗神经网络。 雅各布·金梅尔（Jacob C.Kimmel）和大卫·凯利（David R.Kelley）。 基因组研究。 2021. doi： ： BibTeX @article{kimmel_scnym_2021, title = {Semi-supervised adversarial neural networ

详细地表述了半监督学习的适用范围，以及算法和注意事项。

异常检测风险 在对金融风险度量和收益执行异常检测的5个模型之间的比较。 这些实验是学位项目“投资组合风险管理异常检测”的一部分，可以在Simon_Westerlind_Masters_Thesis.pdf或上找到。 先决条件 安装 。 安装conda要求 conda install --yes --file requirements.txt 安装软件包。 否则，ARMA-GARCH将不起作用。 安装 。 复制存在于./htm中的returns_and_risk文件夹并将其放置在/ nupic / examples / opf / clients /中 跑步 要运行EWMA，ARMA-GARCH，LSTM和HardLimits，请运行 python garch_long.py 在./garch文件夹中。 之后运行 python run.py --plot 可以在/ nupic /