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作为生命的基本功能单位，细胞是生物学上简单的结构。 即便如此，作为数十亿年自然进化的结果，细胞已经具备了一些吸引人的生物学特性，使它们能够抵御外部损伤并抵抗生物噪音，适应不同的环境条件并推断其环境状态做出明智的决定。 此外，完全分布式的自治和自组织也可以从细胞群体基于简单规则的相互作用中产生，这使得它们能够高效地利用有限的环境资源，以共存和共同进化。 一种称为吸引子选择的大肠杆菌（E.coli）细胞适应性行为所固有的生物学机制，它可以诱导细胞基因网络动态适应其遗传程序以适应环境条件的变化。 大肠杆菌细胞通常更愿意切换到稳定的遗传程序，即选择适应性吸引子，以便在环境条件（如营养物质）发生变化后在新的外部环境中更好地存活（产生更好的代谢表型）。 这种吸引子选择机制启发了简单的鲁棒性和分布式解决方案。 从蜂窝吸引器选择到交通网络的自适应信号控制。 科学报告, 6, 23048; doi: 10

使用深度学习的多手写数字识别（TensorFlow-Keras） 要求 TensorFlow（Keras） 的Python 3.5 + Numpy（+ MKL适用于Windows） PIL（枕头） Opencv的 tkinter（python GUI） 关于项目 使用CNN（卷积神经网络）在MNIST数据集上训练模型 将模型另存为'mnist.h5'（train_digit_recognizer.py） 使用tkinter GUI制作画布并在其上写数字 使用PIL在画布上获取“手写数字”的副本，并以“ img_ {image_number} .png”的形式保存到“ / img”中 同样在OpenCV帮助下，通过识别轮廓，它可以处理多个数字 使用保存的模型'mnist.h5'从画布预测保存的手写数字图像 屏幕截图 绘图画布... 输出图像... 使用PIL-ImageGrab

由于真实收益变动过程的不可观察性，因此在波动率预测评估中最具挑战性的问题之一是为事后波动率找到准确的基准指标。 本文使用澳大利亚股票市场的超高频数据来构建无偏的事后波动率估计量，然后将其用作评估各种实际波动率预测策略（基于GARCH类模型）的基准。 这些预测策略可允许创新的偏斜分布，并在标准GARCH波动率模型之外使用各种估计窗口。 在样本外测试中，我们发现，与使用基于稀疏采样的日内数据的实际波动率相比，使用无偏后波动率估计量，可以系统地减少所有模型规格的预测误差。 特别是，我们显示出三种基准预测模型在回报率和估计窗口分布不同的情况下胜过大多数修改后的策略。 比较三种标准的GARCH类模型，我们发现非对称功率ARCH（APARCH）模型在正常和金融动荡时期均表现出最佳的预测能力，这表明APARCH模型具有捕获Leptokurtic收益和典型波动率特征的能力。澳大利亚股市。

大数据-算法-金融泡沫事实理论与来自中国的数据.pdf

ca-fires-history 跟踪来自火灾数据 如果此仓库已更改，则每二十分钟存档一次最新版本的 。 该项目的背景：

包含以下表：countries, departments, employees, job_grades, job_history, jobs, locations, order, regions。

SGP4 在这里描述 - 从原始端口复制适当的东西 这真的需要一些信息 历史 简化的一般扰动 (SGP) 模型 该代码最初是包含的 MATLAB SGP4 代码的一个端口。 该 CD 包含 Miura 的论文、 补充文件。 的概述页面在。 您可以在上面链接的 Miura 优秀论文中阅读更多关于代码的历史和我们站在巨人肩膀上的信息。 最初将 SGP4 代码移植到 Javascript，以便用基于浏览器的 WebGL 实现替换旧的 Java 卫星跟踪小程序。 为完成了从 MATLAB 到 Javascript 的初始音译，提取了它来模块化代码和测试。 sgp4使用异步模块定义 (AMD) 和 Jasmine 来完成上述模块化。 Javascript 不是我的第一语言，因此可能有一些更好的方法来完成我所做的工作。 欢迎提出建设性建议。 但是，带有测试和文档的拉取请求更有可能得到行动而不是建

matlab中拟合中心线的代码布鲁克的CEST评估，分步进行 M. Zaiss等人的代码适合内部实验室使用。 在 卡特琳娜·特里尼托（Caterina Trainito） 图宾根大学临床前影像和放射药学系 输入CEST数据 该分析适用于二维CEST数据。 如果您获取了多个切片，则必须为每个切片分别运行预处理。 对于基本的Z谱分析，以下扫描是必要且足够的： Mz ：一系列饱和度图像（例如61个频率偏移为-7.5：0.25：+7.5 ppm的图像）。 M0 ：在没有RF饱和脉冲的情况下获取一张图像。 用于场非均匀性校正和T1映射的其他采集： 不同B1强度下的Mz图像序列：例如B1 = 0.5-3.0 muT。 使用“ Z-B1校正”方法校正B1不均匀性至少需要两个这样的序列（请参阅Windschuh等人，2015）。 注意，B1校正还需要使用WASABI序列获得的B1图。 WASABI：图像系列用于同时B0-（ “水煤气变换”）和B1-（ “BI”）的映射。 这些图用于现场非均质性校正（参见Schuenke等人，2016）。 T1映射序列：一系列具有不同反转恢复时间的扫描，用于T1映射。

Raspberry PI CAN总线记录仪 该项目提供了用于使用Raspberry Pi记录CAN总线数据的代码。 此外，它还记录GPS数据。 所有这些数据都存储在SD卡上，然后可以轻松地上传到服务器以方便查看。 特征 从以下位置记录并解释CAN总线数据： OBD2 特斯拉汽车 带FMS的卡车和卡车 欧蓝德PHEV 记录GPS 可以在查询和嗅探模式下运行 将数据存储在SD卡上。 可以配置为在连接到WiFi或4G互联网时通过Web API自动上传。 可以完全由车辆中OBD端口提供的电源供电！ 您也可以将其连接到保险丝盒或点烟器中，以防止其永久供电并耗尽电池电量。 随附的可以： 实时可视化数据 提取并上传存储的数据 部分 使用以下部分： Raspberry Pi 3 Model B或Raspberry Pi Zero W 具有1或2个CAN总线的或等效的PiCAN产品。 任何