This book is about a new approach to design, construction, and facility management called building information modeling (BIM). It provides an in-depth understanding of BIM technologies, the business and organizational issues associated with its implementation, and the profound impacts that effective use of BIM can provide to all parties involved in a facility over its lifetime. The book explains how designing, constructing, and operating buildings with BIM differs from pursuing the same activities in the traditional way using drawings, whether paper or electronic.

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This book introduces the Process for Attack Simulation & Threat Analysis (PASTA) threat modeling methodology. It provides an introduction to various types of application threat modeling and introduces a risk-centric methodology aimed at applying security countermeasures that are commensurate to the possible impact that could be sustained from defined threat models, vulnerabilities, weaknesses, and attack patterns. Risk Centric Threat Modeling: Process for Attack Simulation and Threat Analysis is a resource for software developers, architects, technical risk managers, and seasoned security professionals.

足球数据集分析：足球数据集分析小组项目

经典教材，供大家分享。 Modeling and Simulation of Aerospace Vehicle Dynamics AIAA被人引述上千次的经典

纽约市财产回归 基于纽约数据的房地产价格预测的真实案例研究。 项目背景 以在纽约州投资于房屋和公寓的房地产投资信托（REIT）为例，房地产投资信托（REIT）业务的一部分是试图预测房地产在出售前的公平交易价格。 他们这样做是为了校准内部定价模型并保持市场脉动。 在此项目中，数据集表示纽约州一个小县内房屋，公寓和公寓的投资。 当前的工作解决方案 房地产投资信托目前使用第三方评估服务，以其自身的专业知识估算房地产价格。 在实践中，各个评估员的技能水平差异很大。 为了估算错误定价范围，房地产投资信托基金进行了试运行，以将实际交易价格与评估师的估算值进行比较。 结果发现，没有经验的评估员给出的估计数平均相差70,000美元。 作为数据科学家的角色 房地产投资信托基金已决定采用数据驱动的方法来评估物业，而不是依靠评估师的个人专业知识。 目前，房地产投资信托基金有尚未开发的市场上先前物业交易价格

matlab导入excel代码马尔可夫模型 该代码使用最大似然估计方法为美国各州/地区建立时空马尔可夫链跃迁矩阵 所建立的过渡矩阵用于预测抗议活动在美国所有州的分布，这些抗议活动已根据经度和纬度汇总到网格单元中。 每个像元的转换矩阵表明该像元从一个马尔可夫状态（这里的状态用于表示抗议者的存在/不存在）转换为另一种状态的可能性-有关更多详细信息，请参见演示 该代码的接近100％的通用性使其可以在任何数据集上工作，以生成可用于对提供的数据集进行预测的过渡矩阵。 请参阅下面的说明（在@代码下）以了解如何完成此操作 该项目包含以下文件夹和文件： @代码文件夹 数据集：US_BLM_Protests.xlsx Place dataset in same folder as MATLAB code to run code on 我们选择此数据集是因为它是一个适合我们模型描述和条件的实例 因此，您可以将当前数据集与您希望建模的任何数据集交换，只要它适合markov-modeling-presentation.pptx文件中讨论的参数的描述（请参阅@ Published-code） 请注意，如果您决定

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LBM学习教程，给出了格子玻尔兹曼方法的一般过程，适合初学者使用