单倍型比较工具 彼得·克鲁斯（Peter Krusche） 这是一组基于的程序，用于根据金标准真相数据集对变体调用进行基准测试。 要将VCF与黄金标准数据集进行比较，请使用以下命令行执行基因型水平单倍型比较。 hap.py truth.vcf query.vcf -f confident.bed -o output_prefix -r reference.fa 我们还有一个脚本，仅根据染色体，位置和等位基因身份进行比较。 该比较将不会解析单倍型，而只会验证在相同位置观察到了相同的等位基因（例如，用于比较体细胞集合）。 som.py truth.vcf query.vcf -f confident.bed -o output_prefix -r reference.fa 可以在下面的“找到更多信息。 内容 系统要求 硬件 Linux OS X 视窗 其他需求 动机 复杂

ATMEGA16芯片，通过按键控制步进电机的速度、正反转程序 适合初学者

这是我做的有关网上书城的开题报告,放出来给大家看看~

分析了国内外的10 种信息化成熟度模型对它们进行了比较。得出现有模型的设计角度主要有2个类别、4个维度: 从信息化的支撑要案分类有信息技术和信息资源2个维度从信息化的功能实现分类有横向价值链和纵向管理链2个维度。

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编写一个程序，先产生一个大于10的随机整数n，再产生n个随机整数并存放于数组中，然后将这n个数相加，并求出n个数的和s1，同时计算出求s1所需的时间t1。创建两个线程并发地进行相加计算，其中一个线程计算前一半数的和s21，另一个计算后一半数之和s22，然后计算s21和s22的和s2，计算采用双线程进行求和运算时花费的时间t2。

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DFT的matlab源代码基于语音的登录系统 此项目使用语音作为度量标准，以根据从梅尔频率倒谱系数（MFCC）获得的系数训练的高斯混合模型（GMM）模型来授权登录 训练 首先清洁语音样本，以消除不必要的噪音。 为每个样本计算MFCC，然后进行离散傅立叶变换（DFT）和对数变换，GMM使用数据将基于MFCC值的语音样本进行聚类。 部署方式 该项目在Django上运行。 Web界面提示用户讲话。 然后，将录制的语音与训练有素的GMM模型进行匹配，以找到适合的最佳群集。 如果匹配高于某个阈值（例如90％），则授权用户。 改进之处 必须注意降低噪音 从录音中区分出实际声音 更好地了解GMM和制造的集群（集群的可视化） 增强模型训练（具有更多数据集） 尝试为MFCC使用不同的过滤器值

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