pytorch-fsim Pytorch中特征相似性指标度量的可微实现

该脚本用于定量眼底/ OPTOS图像中的视网膜血管曲折度。 计算曲折度的几个度量并保存在一个 excel 文件中。 弯曲度测量基于以视神经乳头 (ONH) 为中心的乳头周围区域内的血管中心线。 用户需要选择ONH的中心和直径。 此外，用户可以修改血管分割的阈值。 此外，用户需要选择每条血管的端点来提取中心线并计算其弯曲度。 请参阅用户手册 Retinal Vessel Tortuosity.pdf 以获取进一步说明。

此代码实现了论文中概述的方法： Friedman A、Pizarro O、Williams SB、Johnson-Roberson M，“底栖立体图像重建的粗糙度、斜率和方位的多尺度测量”，PLoS ONE，2012（已接受，在 10/2012 印刷）。 地形复杂性与海洋环境中的生物多样性密切相关。 即使将地形表示为数字水深测量，也有必要将这些数字地形模型抽象为更简单的表示，以便执行分析工作。 生态学家通常使用粗糙度、坡度和坡向等指标来描述栖息地结构。 Rugosity 是一种提供地形复杂性概念的度量。 它是沿起伏地形的实际长度（或面积）与直线距离（或平面投影面积）的比值。 值 1 通常表示平坦的地形，地形的复杂性越高，粗糙度值就越高。 传统上，潜水员使用链带法或剖面测量仪沿着单个线性剖面原位测量精细的粗糙度。 此代码从精细尺度的测深重建计算粗糙度、坡度和坡向的多尺度度量。 它可用于

*让我知道你是否喜欢代码或者有什么需要修改的地方* 阅读 DVH 并计算剂量指标（V2%、D98%、D3cc、D98%、D97% 甚至平均肺剂量......）。 DVH 需要采用相对形式，但给定规定剂量和结构体积，可以计算 D3cc 和 V20Gy。 用户需要遵循描述中给出的示例之一。 从以下开始： >> load('All.mat'); 范例1： >> ComputeDoseMetric_fromDVH(Dose_x, Volume_y, 'V2%') >> V2%：接受2%剂量的百分比体积为31.8286% 范例2： >>ComputeDoseMetric_fromDVH(Dose_x, Volume_y, 'D2%') >> D2%：覆盖体积 2% 的剂量为剂量的 38.3% 示例 3： >> ComputeDoseMetric_fromDVH（Dose_x，Volume

基于非度量多维标度的物联网大数据高效索引方法研究.pdf

软件度量实验报告，来自软件工程这门课程，用于学生学习软件度量的使用，并且通过软件度量的实验后加深对软件度量的理解。

基于相似性度量学习的轨道异物检测研究，刘宇鸣，黄雅平，轨道异常物体检测是确保铁路运输安全的重要任务之一。随着机器学习相关技术的发展,大量基于监督式学习的技术被用于铁路维护场景�

和声2 单位2 用于测量单位的 Clojure 库。 基本原理 很少有语言内置支持单位系统中的数字量。 这个库将 Clojure 带入了 ; 事实上，它以一种功能性的、简洁的方式尽可能多地抽象出单元簿记。 特征 units2的目标是具有高度的表现力、不units2和易于使用。 units2是： 您可以map 、 comp等的一流单位的 lispy 语法。 可以定义新单位 在通过应用程序收集它们的可重用命名空间中，以及 在运行时，匿名，甚至在本地范围内 增强的数学运算（ + 、 - 、 * 、 / 、 ==等），可访问 作为命名空间限定的符号（惯用的 clojure），以及 在上下文创建宏的范围内（在任何 lisp 中都是惯用的） 用户可以扩展维度分析（甚至在运行时！） 该库还尊重带单位数量的代数与单位本身的代数之间的区别。 这是量纲分析、非线性单位转换（例如摄氏度-华氏度）以及自定义算术运算和/或数值微分和积分方案的自动“统一化”的重要先决条件。 教程/示例代码/文档 有一个帮助开始使用该库，以及spice.clj一些示例代码。 还有一个 API 摘要（实际上更像是一个备忘单）。 在编

关联规则的兴趣度度量 客观度量 两个流行的度量指标 支持度 置信度 主观度量 最终，只有用户才能确定一个规则是否有趣的，而且这种判断是主观的，因不同的用户而异；通常认为一个规则（模式）是有趣的，如果： 它是出人意料的 可行动的（用户可以使用该规则做某些事情） 挖掘了关联规则后，哪些规则是用户感兴趣的？强关联规则是否就是有趣的？

本文描述在需求管理过程中如何有效设计度量体系和指标