规范髓鞘水图谱是通过在 MNI 空间中对来自 50 个健康大脑的髓鞘图像进行联合配准和平均来创建的，以描绘大脑中髓鞘含量的总体平均值和变异性。 使用髓鞘水成像获取个体受试者的髓鞘图像。 有关髓鞘水成像技术及其分析的详细信息，请访问：https://mriresearch.med.ubc.ca/news-projects/myelin-water-fraction/。 创建的髓鞘水图谱及其标准偏差可作为您自己的髓鞘相关研究的参考。 这项工作的完整描述可以在这篇论文中找到：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31347238。
2023-03-23 13:52:08
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从广义逆高斯 (GIG) 分布中采样的 Devroye (2014) 算法的实现。 参考： L·德夫罗耶广义逆高斯分布的随机变量生成统计与计算，卷。 24，第 239-246 页，2014 年。
2023-03-22 10:22:06
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分位数函数
分布。
随机变量的为
对于0 <= p < 1 ，其中alpha是第一个形状参数， beta是第二个形状参数， F(x;alpha,beta)表示参数为alpha和beta的beta随机变量的累积分布函数。
安装
$ npm install distributions-beta-quantile
要在浏览器中使用，请使用 。
用法
var quantile = require ( 'distributions-beta-quantile' ) ;
分位数（p [，options]）
评估分布的。 p可以是0到1之间的number ， array ，typed array或matrix 。
var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) ,
mat ,
out ,
x ,
i ;
out = quantile ( 0.
2023-03-21 20:18:47
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目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了给定平均 mu 和标准偏差 sigma 的拉普拉斯（双指数）分布的理论累积分布函数的计算，在 x 点评估。 建议的函数类似于内置的 Matlab 函数“cdf”。
为了说明函数的用法，给出了一个例子。 为方便起见，输入和输出参数在函数的开头给出。
该代码基于以下描述的理论：
[1] N. Johnson、S. Kotz、N. Balakrishnan。 连续单变量分布卷。 2. 纽约，约翰威利父子公司，1995 年。
2023-03-21 17:12:22
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社交影响力是驱动信息传播的关键因素，基于在线社交网络数据，可以对社交影响力进行建模和分析。针对一种经典的个体影响力计算方法，介绍了该算法的2种并行化实现，并在真实大规模在线社交网络数据集上进行了性能测试。结果表明，借助现有的大数据处理框架，显著提高了个体影响力计算方法在海量数据集中的计算效率，同时也给该类算法的研究和优化提供了实证依据。
2023-03-20 00:47:20
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xxl-job2.3.0任务调度中心集成nacos配置,注册中心,xxl-job是一款开源的分布式任务调度框架
2023-03-19 18:48:52
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生成具有增强的复杂广义高斯随机变量协方差矩阵 Ta = [2*s 0; 0 2*s]; 和形状参数 c，其中 c = 1 对应于高斯情况。 x = cggd_rand(c,s,N) 用圆形生成复杂样本的向量 1xN 具有形状参数 c 和方差 2*s 的高斯分布。 [x,xa] = cggd_rand(c,s,N) 生成一个额外的增广矩阵 2xN， xa = [x;conj(x)]。 样本是根据以下结果生成的： Mike Novey、T. Adali 和 A. Roy“复杂的广义高斯分布--- 表征、生成和估计” IEEE 翻译Signal Proc.，第 58 卷。第 3 期，2010 年 3 月
2023-03-18 20:46:34
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