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SEIRS +模型框架 该软件包实现了带有扩展功能的广义SEIRS传染病动态模型，使我们能够研究社交联系网络结构，异质性，随机性和干预措施（如社交距离，测试，联系追踪和隔离）的影响。 最新版本：v1.0（2020年8月9日） 全面推出， 以及面向和人口的。 示例笔记本，其中包含复杂的和模拟的深入演练。 和类已被重构，以符合约定。 动态和核心实现保持不变，但是某些变量名称已更改，等等。 2020年8月9日之前的这些类的版本现在位于legacy_models.py模块中。 启动新的以全面记录模型和包装特征 总览 可以上找到该软件包的模型，代码，用例，示例等的完整文档。 SEIRS动力学 该软件包中模型的基础是经典的传染病SEIR模型。 SEIR模型是标准的隔离模型，其中将种群分为易感（S） ，暴露（E） ，传染性（I）和恢复（R）个体。 与感染个体进行传染性接触时，该种群中的易感成员被感染（暴露），然后进入感染状态，最终恢复。 在SEIRS模型中，恢复的个体可能在恢复后的某个时间变得易感（尽管如果不适用或不期望，则可以排除易感性）。 扩展的SEIRS模型 该模型扩展了经典的传染病S

近年来，Internet的发展使全球数据量快速增长，大数据时代的到来给传统计算带来了巨大挑战。 大数据系统（例如hadoop，spark）正成为处理大数据的重要平台，但是由于大数据应用程序本身的设计缺陷以及不合理的分布式框架配置，因此难以实现大数据系统中应用程序的性能。计算机理论的最高速度，因此如何定位大数据系统的性能瓶颈并分析瓶颈原因。值得研究。 本文提出了大数据系统的5层性能评估模型，为性能分析提供了可靠的基础，同时，提出了大数据系统的性能优化模型，可以弥补性能瓶颈。位置和瓶颈分析，并进一步优化性能。 基于这两个性能模型，实现了一个基于事件的性能工具来分析性能数据。 实验结果表明，这两个性能模型对大数据系统的性能评估和优化有效，可将大数据系统的平均运行时间缩短19％。

•AMM（敏捷成熟度模型） 全称Agile Maturity Model，是一套用来评估软件开发团队或者整个开发组织的当前敏捷状态和将来的目标状态的框架，评估的结果用来帮助团队识别改善点。 •可以评估一个IT组织的敏捷程度，其评估结果可以用来设定该组织敏捷实施的未来阶段性目标。 •AMM关注于敏捷方法的具体展现形式，即软件开发过程。因此AMM只评估软件开发团队的开发过程和实践，并不能用来评估一个组织的所有方面。

介绍如何使用`TF Lite model maker`库创建TensorFlow Lite模型。我们将在自定义数据集上微调一个预训练的图像分类模型，并进一步探索Tensorflow Lite支持的不同类型的模型优化技术，并将其导出到TF Lite模型。将创建的TF Lite模型与通过Tensorflow Lite 转换的模型进行详细的性能比较，最后将模型部署到web应用中。

principles_of_model_checking一本很好的模型检测的书，我很仔细的看了。希望对大家有帮助！

IET Control Theory & Applications LaTeX model， 这是最新的版本，欢迎大家下载。

matlab哈士奇代码路径损失模型 描述： 该项目的目的是在您选择的用例场景中为mmWave传输提供路径损耗模型。 因此，该文件夹提供了Matlab函数以及使用它的示例。 “ pathLossModel.m”函数生成路径损耗模型中使用的参数，该参数基于研究文献中广泛使用的方程式-参见所附论文中的方程式（2）（“预测准确性，灵敏度和参数稳定性的研究5G无线通信的大规模传播路径损耗模型”。 示例文件“ examplePLModel.m”显示了如何将Matlab函数与该软件包中提供的少量输入文件一起使用。 Matlab功能说明： 该函数提取路径损耗值（作为输入提供）的统计信息，并生成我们使用的路径损耗模型所需的参数（路径损耗指数和阴影因子）。 唯一的输入要求是一个“ .mat”文件，其中包含考虑的用例场景的路径损耗值。 这些路径损耗值可以通过使用信道探测仪和各种天线的测量获得，或者可以使用光线跟踪器进行估算。 路径损耗输入文件中的数据组织在Matlab函数的“ pathLossModel.m”的标头部分中进行了描述。 一旦提取路径损耗指数和阴影系数的标准偏差，该函数还将绘制路径损耗值和所用模

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UModeler_-_Model_your_World 2.8.9