测试 给定两个输入文件，计算t检验 概要：从t检验比较中返回平均值，sd和p值 用法：vga_tTest 注意：并且包含不带标题的单列数据。 编辑Makefile指向boost库，如果适用，还指向include目录。

特种设备使用登记和定期检验申请实施管理制度.pdf，这是一份不错的文件

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代码执行两个尾 Mann-Kendall 检验，修改后考虑时间序列的自相关（Hamed 和 Rao，1998）。 对照趋势的替代，检验向量 V 中趋势缺失的零假设。 测试结果在 H = 1 中返回，表明在 alpha 显着性水平拒绝原假设。 H = 0 表示未能在 alpha 显着性水平上拒绝原假设。

AOI—PCB的缺陷检测包括：底片的检查，覆盖有光敏抗蚀剂的板在进行显影线的潜像质量的检查，在铜的表面检查显影后的图像质量，检查导体电路图形的质量，钻孔后的质量检查，检查微孔质量，非传统微孔加工表面质量检查和集成电路的封装和装配的质量检查。 FPD—AOI的主要应用于以下检测：Mura缺陷检测，ColorFilter缺陷检测，色度、厚膜、光学密度检测，PI检测，LC液晶检测。检测工序遍布LCD、OLED以及TouchPanel产品等平板显示器件的生产环节，主要利用光学信号对其结构和外观做出检测并辅助其他功能性检测。主要目的有三：（1）避免不良品流入下道工序；（2）改善制程工艺和流程；（3）对

时间序列和面板数据方法的计量经济学包，涵盖单位根、协整和因果关系检验。在存在结构断裂的情况下进行广泛的测试。 例子 安装库后，所有可用程序的示例都可以在您的GAUSS主目录中的pkgs > tspdlib >examples目录中找到。该示例使用包含在pkgs > tspdlib >examples目录中的GAUSS和 .csv 数据集。 文档 这些过程的文档tspdlib可以在我们的Aptech TSPDLIB 文档页面上找到。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

新区保税物流中心检验检疫管理系统用户手册（企业端）简洁版

介绍如何用SPSS 软件包中新颖的ROC 分析法,来对一种或几种检验/ 诊断方法进行科学评价。[ 方 法] 回顾目前文献中的存在问题;对四格表排列、数据库录入以及ROC 命令默认设置提出应用或改变建议;举例说明定 性、定量资料的ROC 分析方法;介绍2 或3 种诊断方法诊断效能比较的ROC 分析方法与结果;ROC 分析结果与列联表 分析、logistic 回归及判别分析结果相印证。[结果] 按本文建议,ROC 分析能方便地对一种或几种检验/ 诊断方法进行科 学评价,算出其敏感性与特异性等6 项指标,且与其他3 种分析方法统一、对应。[结论] ROC 曲线能将诊断方法的敏感 性与特异性结合起来进行分析,而不是仅侧重于其敏感性或特异性,又能表示为“曲线下的面积越大,其诊断试验效果越 好”,既全面又直观,又与其他统计分析方法结果对应、统一,值得在检验/ 诊断方法科学评价中广泛应用。

matlab精度检验代码脑网类 我们很高兴地宣布，我们新的“大脑网络构建和分类”工具箱BrainNetClass-v1.0已在Github（）上发布。 它是由北卡罗来纳大学教堂山分校的IDEA（图像显示，增强和分析实验室）开发的。 它是一个基于Matlab的，开放式编码的，基于大脑功能连接的全自动网络疾病分类工具箱，具有易于使用的GUI，可以自动进行功能网络的构建，网络特征的提取和选择，参数优化，分类，模型验证和结果示范。 它旨在帮助编码和机器学习知识有限的其他领域的神经科学家，医生和研究人员，通过先进的算法轻松正确地构建脑功能连接组学[1-8]，并进行严格的个性化设置疾病诊断或其他分类任务。 希望该工具箱可以帮助标准化方法，并提高基于网络的分类的可重复性，可概括性和可解释性。 具体来说，BrainNetClass-v1.0为大脑功能网络的构建提供了丰富的算法，包括最近针对高阶功能网络开发的算法[1,4-6,8]以及那些利用稀疏表示和高级，生物学意义上的约束来实现鲁棒且一致的算法网络建设[2,3,7]。 此外，它还提供了基于标准且严格的基于网络的分类，可以选择特征提取，特征缩减，交叉验