互联网是一个不断生长与消亡的具有小世界与无标度特性的网络。基于此,在聚类系数可变的无标度网络上建立病毒传播模型。研究节点消亡速度、网络平均度、计算机连接度对病毒传播的影响。实验结果表明:节点的消亡速度越快,越能减缓病毒的爆发速度;网络的平均度越大,病毒传播越快;病毒爆发常发生在连接度较高的计算机上。这些结论对于防范病毒在互联网上的传播,具有重要的现实意义。

大量电动汽车(EVs)无序充放电会影响电力系统的安全与经济运行。随着EVs渗透率的逐步提高，研究EVs的有序充放电策略就具有实际意义。首先，在考虑EV充放电可调度时间与可调度电量、用户参与意愿因素的基础上，提出EV可转移充放电量裕度的概念，用于量化充放电量的调度灵活性。构建了计及可转移充放电量裕度的EVs充放电实时调度模型。其次，针对每个调度时段，该模型分两步求取EV充放电调度计划：第一步构建以调度时间区间内的系统总负荷水平的方差最小化为目标的二次规划模型，以求取当前时段EVs总的充电和放电功率；第二步发展以未参与充放电的EVs的可转移充放电量裕度最大化为目标的整数规划模型，求取满足第一步所求EVs总的充电和放电功率要求的充放电调度计划。然后，采用YALMIP/CPLEX高效求解器求解所构建的优化模型。最后，采用算例对所提EV充放电调度策略的有效性进行了验证，仿真结果表明所提EV充放电调度策略较EV随机充放电可明显改善负荷轮廓。

命令行输入两个txt文件的绝对路径，计算相似度，写进txt文件

#NeuroRA 从多模态神经数据进行表示分析的Python工具箱 概述 代表性相似性分析（RSA）已成为一种流行的有效方法，用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱，可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作，包括行为，EEG，MEG，fNIRS，sEEG，ECoG，fMRI和其他一些神经电生理数据。 此外，用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似度（NPS） ，时空模式相似度（STPS）和受试者间相关度（ISC） 。 安装 点安装神经元 纸 Lu，Z.，＆Ku，Y.（2020年）。 NeuroRA：来自多模式神经数据的表示分析的Python工具箱。 神经信息学前沿。 14：563669。 doi：10.3389 / fninf.2020.563669 网站及使用方法 在查看更多详细信息。 您可以在阅读或在下载

可以直接拿过来用，需要根据自己的算法修改一下

利用电子检测方法可得到大量的生丝横截面直径数据, 快速统计这些数据中的极大值与极小值在建立生丝扁平度新的评价方法方面具有重要意义。本文以极值的定义为数学依据, 基于图形化语言LabV IEW 编程实现了一组数据中极大值与极小值的查找。通过对程序执行后的结果进行分析发现, 该程序快捷、方便、准确度高、通用性强, 为后续研究生丝的扁平度提供了支持。

用余弦相似度算法写的c++程序，计算如“我 爱 看 电视”和“我 不 爱 看 电影”之间的余弦相似度。由于没有分词程序，所以需要用空格手动分词

为获取连续属性值数据集的最小属性子集，提出了一种两步约简方法．该方法以模糊粗糙集模型为基础，将描述条件属性和决策属性依赖关系的模糊依赖度概念进行了扩展，使其能对条件属性之间的依赖关系进行度量，利用属性与类别之间的依赖度选出候选属性集，然后根据单个属性与类别和属性之间的依赖度对候选属性集进行约简．仿真结果表明，该方法在有效降低属性维数的同时一定程度上保证了分类正确率．

非正交多址接入（NOMA）可以通过对资源的非交使用来提高频谱利用率，增加用户连接数，有望成为5G的关键技术之一。考虑基站端配备多根天线，针对上行免调度SIMO-NOMA系统中活跃用户数量未知的情况，提出了一种基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪硬融合算法(SAMP-HFA)。所提算法主要包括三部分：首先利用传统的SAMP算法估计基站端每根天线上的用户活动情况，接着融合这些检测到的用户活动信息获得一个公共的活跃用户集合，最后利用该集合估计活跃用户的传输数据。仿真结果表明，随着天线数目的增加，所提算法的误码率性能显著提高。

DevOps 能力成熟度模型评估 国内首个 标准 DevOps能力成熟度模型-总表 1.1过程-敏捷开发管理 1.2过程-持续交付 1.3过程-技术运营 2应用设计 3安全及风险管理 4组织结构