Michael Blaha and James Rumbaugh. Object-Oriented Modeling and Design with UML, 2nd Ed. Pearson Prentice-Hall

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食源性疾病总是通过多种媒介传播（例如新鲜蔬菜和水果），并揭示出多层网络可以传播具有复杂相互作用的致命病原体。 在本文中，首先，我们使用仅依赖于两个分布的“自上而下”的分析框架来描述具有任意数量层的随机多层网络。 这两个分布是多层网络的重叠度分布和边缘类型分布。 其次，基于这两个分布，我们采用多层网络多样性的三个指标来衡量网络层之间的相关性，包括网络的丰富性，相似性和均匀性。 网络丰富度是形成多层网络的层数。 网络相似度是不同层共享同一边缘的程度。 网络均匀度是每层边缘数的方差。 第三，基于简单的流行病模型，我们分析了网络多样性对协作与竞争共存的相互作用流行病阈值的影响。 我们的工作扩展了“自上而下”的分析框架，以处理更复杂的流行病情况和更多的多样性指标，并量化了层间协作和层内传输的阈值之间的折衷。

地质统计学当前最新的介绍书籍之一，是2012年的第二版

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COGS-109建模和数据分析 该项目使用线性回归和K均值聚类对饮食习惯数据集进行分析，该数据集包含确定肥胖的变量。 研究重点： 使用探索性线性回归和聚类，我们旨在检查数据集中的几个属性，以发现哪些是预测个体体重的最佳指标。数据集信息： 该数据集包含从墨西哥，秘鲁和哥伦比亚的个人收集的数据。该数据可用于根据饮食习惯和身体状况估算肥胖水平。有2111个实例和17个不同的属性。此外，使用体重不足，正常体重，I级超重，II级超重，I型肥胖，II型肥胖和III型肥胖的值对数据进行分类。笔记： 主要报告可在以下位置找到：“ COGS 109最终报告.pdf” 包含我们的代码的Jupyter笔记本可在以下位置找到：“ COGS 109 Final report.ipynb” 演示海报可以在以下位置找到：“肥胖分析海报” 我们使用的数据集可以在以下位置找到：“ ObesityDataSet.csv”

搞CFD和湍流模型的 经典书籍， 仅限学术交流

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