东南亚小菜蛾与菜蛾（盘）绒茧蜂遗传格局相关性研究，陈伟军，尤民生，小菜蛾Plutella xylostella (L.)，鳞翅目昆虫，是全世界十字花科最具破坏力的害虫之一。菜蛾（盘）绒茧蜂Cotesia vestalis(plutella) Haliday，膜翅�

m序列的生成及其相关性的matlab分析.doc

杰斐逊实验室与CLAS的合作比较了一系列核目标的核parton分布，发现在深无弹性的轻子-核散射中测得的EMC效应具有很强的“憎憎性”。 这一令人惊讶的发现表明，与p-p或n-n相关性相比，核波函数中相邻n和p个核子之间的短程相关性要强得多。 在本文中，我们提出了确定性的实验测试，以解释核磁共振对电磁场效应的等距性质的解释：高能He4核的靶A上的衍射解离为相对横向动量高的成对核n和p， α+ A→n + p + A'+ X。 n-p事件与p-p和n-n事件的比较直接测试了假定的同位旋对称性的破坏。 该实验还测试了QCD级别的替代方法对等电EMC效应的解释。 特别是，它将测试基于等旋零[ud] diquarks的核波函数中隐藏颜色自由度的建议。

本书揭开了相关性搜索的神秘面纱，告诉大家如何将Elasticsearch 或Solr 这样的搜索引擎作为可编程的相关性框架，从而表达业务排名规则。从这本书中你可学会如何结合各种外部数据源、分类方法以及文本分析手段对相关性进行编程，以满足用户的个性化需求，将令人满意的搜索结果呈现给用户。此外，相关性搜索也需要一定的软性技能。本书还将告诉读者怎样与业务人员协作， 为业务找到正确的相关性需求，从而在搜索产品的整个研发生命周期内，实现相关性改进的良性循环。本书介绍了搜索引擎的基本原理，及相关性搜索的调试技术，用大量实例的方式详述了搜索引擎的诸多特性，以形成一整套针对相关性搜索的系统化方法，并倡导致力于提高搜索质量的企业文化。

金融占星术统计 自古代文明以来，人们观察到，当特定的行星循环重复发生时，自然又会发生一些与过去相似的世俗事件。 在公元前1800年注意到这种相关性的，我们在2021年，占星术仍在实践中，受到某人的爱戴，而另一些人则恨之入骨。 某些预测能力可能隐藏在行星周期的背后吗？ 好吧，让我们考虑一下...从统计学家和市场分析师的角度来看，完全可以接受可能存在可以预测价格的季节性影响。 正确的？ 通常在时间序列中，按Wikipedia页面中的说明，按季节，按月，按周，按季度等来模拟。 如果您对此进行考虑，您可能会问：一年，一个月或一天是什么？ 这只是时间度量，但结果是这些度量与行星有关：我们的年份是地球经度位置与太阳的关系。 我们的月份大约是28天的月球自转周期，而我们的24小时（昼/夜）是地球自转周期。 最后，我们的日子名称与某些行星的名称相似，并且有其意图，如《维基百科页面所述。 阿兹台克人也有一

SAP相关性(OD)语法作用及实例,SAP VC的超级配置方法，如何使用可配置的条件去实现SAP中的功能。 SAP-CO/PP模块适合实施顾问使用

风电容量可信度是衡量风力发电对电力系统可靠性贡献的重要指标，准确快速地计算风电场可信容量是含风电系统规划的基础。处于同一风区空间位置临近风电场出力具有相关性，采用Copula函数描述空间相邻风电场之间的出力相关关系，构建多风电场出力的联合概率分布模型。在此基础上提出出力相关的多风电场容量可信度评估方法，并采用截弦法计算得到风电场的容量可信度。以加入风电的IEEE RTS-96系统为例，仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。

#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

matlab地震响应代码学习地震噪声相关性 一个用于学习目的的包。 用 Perl(SAC) 和 Matlab 编写。 预处理 0.获取数据 获取文件 1.SEED 到 SAC（SAC PZ/RESP 提取） 种子文件 2.重命名 重命名.pl 3.去除仪器响应 转移.pl [4].resample 重采样文件 5.cut to day then hours & rmean, rtrend, Taper cut_day.pl cut_hour.pl 比较吵 6.时间归一化 6.一点 onebit.pl 6.b 运行绝对平均值 run_abs_mean.pl 7.自动相关和锥度 acor.pl 8.光谱美白 8.a 谱域运行绝对均值 白化蛋白 8.b 解卷积窗口相关 去卷积.m 后期过程 9.过滤器 过滤器.pl 10.stack（标准化） 堆栈文件 11.AGC oneday_agc.m 附录 参考：本森、GD 等。 (2007)。 处理地震环境噪声数据以获得可靠的宽带表面波色散测量。 国际地球物理杂志 169, 1239–1260。 来自 . AGC 代码来自 .

由 Halleyhit 于 2018/09/21 haleyhit@sjtu.edu.cn 开发 如何使用我=用户数据（数据）； 数据：仅由字符串组成的单元格。 每列表示一个属性或物理量。 每行表示一个示例或案例。 例如数据={'彼得''180'； 'White' '190'} 表示彼得身高 180 厘米，怀特身高 190 厘米。 注意：只允许使用字符串I：由频率表组成的单元格。 每列与单元格A的含义相同。每行是按频率降序排序的字符串。 这个图是什么意思这幅画是由一些五颜六色的环组成的。 每个环表示单元格 A 中的一个属性。颜色表示频率，颜色越深表示频率越高。 当颜色随机分布时，数据不相关，如example.m中的图1。 当两个相邻的环具有相同的形状时，环的两个属性具有良好的相关性，如example.m中的图2。 更多解释将在论文中发表（待完成）。