matlab代码影响Codigos-Tese 代码是我的硕士论文的一部分。 本文的目的是了解如何使用Ising模型的类型来复制人类行为。 产出缺口被理解为国内生产总值的变化。 人们对经济增长（预期）的感知方式会影响经济，进而影响中央银行的货币政策。 Ising模型的变体将用于在模型社会上复制对产出缺口预期的创建和扩散。 最终目标是了解此类模型可以模拟央行的最佳货币政策的准确性。 大多数代码是用Python编写的，而其他代码则是用MATLAB编写的。

java gui程序源码数据库管理系统图形用户界面 项目结构概述： 后端：操作来自 Mircosoft SQL Server 的连接和结果 DataGetter：直接获取一些通用数据，例如。 数据库中的表名 指标：每个数据质量维度的指标类 ObjectClass：自定义对象类 参考：决定如何处理CSV数据 Frontend：处理Backend和用户请求之间的交互 功能： 用户将使用此页面启动程序： 成功登录后，他们将到达指标页面： 小窗口将显示指标的结果： 可以将结果与放大功能进行比较 对其他组件的评论： target/Data_Quality_Metrics-1.0.jar 是程序本身 DBMS-GUI/src/main/java/Main.java 提供了一个“Dummy” Main.class 以便在 jar.File 中实现 JavaFx

MIT大学的硕士论文,我花了400馆际互借到的

使用深度学习对加密流量进行分类 该存储库包含在2018年DTU Compute的硕士学位论文中使用和开发的代码。 教授一直是该硕士论文的导师。 来自一直是该项目的联合主管。 在本文中，我们研究和评估了使用神经网络对加密网络流量进行分类的不同方法。 为此，我们创建了一个具有流/非流焦点的数据集。 数据集包括七个不同的类，五个流分类和两个非流分类。 本文是对Napatech A / S的初步概念验证。 我们提出了一种新颖的方法，其中利用了网络流量的未加密部分，即标头。 这是通过将会话中的初始标头串联起来，从而形成一个签名数据点来完成的，如下图所示： 通过使用前8个和16个标头创建的数据集在此存储库的datasets文件夹中可用。 我们通过在串联头数据集上运行t-SNE来探索数据集。 从下面的t-SNE图可以看出，该图显示了合并的所有单个数据集，似乎可以对单个类进行分类。 在使用基于标头

跳一跳matlab代码论文 我关于使用基于定时自动机的流量抽象自动优化调度程序合成的硕士论文的存储库。 （使用定时游戏自动机、Dieky Adzkiya 和 Manuel Mazo, Jr. 调度事件触发的网络控制系统） 在matlab文件夹中，可以找到用于生成交通模型抽象的 C. Hop 代码的编辑版本。 main.m 文件包含描述系统和查找抽象的所有参数。 更改 wrt C. Hop 的代码： 实现了二分搜索以找到每个部分的触发时间的下限和上限 边界和可达性分析在一个函数中完成，并使用并行循环来加速过程。 结果会自动保存到 .mat 文件中 在python文件夹中，找到了定时自动机和抽象的 python 实现。 可以通过 G.Gleizer 使用 ETCTime 或通过加载由 matlab 代码保存的 .mat 文件来创建抽象 为了重新创建上述论文中的网络和控制回路，实现了 ControlLoop 和 Network 类。它们继承自 TGA 类，并且可以导出为 Uppaal XML 图。 为此，这些类使用的 ta 中包含了 pyuppaal 的改编（部分）版本。 test.py 中

磁栅是一种位移测量技术。由于磁栅具有良好的抗干扰能力,对环境要求低,可以工作在多灰尘,潮湿,多油污等环境中正常工作。但是磁栅位移传感器的精度较低,难以实现绝对位移输出,基于课题来源,本文从传感器结构出发,通过对磁栅传感器结构改进同时获得细分信号和节距信息信号,并采用高精度的电子细分来提高磁栅的精度,通过设计磁编码序列来解决绝对位移输出的难题,来设计出可以工作在恶劣环境下的绝对式磁栅位移传感器。 本文介绍了国内外位移传感器的现状,通过对比分析,选取球栅结构进行设计,并对传感器的结构加以改进,对传感器的读数头,感应线圈激励线圈组的绕线方式,铁芯结构进行了设计,从感应线圈中获得高质量的细分信号,并在尺身上录制磁编码信号,利用霍尔传感器采集出磁编码信号来实现绝对位移的输出。对设计的传感器的测量原理进行了深入的研究,通过ANSYS软件对设计的磁栅位移传感器的磁场进行模拟仿真,探讨其电磁分布情况,得出传感器位移与输出电压信号的规律。引入高精度的CORDIC算法对传感器细分信号进行电子细分,并对CORDIC算法进行了优化,对优化后的算法进行了仿真。对磁编码序列进行了研究,采用m序列对直线型和圆环型的各种情况进行了讨论,给出了编码的步骤和方法。最后对信号处理模块进行了仿真,分析了误差来源。 论文主要工作归纳如下： 1)重新设计了磁栅传感器结构,可同时获得细分信号和节距信息信号,用ANSYS软件分析了传感器在静态和动态情况下的磁场规律,得出间隙在1mm到2mm之间,可以得到比较好的输出信号。 2)引入CORDIC算法对细分信号进行细分,对16位CORDIC算法进行优化,减少了2/3的ROM空间,将适用范围提升到整个360。,仿真后可以对一个周期的信号进行215细分,解决了精度低的问题。 3)对磁编码进行研究,引入m序列简化编码的步骤,可以很容易的得到编码序列,适应于直线,圆环的编码,简化编码的步骤和难度,解决磁场传感器的难以实现绝对位移的问题。

matlab代码影响基于自动编码器的单图像超分辨率 介绍 单图像超分辨率（SISR）是计算机视觉中的不适定问题，并且在视频编码的背景下显示出其潜力。 自从SRCNN [1]模型首次提出以来，训练基于深度学习的模型来执行超分辨率已成为该领域的当前研究重点。 基于深度学习的超分辨率的当前流程如图1所示。首先使用双三次/ SHVC方法将原始图像降采样为低分辨率图像，然后通过插值方法将低分辨率图像放大。 插值图像用于深度学习模型的训练和测试。 图1：当前基于深度学习的SISR模型的一般结构。 在该项目中，发现不同的下采样方法对基于深度学习的SISR模型的训练和性能有深远的影响。 使用几乎没有别名的下采样和内插方法进行训练对网络恢复高一半频率的信息没有帮助。 基于这些结论，设计了一种可以同时学习下采样和上采样操作的自动编码器模型，希望该自动编码器模型可以学习适当的下采样方法，以便在上半频率范围内获得更多信息。可以恢复的。 测试结果表明，与VDSR [2]模型相比，该自动编码器模型可以实现更高的PSNR值。 自动编码器模型的结构如图2所示。图2：基于自动编码器的SISR模型的结构。 表1给出了测试

自己搜集的网络拓扑自动发现的资料，包括两篇硕士论文和一些网页上复制的资料，比较有用，没分了，没办法，以前的资料都不要分的。

OpenFOAM：求解器和案例 使用 OpenFOAM 工具箱制作的求解器和案例（一些用于我的硕士论文） 使用 GitHub 进行版本控制使我能够跟踪使用 OpenFOAM 开发求解器的进度。 目标是在考虑温度相关粘度的情况下模拟 PCM。 第一步是验证名为 viscobbSimple 的求解器。

光流方法 均值滤波图像 中值滤波图像 差分图像梯度 边缘梯度 双帧差分统计累积量 三帧差分像素累积量 像素变化与运动梯度 基于梯度的方法 基于匹配的方法 基于能量的方法 基于相位的方法 神经动力学方法 运 动 特 征 提 取 方 法 人体动作行为识别—运动特征提取 * * 运动梯度特征 光流特征 边缘梯度特征 像素变化特征 两种总体思路： 1. 直接利用前景所特有的信息检测前景； 2. 先得到背景图象，然后将输入图象减去背景图像从而得到前景图象。 *