FOURIER NEURAL OPERATOR FOR parametric pde

该模型是描述简单的参数化矩形基尔霍夫弯曲+扭板有限元模型。 每个模型的主要问题是找到对元素几何边界条件可行的元素参数或同质形状函数。 4Node-12Dof Kirchoff 板有限元分析结果（最大位移和支撑反力）已合并。 确实这个分析结果误差已经很小了。

该模型是描述矩形和参数化 Reissner-Mindline 曲壳有限元模型。 通常应用程序的 Reissner-Mindlin 板元模型比 Kirchoff 参数板有限元模型更简单。 每元素分析结果是搭配sap2000结构分析程序。 低阶有限元模型的误差总是比高阶有限元大。 该模型正在改进原子网格功能和应力应变分析模块。 ____这个类别有女性模特4Node-20Dof Par。 推荐曲壳8Node-40Dof Par. 推荐曲壳9Node-45Dof Par。 推荐曲壳和所有元素最大值代码。

matlab非参数代码非参数采样纹理合成 CS663 最终项目。 通过非参数采样进行纹理合成。 这是加州大学伯克利分校的 Alexei A. Efros 和 Thomas K. Leung 关于通过非参数采样进行纹理合成的论文的实现。 我们已经实现了 matlab 代码，最终报告包含最终结果。

Matlab程式码参数建模 可以在MATLAB中找到的参数化建模函数...现在可以在Python中找到！ （AR，ARMA，频率响应建模）的想法是让所有功能在以下位置列出： 关于许可证的注意事项：我编写的所有代码都是LICENSE文件中所述的BSD。 由MATLAB代码注释/启发的任何内容均具有其自身的属性。 鉴于这是大学的一个项目，我将不进一步探讨这个问题。 如果您想重复使用此代码，则应在此条件下进行研究。 现在，我们有： 使用Burg方法估算的Arburg自回归（AR）全极模型参数 感谢频谱Arburg（） arcov使用协方差方法估计AR模型参数 工作得益于频谱arcovar（） armcov使用改进的协方差方法估计AR模型参数 工作得益于频谱modcovar（） 使用Yule-Walker方法的核算估计自回归（AR）全极点模型 由于频谱算术（）工作 invfreqs从频率响应数据中识别连续时间滤波器参数 能够工作，这是由于找到了一个文件 invfreqz从频率响应数据中识别离散时间滤波器参数 不起作用:(只要实现了频谱中的polystab函数，这个文件就可以很容易地完成（几乎完

重击 用于计算符号互信息和熵的符号传递的Python模块

rhiocad CAD, based on OpenCascade. parametric, parametric 3D modeler. Fork of NaroCAD. Screenshots

背景减法已经成为基于视频的运动检测的流行方法。 本文通过对历史样本进行统计分析，结合构成模型的样本数，采样时间中心和最后时间点的参数，提出了一种新颖的统计参数模型，这些参数被现有的背景模型所忽略。 使用这些参数，可以及时准确地更新模型。 实验结果表明，该模型能够抑制尾部现象，阴影，光照变化，重复运动，杂乱区域等的误检测。

参数模拟能源 使用Python for EnergyPlus进行参数化建筑性能模拟 create_idfs.py 复制并处理现有的.idf文件以进行Monte Carlo模拟（即，使用随机采样技术创建多个.idf文件，然后在EnergyPlus中运行）。 dir data_files 将.csv文件存储在此处以获取变量参数及其定义的平均值和标准偏差。 equipment_props.csv（设备，照明，系统变量等的静态参数） mat_props.csv（材料） house_scheds.csv（时间表） 目录IDF 这是.idf文件的存储位置。 read_predictions.py 读取eplusmtr.csv文件，并将它们组合到一个数据框中。 然后可以将它们另存为.hdf文件，以加快加载速度。 read_measurement.py 具体项目。 这将从子计量系统，短期监

核密度非参数估计的matlab代码Non_Parametric_Kernel_Density_Estimation 我们建议使用基于核密度估计 (KDE) 的方法进行分类。 这种非参数方法本质上以一种有原则的方式为每个类提供了成员资格的可能性。 该实现用于： [1] MU Ghani、F. Mesadi、SD Kanik、AO Argunsah、A. Hobbiss、I. Israely、D. Unay、T. Tasdizen 和 M. Cetin，“基于树突棘分类的形状和外观特征”，Journal of神经科学方法。 任何使用此代码的论文都应相应地引用 [1]。 该软件已经在Matlab R2013b下进行了测试。 解压压缩文件后，启动Matlab，然后可以在根目录下运行“KDE_JNeuMeth.m”。 如果报告错误，则您可能没有以下某些 MATLAB 工具箱。 请确保您已正确安装以下 MATLAB 工具箱： 统计和机器学习工具箱 生物信息学工具箱 如果您仍然有问题，您可以给我发电子邮件，或者我会尽力提供帮助。 照原样，该代码使用基于析取法线形状模型 (DNSM) 和定向梯度直方图