计量经济学 主要目标是使用MATLAB和Python（在项目中）实现计量经济学方法。 我特别感兴趣的方法是那些在那些程序中未完全实现的方法，并且在我看来，这些方法对于经济研究非常有用。 此存储库中的前两个项目是“简单引导程序包”和“ SVAR”。 第一个包含引导程序技术，可处理随机样本和相关数据，而第二个则是使用短期和长期限制来估计本地标识的结构VAR。 我已经记录了每个项目（.pdf文件），以简单的方式展示了我们如何实现这些方法。 阅读“ SVAR.pdf”，“一个简单的Bootstrap软件包.pdf”，“关于Monte Carlo模拟的注意事项[Spanish] .pdf”和“关于计量经济学的注意事项I [Spanish] .pdf”。 欢迎提出意见，建议和批评家。 贡献者 亚历克斯·卡拉斯科（Alex Carrasco）/

Active Structural Control Theory and Practice-T. T. Soong.pdf

sae matlab代码机翼结构优化 Matlab中机翼结构优化的一套工具。 该代码最初是为 UFMG 航空设计团队（Uai, Sô！Fly！）的 SAE Aerodesign Brasil 比赛开发的。 去做 重构代码以使其更加模块化。 完整的文档资料。 改进 实施其他梁横截面。 实施箔几何扭转。 实施机翼后掠。 实施翼片空气动力扭转。 实施复合层分析。 下一个版本 迁移到 Python。 迁移到 OpenMDAO。 参考 机身和设备工程报告第 45 号，AD-A955 270，1955

pyCUFSM 描述 这是约翰霍普金斯大学的Benjamin Schafer博士等人编写的CUFSM v5.01分析部分的内容，从其原始MATLAB语言到Python v3，使用了Numpy和Scipy软件包进行矩阵处理和其他高级数学功能。 该项目的目标是创建可用于基于云的应用程序的CUFSM的派生产品。 该项目不以任何方式隶属于本杰明·谢弗（Benjamin Schafer）博士或约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）。 可以从以下地址访问原始MATLAB CUFSM程序： ://www.ce.jhu.edu/bschafer/cufsm/ 局限性 没有GUI-尽管CUFSM的MATLAB版本包含完整的图形用户界面，但在此项目中，除了基本的命令行界面之外，我将不做任何其他事情（尽管欢迎其他贡献）。 我希望该程序包的用户将拥有自己的用户界面，并且该程序包

此函数计算两个图像之间的复小波结构相似指数 (CW-SSIM)。 请尝试一下，如果有问题请告诉我。 重要的一点：你需要下载 matlabPyrTools 包，可以在这里找到： http ://www.cns.nyu.edu/~lcv/software.php 谢谢梅胡尔

SDNET2018是带注释的图像数据集，用于训练，验证和确定基于人工智能的混凝土裂缝检测算法。SDNET2018包含超过56,000张开裂和未开裂的混凝土桥面板，墙壁和人行道的图像。 Structural Defects Network (SDNET) 2018_datasets..txt Structural Defects Network (SDNET) 2018_datasets..zip

Principles and Practice of Structural Equation Modeling 3nd edition

解压密码：123 安装说明：https://blog.csdn.net/hongfu951/article/details/118517942 ASDIP结构钢是一个通用的应用于设计的钢造型，结构和设计。应用程序根据最新和现代的建筑规范标准设计结构，如AISC 360，用户可以依靠应用程序的计算和所有推荐。现在，在错误和问题更少的情况下，执行计算更加快速、简单和准确 ASDIP结构钢不仅允许用户设计简单的模型，也允许用户设计复杂的结构和模型。该应用程序包括一个交互式的现代用户界面，使它更方便用户设计和建模任何类型的结构与细节，质量和完善。它具有与windows平台完全兼容的能力，消耗的系统资源和功耗更少。它为用户提供了材料约束的自动和参数化计算、通过项目管理窗口易于控制和访问、金属构件的快速设计等自动化任务和过程。

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全球结构地震损害预测 使用深度学习技术来检测地震后带有铰链/接头的结构中的损坏。 用于训练数据的网络包括：“一维卷积神经网络”，“ LSTM网络”，“使用频谱图的二维卷积神经网络”。 使用连接到铰链/接头的加速度计记录X和Y轴的数据，并使用SAP2000生成地震情况。 可以在以下位置找到用于训练的数据：（请参考数据集的.zip文件。文件夹中的笔记本未更新） 检查数据后，文件“ Data and Discrepancies.txt”描述了数据中每种情况下发现的差异。 请参阅文件“地震损坏检测2数据预处理.ipynb”以处理数据。 请参阅文件“地震破坏预测2-准备I＆O.ipynb”，以准备要馈入网络的数据并生成两个X＆Y轴的频谱图。 有关训练1D CNN和LSTM的信息，请参阅文件“ Earthquake Network Training 3.ipynb”。 随附的笔记本可能还包