基于上市公司公告信息的选股因子设计金融分析.docx

人造水雾可有效衰减红外辐射而广泛应用于目标红外隐身领域,获得最佳消光效果的水雾粒子半径分布区间成为国内外研究的重点和难点。在米氏(Mie)理论的基础上给出了粒子消光的物理和数学模型,总结了确定人造水雾最佳消光半径的三个条件,采用散射相函数和消光效率分析相结合的方法,经过Matlab编程计算分析了针对中、远红外波段的水雾粒子最佳消光半径,获得了较为明确的粒径分布区间,给出了中、远红外波段的最佳粒径分布规律。该结论可对舰船及陆路目标的红外隐身及消防灭火研究提供参考。

机器学习中涉及到统计学部分的知识，因子分析，是一份讲义，有概念和实例

共视控制 Covid Control是一种免费且可评估的机器学习模型，可预测Covid19日案例（7天移动平均值）的未来数量。 使用LSTM和强化学习对非药物干预（NPI）进行量化。 利用机器学习挽救人类史无前例的全球健康能效新型冠状病毒（COVID-19）的生命，以帮助拉平曲线。 开发数据驱动的AI系统以预测感染率并制定区域政府，社区和组织可以实施的干预计划（IP）。 当国家重新开放经济和社会时，干预计划可以减少感染病例，最大程度地减少负面经济影响，并带来更好的结果。 动机：Covid19大流行React 3Blue1Brown的“指数增长和流行病” Covid19视频： 目标是开发一种机器学习模型，以预测未来全球Covid案例的数量： Part1预测器：LSTM长短期记忆预测器模型 使用LSTM长短期记忆以最高的准确性估算未来每天发生的COVID-19病例数，并开发了一种预测器模型

提出了一种绿茶成分分析和种类鉴别的新方法。利用FS920荧光光谱仪测量得到国内生产的26个绿茶样品的三维荧光光谱矩阵(EEMs),建立了不同种类绿茶在特定范围内(激发波长为300～550 nm,发射波长为310～750 nm)的三维荧光光谱图和等高线光谱图。采用平行因子分析法(PARAFAC)计算得到绿茶的3因子激发-发射光谱轮廓图和样品因子投影得分图。通过因子光谱特征分析确定绿茶的三种主要成分(茶多酚、黄酮醇及叶绿素); 通过三维荧光光谱图和等高线光谱图的图谱特征和样品因子投影得分图的分析,证实三维荧光光谱技术和平行因子分析法对绿茶进行成分分析和种类鉴别,是一种高效、精确的方法。

本文通过淮海经济区内的8个城市（宿迁、连云港、宿州、商丘、济宁、枣庄、徐州、淮北）进行经济发展、社会安定与和谐、生态环境、文化教育、生活舒适度的相关数据收集整理，构建了宜居城市的评价指标系统，借助R语言和SPSS统计软件运用因子得分法求得宜居城市的综合评价指数，给出8座城市的宜居水平排名。说明了宜居城市建设在实现城市可持续发展中的重要性，并对如何进一步提升城市的宜居水平给出建议。

20运行程序sGDOP.m可得到三站GDOP仿真结果，更改程序中s_x

空气污染是目前的热点问题,导致主要污染物浓度变化的原因错综复杂,影响程度大小也各不相同。统计北京和广州两个城市的2016年5月份的污染物浓度和气象情况,对各个气象因子与污染物浓度进行相关性分析,得到两个变量间的Pearson系数并进行了比较。找出了两城市的主要污染物并总结两个城市的空气污染物变化情况,分析得出了大气影响因子受不同污染物的影响关系。

SumProductLab 提供了一组用于构建因子图的基本因子节点。 人们可以通过实例化必要的约束节点、将它们连接起来并提供一些证据来尝试想法。 和积（或置信传播）算法将计算整个网络中每个节点的消息。 最后，可以计算图中任何变量的边际概率。 因子图可用于对各种系统进行建模。 这意味着可以使用相同的算法来解决不同性质的问题。 提供了示例来演示预定义因子节点的用法。 可以在随附的 SumProductLab 参考中找到更多信息。 有关启动和安装，请阅读 SumProductLab 快速启动。

在蜂窝网无线定位中,到达时间(TOA)或到达时间差(TDOA)中的非视距(NLOS)误差会导致移动台的位置估计出现较大偏差。为了减轻NLOS误差的影响,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的非视距误差消除算法。算法通过引入一个NLOS转换因子改进EKF的迭代过程,消除NLOS误差对定位估计的影响。计算机仿真结果表明,在NLOS环境下定位精度的提高是显著的。