matlab自相关代码通过符号回归进行生态发现 通过符号回归揭示复杂生态动力学的代码回购 陈以泽，Marco Tulio Angulo和Liu Yang-Yu 被BioEssays接受，2019（作为封面故事），第41卷，第12期 动机 了解复杂生态系统的动态是维持和控制它们的必要步骤。 然而，逆向工程生态系统动力学仍然具有挑战性，这主要是因为生态系统可能会采用非常广泛的动力学类别，这使得选择合适的模型结构来应用参数推论方法具有挑战性。 在这里，我们建议通过符号回归来缩小这种差距，这是一种机器学习方法，可以从时间数据中自动对模型结构和参数进行逆向工程。 关于发现的生态动力学的一些结果 在这里，我们显示了一些生成的样本以及样本的自相关 语言和依存关系 我们使用Matlab来实现该算法。 具体来说，我们使用开源Matlab包在符号回归算法中启用了多基因搜索。

随着智能移动设备的普及，Android恶意软件的威胁正在Swift崛起。 Android APK上的现有静态分析技术更多地关注程序包配置，而不是代码本身。 Android应用程序调用系统API来实现功能并执行行为。 不同类型和代码系列的恶意软件共享相同的API使用模式和调用结构。 这项研究建议为每个APK在不同的代码分层层（即数据包，类和功能）上构造其API使用特性。 树结构用于描述和呈现此类API使用信息。 通过比较这样的树结构，可以计算出APK相似度，并且可以对APK进行聚类以揭示恶意软件类型/家族类别。 初步实验验证了该方法的有效性，结果表明了该方法的有效性和准确性。

api21以上运行效果，activity切换的共享元素过渡+CircleReveal动画。 博客地址：http://blog.csdn.net/tm1989tm/article/details/51025309

5G时代物流企业将如何突围 “白皮书”揭示行业现状.pdf

用单细胞数据绘制癌症的免疫抗性 该资源提供了Jerby-Arnon等人研究中开发的代码。 “黑色素瘤生态系统的单细胞RNA-seq揭示了与免疫疗法临床结果相关的T细胞排斥的来源” 。 它重现了这项研究的关键结果，可用于其他单细胞研究人群，探索癌症中的细胞相互作用。 要求 R（已在R版本3.4.0（2017-04-21）中进行测试-“您愚蠢的黑暗”）。 R库：scde，matrixStats，plotrix，plyr，ppcor，生存，ROCR，Hmisc，rms，mixtools，lme4，lmerTest 数据 数据在 （ ImmRes_Rfiles.zip ）中提供。 在门户网站中，您还将找到已处理的单细胞以及。 快速开始 为了重现Jerby-Arnon等人报道的结果。 从下载ImmRes_Rfiles.zip 。 解压缩文件，然后将结果数据目录移动到ImmuneResistanc

格兰杰因果关系与新因果关系揭示了沪深300现货与其指数期货之间的因果关系

临床数据分析揭示了胃癌的三个亚型

事实证明，下一代测序（NGS）是描绘多种癌症分子亚型的强大工具，并且可以揭示整个癌症进展过程中基因组突变的积累。 使用深度测序技术从喉鳞状细胞癌（LSCC）患者获得全基因组microRNA（miRNA）和mRNA表达谱，并通过综合计算方法进行分析。 大量蛋白质编码和非编码基因被检测到差异表达，表明LSCC细胞中的功能转换。 总共检测到127个突变基因与外胚层和表皮发育显着相关。 发现有11种miRNA差异表达，其中包括潜在的癌症抑制miRNA mir-34c，其表达明显下调。 对mRNA和miRNA转录组的综合分析进一步揭示了11个miRNA和138个靶向基因之间的相关动力学，从而形成了对LSCC发育的高度动态的共调节网络响应。

系统详细地解说：阻抗为何用矢量或是复数表示的原因。为弟兄们更深刻清晰地了解电路中信号动向态的特点与规律。

自适应光学揭示星系碰撞