美国能源部数据集 来自美国能源部的重要数据集列表，按办公室、国家实验室和/或功能分类。 为什么这个项目 对于 2015 年 4 月 29 日的第一次创建了与会议讨论相关的美国能源部数据集的。 除了将数据集的元数据作为 Word Doc 提供之外，我们认为将其作为和格式的机器可读数据提供也很重要。 于是，这个项目就成立了。 然后我们意识到，如果数据是机器可读的格式，那么就不需要并行维护人类可读的版本。 相反，我们可以使用最新的 JSON 数据来动态呈现我们的。 有了这个简单的见解，人类可读的形式将永远不会与机器可读的形式失去同步。 在封面下 如果您希望为本 repo 中描述的类别和数据集做出贡献，了解类别和数据集相互关联会很有用。 此外，了解在哪里存储和管理数据很有用，以便将更改传播到机器和人类可读的格式。 数据模型 数据模型由两个“表”组成——类别和数据集。 类别表具有以下字段：

python3读取.mat文件： 代码：  from scipy import io mat_file = r'/home/data/1.mat' io.loadmat(mat_file) 报错： Traceback (most recent call last):   File "/home/user1/test.py", line 78, in     show_mat(mat)   File "/home/user1/test.py", line 50, in show_mat_flow     x = io.loadmat(mat_file)   File "/home/user

DOE（DESIGN OF EXPERIMENT试验设计）在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。

无论在六西格码管理，还是在工程品质、科技研发等方面，试验设计都是我们常用来解决问题的方法，其应用可以说涵盖所有的行业。

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实验设计（design of experiments DOE）是一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法。通过对实验的合理安排能以较小的实验规模和较少的实验次数，较短的实验周期和较低的实验成本，得到理想的实验结果和得出科学的结论。

% 此函数用于生成拉丁超立方体或 sobol % 基于用户提供的约束和所需大小的准随机集% 用于敏感性分析或 GA 总体初始化% 注意：需要统计工具箱%% 示例用法： % 在这个例子中，4 个设计变量是通过一个矩阵隐式定义的% 表示上限和下限（分别为第一行和第二行） % % 任何需要整数约束的变量都通过% 标志向量，其索引对应于它们各自的索引% 变量。 True 表示变量受整数约束。 % 在下面的例子中，只有第三个变量有整数约束% 应用% % 调用这个函数，在这个例子中将创建一个 200 x N 的变量在应用的界限和约束内设置的 % sobol。 % % myDOEbnds = [-1.75, 32.4, -1, -234.2; 3.95、112.56、9、156.37]； % myDOEintcon = [0 0 1 0]; % myDOEset = createdoe(200,myDO

完整英文电子版 79 FR 7845 - DoE Energy Conservation Program：2014 Energy Conservation Standards for External Power Supplies（EPS)-外部电源（EPS）节能标准 。根据1975年能源政策和节约法案（EPCA）的修订，今天的最终规则修订了目前适用于某些外部电源的节能标准，并为其他目前不需要满足此类标准的外部电源建立了新的节能标准。通过分析，能源部已经确定这些变化符合EPCA的要求，即这些产品的任何新的和修正的节能标准将导致显著的能源节约，并且在技术上是可行的，经济上是合理的。

该ppt介绍了实验设计中的田口方法，个人认为不错 共享一下