窗帘和比法matlab代码模型敏感性分析 用于分析模型参数敏感性的拉丁超立方采样和部分秩相关系数。 LHS + PRCC 是研究数学模型对其参数的敏感性的有用方法。 这有助于开发模型以了解其在各种参数范围内的行为，以及更好地了解参数估计中的不确定性如何影响模型给出的结果。 该过程的概述以 pdf 幻灯片格式提供。 蒙特卡罗研究中用于参数采样的 LHS 方法首先由 . 在不久的将来，BioRxiv（作为数学肿瘤学频道的一部分）将对该方法的实用性进行简要说明。 该存储库包含在 matlab 或 python 中进行 LHS+PRCC 分析的代码，具体取决于用户偏好。 MATLAB Matlab 文件 LHSPRCC.m 是主要代码文件，它调用函数 DrawSamples.m 来执行拉丁超立方体采样步骤、用于完成蒙特卡罗模拟的任何用户指定的模型函数，以及 UnariedPRCC.m 或 VariedPRCC.m计算部分秩相关系数（在单个时间/位置索引或所有时间/位置）。 LHSPRCC.m 还调用函数 plotSampleHists.m、plotSimulationOutput.m 和 pl

SAM-2,SCSI协议

双项-主题模型 Apache Flink的BTM实现。 有关算法的详细信息，请参见论文

二元分类模型比较 在本笔记本中，我使用生成的二进制分类数据比较了Scikit-Learn算法 ， ， ， ， ， 和简单的ANN在Keras和PyTorch中构建的预测精度。

从QAbstractTableModel派生自己的MyTableModel类，完成数据显示与编辑功能的参考工程。

交通流量预测项目 model 模型包 目前主要的用于执行预测的模型都存储在此仓库中，主要包含一下的类型 SVR及GA_SVR LSSVR及GA_LSSVR KNN_GA_LSSVM BP及BP_GA plot 绘图包 目前主要用于指定需要绘制的对象图表，以及对于数据图表的布局指定。 Line 线型图 Wireframe 线框图 data 数据包 目前主要用于指定数据处理的pipe流程，用于实现对于数据流程的预处理，以及输出等。 lib 基础库 构建程序所需的基础构件，包含但不限于程序元类包、程序类的基础原型、部分算法原型。 tasks 库 支撑了基础库中的任务执行流程，主要用于执行任务 列出可执行任务 python -m tasks list 执行任务操作 python -m tasks start ... 绘制图表 绘制流量预测

使用目标检测的Deep-CNN模型 在这种情况下，使用预训练的卷积神经网络（CNN）MobileNet SSD（单发多盒检测器）模型来检测对象，并通过在对象上方添加一个包含对象名称的框来将对象定位在图像边界内等级和准确性。 mobilenet-ssd模型是旨在执行对象检测的Single-Shot Multibox Detection（SSD）网络。 通过使用SSD，我们只需要单张拍摄即可检测图像中的多个对象。该模型是使用Caffe *框架实现的。 要运行代码，只需运行RUN：python object_detection_image.py或python realtime_object_detection.py

交运设备-汽车周报2019第18期：国产Model 3开放预订，自动驾驶仿真蓝皮书发布-长城

Raspberry Pi 3 B+ （树莓派3B+）主板规格说明书，英文版。

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