在这种情况下，惯性振荡是通过另一种方法来模拟的，即隐式方法。

针对网络视频元数据信息缺失严重和多媒体数据本身特征难以提取等问题，提出了融合评论分析和隐语义模型的网络视频推荐算法。从视频评论入手，通过分析用户对不同视频的评论内容以判断其情感倾向并加以量化，继而构建用户对项目的虚拟评分矩阵，弥补了显式评分数据稀疏性问题。考虑到网络视频的多元性和高维度特性，为了深度挖掘用户对网络视频的潜在兴趣，针对虚拟评分矩阵采用隐语义模型( LFM) 对网络视频分类，在传统的用户—项目二元推荐系统基础之上添加虚拟类目信息以进一步发掘用户—类目—项目关联关系。实验在多重标准下进行，对 YouTube 评论集的实验表明，所提推荐方法获得了较高的推荐精度。

lsb隐写，MATLAB实现

Python 实现LSB算法进行信息隐藏 包含空域与变换域 JPEG信息隐藏算法 对PDF文件进行信息隐藏 基于卷积神经网络的隐写分析 Matlab SRM、SCA隐写分析• 空域编码是指在图像空间域进行编码，也就是直接针对图像像素进行编码 • 对像素进行编码，如 LSB 算法，主要有下面两种方式 ◦ 光栅格式 ◦ 调色板格式 GIF(graphics interchange format) • 一个图像编码标准往往包括多类编码方法，一个图像仅仅是其一类方法的实例。例如，常见的 BMP（Bitmap）、 TIFF（ Tagged Image File Format）、 PNG（Portable Network Graphics）均支持光栅格式与调色板格式编码，对这两种格式 编码分别又支持多种具体编码方法 LSB 隐写算法 --- • LSB 隐写是最基础、最简单的隐写方法，具有容量大、嵌入速度快、对载体图像质量影响小的特点 • LSB 的大意就是最低比特位隐写。我们将深度为 8 的 BMP 图像，分为 8 个二值平面（位平面），我们将待嵌入的信息（info）直接写到最低

em算法matlab代码电磁场 HMRF的MATLAB实现，如“通过隐马尔可夫随机场模型和期望最大化算法对脑MR图像进行分段”（Zhang等人，2001年）所述。 HMRF被应用于从OASIS脑截面数据集中分割图像，但是提供的代码可以针对任何3D图像分割进行修改。 您可以在什么上测试此算法？ 任何3D图像，但我已经使用OASIS截面数据集验证了模型。 该数据集由416名18-96岁的正常和早发的阿尔茨海默氏病患者组成。 数据集提供了地面真相标签-来自Zhang等人描述的HMRF的FAST-FSL实现。 纸。 相关博客文章：

该matlabl代码用于求解（非）线性结构动力学的数值响应。

隐式格式的MATLAB代码皮包垫 Matlab软件包，用于研究多项式积分器的稳定性和计算其系数。 下面我们描述如何使用该库的关键功能。 存储库中提供了展示本文档中描述的所有功能的示例脚本。 初始化多项式方法生成器 多项式积分器由不限于单个节点集的一般构造策略描述。 设计该代码的目的是，您可以初始化一个生成器对象，该对象可以构造具有任意数量节点的PBM系列。 要初始化方法生成器，必须首先选择一个节点集生成器，ODE多项式生成器，对于Adams方法，选择一个扩展点生成器。 节点生成器 节点集生成器继承于抽象类NodeSetGenerator ，位于类/生成器/节点/家族中。 当前可用的节点生成器系列有： IEquiNSG：虚构的等距节点 IChebNSG：虚构的chebyshev节点 EquiNSG：等距节点 ChebNSG：chebyshev节点 所有节点集生成器都通过以下方式初始化： NodeSetGenerator(ordering, precision, options) 其中的参数是： 排序：值为'leftsweep'的字符串| 'rightsweep'| “向内” | “向外”

在本文中，我们提出了一种新形式的隐写术，即在仪器的输出屏幕上在线隐藏信息。 该方法可用于在公共场所公布秘密信息。私人标记系统使用对称密钥隐写技术，这里使用LSB技术隐藏秘密信息。 隐写术是隐藏信息的艺术，是隐藏嵌入信息存在的一种努力。 它是一种比密码术更好的保护消息的方法，密码术只隐藏消息的内容而不是消息的存在。 原始消息被隐藏在载体中，使得在载体中如此发生的变化是不可观察的。 隐写信息通常首先通过某种传统方式加密，然后以某种方式修改隐藏文本以包含加密信息，从而产生隐写文本。 隐写编码包的检测称为隐写分析。

文本信息隐藏是保护文本内容安全性与完整性的重要技术。综述了中文文本信息隐藏的研究进展，根据中文文本信息隐藏的线索，将已有的算法分为3类：基于文本图像的算法、基于文本格式的算法和基于文本内容的算法，分别阐述了每类算法的实现过程，分析其优势与不足，并且对比分析了它们的原理、嵌入容量和抵抗攻击能力等。此外，总结了中文文本信息隐藏技术存在的问题，并且对其研究趋势进行展望，期望为该领域的研究提供参考。

随着虚拟现实技术的发展，虚拟现实系统在越来越多的行业得到推广和应用，而人机交互技术是增强系统沉浸感、提升用户体验效果的关键技术之一。为实现利用手势交互技术进行虚拟场景控制的目的，基于隐马尔科夫模型（HMM）构建了手势识别模型，并对模型参数的设置进行了分析；基于Leap Motion研究了手势数据采集与分割方法，设计了手势识别系统技术框架；最后进行了仿真实验，95%以上的准确率说明了模型的有效性。