本文讲述使用JSP实现用户登录，包括用户登录、注册和退出功能等。 1.系统用例图 2.页面流程图 3.数据库设计 本例使用oracle数据库 创建用户表 包括id，username，password和email，共4个字段 -- Create table create table P_USER ( id VARCHAR2(50) not null, username VARCHAR2(20), password VARCHAR2(20), email VARCHAR2(50) ) tablespace USERS pctfree 10 initrans 1 maxtran

元分析软件，快速进行数据整合分析。元分析(meta-analysis )统计方法是对众多现有实证文献的再次统计,通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式,进行再一次的统计分析,从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。

CMA专门用于meta分析，较其他如R、stata等更加方便快捷

　　Meta分析是通过综合多个研究结果,提供一个量化的平均 效果或联系,从而来回答研究问题。它的最大的优点是增大样 本量来增加结论的把握度,解决研究结果的不一致性。本文 将介绍偏倚的概念、纳入Meta分析中的原始文献存在的偏倚 和进行Meta分析过程中产生的两大类偏倚,并对报告偏倚的 各种检测方法重点进行讨论

计算合并的效应值 固定效应模型的合并效应值 ： （各研究的效应值相等） 其方差为：

《系统评价、Meta分析设计和实施方法》刘鸣等著，是循证医学中对Meta分析很有用的一本书

Meta分析入门教程：宝典级教程-临床科研与meta分析、Meta分析入门教程：宝典级教程-临床科研与meta分析

元建模：scikit-learn和FEniCS之间的Python接口，用于高效的元建模 该程序由Pierre Kerfriden和Ehsan Mikaeili编写，用于预测脑肿瘤在脑外科手术中的位置。 在外科手术中，随着外科医生切开切口并打开颅骨，脑肿瘤在新的边界条件下重新定位。 对于外科医生而言，预测不同切口尺寸下的肿瘤位置是非常宝贵的数据，可以通过构建元模型来预测。 在该程序中，使用杨氏模量和切口半径这两个参数构造一个元模型。 在FEniCS平台上进行了有限元模拟，并使用scikit-learn机器学习库对预测进行了数据训练。 从机械角度来看，脑介质被认为是超弹性的，而肿瘤则由弹性系数表示。 所需的库/平台 特色 scikit学习 麻木 科学的 matplotlib

卸载程序失败，可以用这个工具修复

stata10 绿色注册版，带meta分析，以及含meta菜单。