新！：SAMtools 和 Picard 依赖项被内置的 MATLAB 功能取代。 现在只需要 BWA 和 GATK。 自动化单端全基因组重测序 (WGRS) 数据处理，从而使用预安装的依赖项将读取从 FASTQ 映射到参考并重新对齐插入缺失。 BWA 必须安装并在系统路径上可用，而 GenomeAnalysisTK.jar 必须在 MATLAB 路径上可用。 如果没有提供参数，将要求用户提供一个或多个 FASTQ 读取文件和参考 FASTA。 鼓励开发人员根据他们的需要调整此模板。 流水线步骤是： (0a) FM 索引参考（BWA 索引） (0b) 创建 FASTA 索引（内部 fai） (0c) 创建序列字典（内部字典） (1) 地图读取（BWA mem） (2) SAM 转 BAM (MATLAB sam2bam) （3）排序BAM（MATLAB bamsort） (4) 索引 BA

网络安全连接自动化车辆关键原则，264/5000 1.组织安全 2.安全风险估 3.机构产品事后检查/cav 系统设计原则 4.组织合作 5.系统防御6.软件安全 7.数据存储和传输 8.弹性设计系统

:warning: 如果您不知道自己在做什么，则此项目无法安全运行 :warning: :no_entry: 没有黄牛！ :no_entry: 不欢迎黄牛使用这个软件。 这是为了平整场地。 乔纳姆 一个可配置的机器人 :robot: 自动从 newegg 和 amazon 购买商品 如果你不能打败他们... Joinem 免责声明 我对您如何使用它不承担任何责任。 你可能不应该。 我不能保证不会因您负担不起的任何服务或购买物品而被禁止。 我不能保证您的个人信息不会因该软件的错误或掺假版本而受到损害。 使用它需要您自担风险！ 关于 这是一个机器人 :robot: 这将以可配置的速率刷新 newegg 或 amazon 上的产品页面。 机器人将检查该商品是否有库存以及价格是否低于可配置的金额。 如果是这样，则将通过特定于供应商的任何流程来购买该项目。 这需要能够跳过广告、调查、保险优惠等。机器人将使用每个站点上设置的所有默认选项，因此选择正确的地址和信用卡非常重要。 配置

该项目是一个安装脚本，是将FreeBSD 7.1（AMD64 / i386）的“最小安装”转换为具有OpenLDAP后端的功能齐全的Samba PDC所需的软件包的集合。 安装通常需要2分钟左右。

自动考勤系统 React App 用于简化跟踪考勤数据的系统的前端。 项目的其他部分： 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复制到您的项

Torrent_to_Drive 使用深度学习和Flickr-8k数据集进行自动图像字幕。 还对Xception模型和Inception模型进行了比较。 这是使用卷积神经网络和一种递归神经网络（LSTM）为所有类型的图像生成标题和替代文本的最简单方法。 关于 图像特征将从在imagenet数据集上训练的CNN模型中提取（请参见下文），然后将特征输入到LSTM模型中，后者将负责生成图像标题。 此回购围绕Keras提供的2个模型进行。 提取的功能可以在找到 使用的数据集可以在找到 Jupyter笔记本可以在找到 训练过的模型可以在找到 需求和依赖关系可以在找到 字幕生成器可以在找到 想要贡献？ 建议，错误报告，错误解决受到高度赞赏，请打开问题和/或PR 建立 设置虚拟环境（强烈推荐） 激活环境。 安装需求，使用pip3 install -r requirements.txt 注意：

我们的目的是开发一种用于自动扫描计划的椎骨检测方案，该方案将帮助放射线技术人员进行椎骨成像的常规工作。 因为椎骨的方向是多种多样的，并且仅采用Haar样特征在垂直，水平或对角线方向上表示对象，所以我们将CT Scout图像旋转了7次，以使其中至少一个椎骨大致水平。旋转的图像。 然后，我们采用Adaboost学习算法，通过使用类似Haar的特征来构造用于椎骨检测的强分类器，并根据检测到的次数将检测结果与重叠区域结合起来。 最后，大多数误报都是通过使用它们之间的上下文关系来消除的。 在具有76个CT侦察图像的数据库中评估了检测方案。 我们的检测方案报告了每张图像1.65个假阳性，初始检测椎骨候选者的敏感度为94.3％，然后将检测性能提高到每个图像0.95个假阳性，敏感度为98.6％，用于进一步减少假阳性的步骤。 所提出的方案在检测具有不同方向的椎骨方面实现了高性能。

自动简历筛选系统（带有数据集） 一个网络应用程序，可通过分析简历和简历，显示最适合该职位的候选人并筛选出不适合的人来帮助雇主。 描述 使用推荐引擎技术，例如基于内容的协作，基于内容的过滤，以模糊匹配具有多个履历的职位描述。 先决条件 软件 textract == 1.6.3 要求== 2.22.0 烧瓶== 1.1.1 gensim == 3.8.0 sklearn == 0.0 PyPDF2 == 1.26.0 自动更正== 0.4.4 nltk == 3.4.5 宫缩== 0.0.21 textsearch == 0.0.17 拐弯== 2.1.0 numpy == 1.17.2 pdfminer.six == 20181108 Python 3.6.0 | Anaconda 4.3.0（64位）| 数据集 链接1： ： 镜像： : 运行本地主机

This paper proposes TW-k-means, an automated two-level variable weighting clustering algorithm for multiview data, which can simultaneously compute weights for views and individual variables. In this algorithm, a view weight is assigned to each view to identify the compactness of the view and a variable weight is also assigned to each variable in the view to identify the importance of the variable. Both view weights and variable weights are used in the distance function to determine the clusters

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