SEIRS +模型框架
该软件包实现了带有扩展功能的广义SEIRS传染病动态模型，使我们能够研究社交联系网络结构，异质性，随机性和干预措施（如社交距离，测试，联系追踪和隔离）的影响。
最新版本：v1.0（2020年8月9日）
全面推出， 以及面向和人口的。
示例笔记本，其中包含复杂的和模拟的深入演练。
和类已被重构，以符合约定。 动态和核心实现保持不变，但是某些变量名称已更改，等等。 2020年8月9日之前的这些类的版本现在位于legacy_models.py模块中。
启动新的以全面记录模型和包装特征
总览
可以上找到该软件包的模型，代码，用例，示例等的完整文档。
SEIRS动力学
该软件包中模型的基础是经典的传染病SEIR模型。 SEIR模型是标准的隔离模型，其中将种群分为易感（S） ，暴露（E） ，传染性（I）和恢复（R）个体。 与感染个体进行传染性接触时，该种群中的易感成员被感染（暴露），然后进入感染状态，最终恢复。 在SEIRS模型中，恢复的个体可能在恢复后的某个时间变得易感（尽管如果不适用或不期望，则可以排除易感性）。
扩展的SEIRS模型
该模型扩展了经典的传染病S
2022-05-20 17:16:32
15.02MB
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手写汉字识别完整代码可运行，使用深度学习cnn网络结构，训练模型，并使用qt界面实现交互，能在界面上写汉字识别。
内含完整代码可运行。
主要是python代码，pytorch框架，也可以改成tensorflow，内有说明文档，可以根据文档进行安装环境和运行代码。
代码结构逻辑简单，依次运行01、02、03顺序代码即可运行。
博客说明：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124813220
2022-05-18 09:09:14
358KB
针对现行数据采集系统在多点分布测试中布线复杂、成本高的问题，设计一种采用无线通信技术进行组网的数据采集系统。该系统采用星型拓扑网络结构，主节点基于上位机LabVIEW平台搭建，从节点采用STM32微控制处理器构建；主从节点之间通过无线通信单元进行指令传输与数据交换；此外，作为从节点的数据采集模块可脱离主节点上位机独立完成数据采集工作。试验结果表明，该系统工作稳定，可完成1 km内多点分布测试任务。
2022-05-09 16:36:26
1.65MB
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安全技术-网络信息-知识研究者多样性双模网络结构省略新绩效中美新兴技术企业实证比
2022-05-02 20:00:41
8.16MB