PCB的排布中，必须要注意的就是元器件之间的漏电距离。

视网膜分层是视盘结构三维分析、青光眼三维特征提取的基础，为改善视网膜 OCT 图像的层次分割效果，提出了一个基于强度的二维视网膜黄斑 OCT 图像多层结构分割算法。分割方法通过预处理、滤波等操作，计算出视网膜OCT图像中每个A-scan的强度和强度梯度值，能很好地分割出视网膜OCT图像中的RNFL上界、IS和OS分界线、RPE层下界等，并用最短距离计算的黄斑距离策略对黄斑部位分层结果进行再优化，从而实现视网膜OCT图像的层次分割。实验结果表明，所提算法优化效果好，时间复杂度低，运行速度较快。

聚类马氏距离代码MATLAB 从细胞计数数据学习单细胞距离 该存储库随附有，，，N. Boon，B。De Baets和W. Waegeman撰写的手稿“从细胞计数数据学习单细胞距离”。 它通过针对不同的细胞计数应用（合成微生物生态学和CyTOF）最大化Jeffrey散度（DMLMJ），探索了距离度量学习的功能。 抽象的： 用于自动识别细胞群的数据分析技术在细胞计数领域的兴趣日益浓厚。 这些技术通常依赖于距离度量来测量单个单元之间的相似性。 在这项研究中，我们探索使用距离度量学习来自动确定欧氏距离度量的广义形式，即所谓的马哈拉诺比斯距离度量。 在单细胞标签可用的情况下，可以使用这种方法。 我们以各种方式评估学习距离度量的潜力。 首先，我们表明可以通过实施适当的Mahalanobis距离度量来改进当前基于距离的方法。 然后，为了评估这种距离度量的鲁棒性，我们评估了Mahalanobis距离度量在样本之间的可传递性。 此外，我们表明，可以将学习的距离度量与无监督方法（例如聚类或降维）集成在一起。 特别地，示出了用于来自两个不同来源的细胞计数数据的方法，即应用于微生物细胞的流式细胞计数和用于人

1） 定义一个Point类，其属性包括点的坐标，提供计算两点之间距离的方法； （2） 定义一个矩形类，其属性包括左上角和右下角两个点，提供计算面积的方法； （3） 创建一个矩形对象，提示用户输入矩形左上角和右下角的坐标； （4） 观察矩形对象以及Point类成员的构造函数与析构函数的调用； （5） 计算其面积，并输出。

一种用于全局数值优化的具有适应度-距离平衡的新型随机分形搜索算法 请单击以下文章： https : //www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210650220304740 FDB方法文章请点击： https : //www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705119305167 FDB-SOS算法请点击： https : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72311-fdb-sos

matlab开发-用两个短距离间隔的麦克风进行强度测量。该软件通过用两个传声器测量来确定声强矢量的大小。

matlab雷达距离距离代码卡尔曼滤波器融合雷达传感器 3D 测量 使用非线性卡尔曼滤波器进行目标跟踪（单传感器、单目标）的状态估计 这是 matlab 中的扩展卡尔曼滤波器实现，用于在 3D 中融合雷达传感器测量。 传感器测量的三维目标包括距离（距离） r 、方位角（转弯角）θ和仰角（仰角）\Phi。 Range r表示测得的目标距跟踪器中心的距离，而方位角或旋转角 \Theta 表示跟踪器在 x 轴和 y 轴方向旋转的运动方向，仰角 \Phi 表示跟踪器仰角在x、y到z轴方向的运动方向。 此文件尚未完成。 等式、代码说明和图片将很快上传。

该程序对SAR距离多普勒成像算法进行了仿真，给出了点目标成像结果。

嵌套循环算法NL 将内存缓冲区空间划分成相等的两部分，数据集分成几个大小和每部分缓冲区相等的逻辑块，通过认真选择调入每一部分缓冲区的次序，使I/O次数最小 算法复杂度是O（k N2 ) k——维数 N——数据点数 特点： 不需要建立多维索引结构 较费时

使用Resnet50进行图像相似度检测 介绍 给定一批图像，该程序将尝试使用基于Resnet50的特征向量提取来找到图像之间的相似性。 用法 python kreas_resnet50.py会将images文件夹中存在的所有图像python kreas_resnet50.py比较，并为每个图像提供最相似的图像。 先决条件 下载 使下载的Shell脚本可执行并安装 conda -V检查安装是否成功。 conda update conda和conda update anaconda conda update scikit-learn conda install theano conda install -c conda-forge tensorflow pip install keras export MKL_THREADING_LAYER=GNU 注意：有关更多描述性说明