我们研究了具有耦合通道ηcΛ，J /ψΛ，DΞc，D¯sc，DΞc'，D⁎Ξc，D的等标量隐藏魅力奇异扇区中的介子-重子S波相互作用 JP = 1 / 2−中的s⁎c，D⁎Ξc′，D⁎Ξc⁎，J /ψΛ，D⁎Ξc，D¯sc，D⁎Ξc′，DΞc⁎， 3 / 2−中的DDc⁎和5 / 2−中的D⁎Ξc⁎。 我们在交互中施加了重夸克自旋对称性的约束，并通过将局部隐藏量规方法扩展到魅力领域来获得不消失的矩阵元素。 使用先前在非奇异的隐藏魅力区域中使用的相同的介子-重子-回路调节器，可以使紫外线散度重新归一化，从而可以很好地再现新发现的五夸克态的性质。 我们获得了1 / 2-的五个状态，3 / 2-的四个状态和5 / 2-的一个状态，可以在不久的将来与即将进行的LHCb实验进行比较。 5 / 2-，3 / 2-中的三个和1 / 2-中的另外三个谐振源于等量D'（⁎）Ξc'和D'（⁎）Ξc⁎相互作用。 它们应位于相应阈值（4446、4513、4588和4655 MeV）之下仅几MeV的位置，并且应该是等位旋1/2 D（⁎）Σc（⁎）准结合状态的SU（3）兄弟姐妹。 以前的发现，这为Pc（444

CDV F蛋白基因抗原表位预测，张立娜，，CDV是动物病毒中较重要的研究目标，且属人畜共患病，因此对其进行疫苗的研制是很有必要的。本研究以犬瘟热病毒基因组序列为材料，

NLP医疗保健 使用MIMIC III中的结构化和非结构化数据预测30天ICU再次入院 数据处理 结构化数据 结构化网络的ETL过程可以在结构目录中找到在structured_etl_part1.scala和structured_etl_part2.py 非结构化数据 非结构化数据的所有数据处理脚本都包含在dataproc目录中。 使用data_processing_script.py处理NOTEEVENTS以获取单词向量。 使用get_discharge_summaries.py编写放电汇总 使用build_vocab.py从放电摘要构建vocab。 使用word_embeddings.py在所有单词上训练单词嵌入。 使用extract_wvs.py中的gensim_to_embeddings方法，用我们的vocab编写经过训练的单词嵌入。 造型 结构化网络 在struc_net

深度学习模型现在很火，应用的领域也是各方各面。在序列预测方面，当属LSTM模型的应用最广。我基于matlab编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差、MAE、RMSE、MAPE共4个误差指标，可供参考。代码基于matlab2021版编写，适用于2018版之后的所有版本。

应用时间序列预测构建模型，关于1900-1998年全球7级以上地震发生次数数据的案例分析 适合初学者，有详细的代码解释，对数据进行白噪声检验，自相关、偏相关图的查看方法及其中蕴含的意义，以及通过观察模型，构建ARMA模型，进行多次拟合，选取最合适的，进而进行时间序列预测，得到相关的置信区间，以及图例，可以明确方便的观察未来的趋势。

为研究红阳三矿深部采区冲击危险程度,结合采区实际地质和生产条件分析并确定了冲击地压影响因素,把采深、上覆7#煤层遗留煤柱作为关键影响因素。采用综合指数法,对采区划分的网格进行冲击危险指数计算。根据计算结果,该采区地质影响因素综合指数为0.65属于中等冲击危险;开采条件影响因素中最大冲击指数为0.83,为强冲击危险;并对采区进行了冲击危险区域划分,其中受关键因素和火成岩墙影响区域为强冲击危险区域。

塔山地区处于华北陆块郯庐断裂带西侧,受区域深大断裂影响和拉张性构造作用,北东向的断裂构造控制着金刚石和指示矿物的分布,结合其处于重力高、低电阻率值的物探背景下,推断其具有良好的成矿背景和成矿条件,为苏北地区寻找金刚石原始矿的有利靶区。

激光焊接（LW）成为最经济的高质量连接工艺之一。 LW的优点是热量输入受到严格控制，导致变形低，并且能够焊接热敏感部件。 为了有效地利用LW带来的好处，有必要开发一种集成方法来识别和控制焊接工艺变量，以产生所需的焊接特性，而不必强迫使用传统且严格的试验和错误程序。 本文利用3D数值建模和实验验证，对低碳镀锌钢激光搭接焊的焊缝几何特征预测进行了研究。 与温度有关的材料特性，冶金转变和焓方法构成了所提出的建模方法的基础。 采用自适应3D热源来模拟LW过程的锁孔和传导模式。 使用商业软件上的3D有限元模型进行仿真。 该模型用于估算各种LW参数（例如激光功率，焊接速度和激光束直径）的焊缝几何特性。 3D数值模型的校准和验证基于使用3 kW Nd：Yag激光系统获得的实验数据，结构化的实验设计和经过确认的统计分析工具。 结果表明，该建模方法不仅可以为可变的焊接参数和条件下的焊接特性提供一致且准确的预测，而且还可以对过程参数对焊接质量的影响进行全面而定量的分析。 结果表明，焊缝几何形状特性的预测值和测量值之间具有很高的一致性，例如熔深，顶部表面的焊缝宽度和薄板之间的界面处的焊缝宽度，平均精度大于9

针对经典智能算法用于滑坡位移预测时存在的网络结构参数选取复杂、易陷入局部极小等缺陷,提出了基于改进极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移预测模型。在滑坡变形位移状态辨识基础上,根据其位移变化特征,将滑坡位移曲线类型划分减速-匀速型、匀速-增速型、减速-匀速-增速型、复合型4类,将改进的ELM算法分别用于4种不同类型的滑坡位移预测。基于改进ELM算法构建滑坡位移预测模型时,采用二值区间搜索算法选定最佳隐含层神经元个数和激励函数,并融入数据滚动建模思想,以期提高网络泛化能力和预测精度。以链子崖、卧龙寺、古树屋、新滩滑坡体为例,对ELM预测的适用性进行讨论,实验结果表明,基于ELM构建不同类型滑坡位移预测模型时,具有较高的预测精度,且在网络学习速度等方面优势明显,适用于复杂状况下滑坡体的位移预测。

机器学习--贷款违约行为预测（基于逻辑回归和朴素贝叶斯和随机森林及SVM四种方法实现，资源包含完成则代码及数据，数据3万余条记录