l-曲线矩阵代码统计形状建模（SSM） 此Matlab代码是由Jan Bruse博士和Benedetta Biffi博士于2017年创建的。它包含一个Matlab GUI界面，该界面调用了另外两个负责PCA和形状注册的免费软件：Deformetrica 4.2（）和VMTK 1.4（）以允许统计形状建模（SSM）为用户带来流畅的体验。 SSM是一种工具，可用于计算一致的几何系列（或训练集）内的平均形状及其变化。 它基于以下假设：族的每个形状都是参考形状的变形版本。 它对一组界标点使用主成分分析（PCA）来描述对象的形状。 参考文献： Durrleman，Stanley等。 “具有密集变形和稀疏参数的解剖形状复合体的形态计量学。” NeuroImage 101（2014）：35-49。 伯恩（Bône），亚历山大（Alexandre）等人。 “ Deformetrica 4：用于统计形状分析的开源软件。” 国际医学影像形状研讨会。 占卜·斯普林格，2018年。 Antiga，Luca等。 “基于图像的建模框架，可用于特定于患者的计算血流动力学。” 医学与生物工程与计算46.11（2008

西德克萨斯中质原油流产生于德克萨斯州和俄克拉荷马州南部，其作为一种标记定价的原油流只在俄克拉荷马州库辛的现货市场中交易，也就是说该价格可以作为美国国内原油价格的最重要组成部分。 WTI价格数据是月度价格，始于1986年1月，止于2014年11月，并不存在缺失值。值得注意的是它是现货的价格，单位是美元每桶。数据来源于FRED economic Data。 美国年原油消耗量大约73亿桶，高居世界第一，而美国能源部战略石油储备也有10亿桶之多，能源似乎能够成为美国经济发展的风向标。很多关注纽约的WTI原油走势的投资者通过观察原油库存的简单变化，然后希望能把握这些变化关系来分析油价的变动。但如果我们对原油价格的时间序列进行分析，也许找出模型拟合数据的走势，甚至预测原油价格在未来的变化。 本文主要使用ARIMA和GARCH对西德克萨斯州的中质原油价格进行拟合，并最终通过预测的误差率来选择合适的模型，将一个时间序列的分析过程完整地呈现出来，为以后的学习和工作提供参考。

py直接运行,2023国家统计局全国省市区县乡镇街道居委会五级区划数据,包括数据库,以及所生成的excel,包括py代码资源

发布内容为2023年最新全国区划代码（12位），全国31个省（自治区、直辖市），未包括我国台湾省、香港特别行政区和澳门特别行政区。 注意：广东省/东莞市、广东省/中山市、海南省/儋州市未有第3级区县，直接到街道、乡镇。

不确定性量化 基于仿真的可靠性分析 全局灵敏度分析 元建模 随机有限元分析 基于可靠性的优化

本车牌识别程序在matlab程序的基础上改成c#版，添加了可视化显示界面，更加接近于实用，非常好的程序，希望大家多多关注！

es8311低功耗单声道音频编解码器文档及代码

语音识别算法主要涉及特征提取、统计建模和识别技术等几个关键方面。在此使用MFCC+DTW算法的方式给出语音识别的代码，首先进行简单介绍。 参考我的博客： https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/132922642?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22132922642%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

行政区域划代码，压缩包里有cvs，xls，xlsx，number，txt五种文件，想用哪个随便用。 一般可能部分地图或者网站功能需要使用。 比如高德地图的adcode， 百度地图可以用城市名或者直接经纬度。 其它一些需求也可能会用到城市代码的。 资源中包含了各式表格的文件，方便你可以用任何软件编辑筛选。 具体的筛选方式就不在赘述了，可以自行百度相关的过滤方式。 如果需要最新的，可以参考下方博客， 从民政官网自行获取，官网上还有历史变更记录。 相应博客： https://blog.csdn.net/CrazyApes/article/details/128957238

本地电力市场是在分配层面促进可再生能源的效率和使用的一种有前景的理念。然而，作为一个新概念，如何设计和将这些本地市场整合到现有市场结构中，并从中获得最大利润仍然不清楚。在本文中，我们提出了一个本地市场机制，其中最终用户（消费者、小型生产者和能源生产者）之间进行能源交易。由于本地市场可能存在流动性不足的情况，该机制假设最终用户通过与具有批发市场接入权限的聚合器/零售商的双边合同来满足其能源需求。本地市场中允许的竞标和报价受到电价补贴和聚合器收费的限制，以确保最终用户最多能够以预期成本获得能源，而不考虑本地市场的情况。该问题被建模为一个多主单随从的双层优化问题，其中上层定义了代理商利润的最大化，而下层则最大化了本地市场中的能源交易。由于问题的复杂性和最终用户信息的不完全，我们倡导使用进化计算，这是人工智能的一个分支，已成功应用于各种优化问题。