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罗塞塔 该软件包是trRosetta蛋白质结构预测协议的一部分，该协议在以下方面开发：。 它包括从多序列比对或单个序列预测蛋白质残基间几何形状的工具。 联系人：伊万·阿尼申科（ Anishchenko）， 要求 tensorflow （在版本1.13和1.14上测试） 下载 # download package git clone https://github.com/gjoni/trRosetta cd trRosetta # download pre-trained network wget https://files.ipd.uw.edu/pub/trRosetta/model2019_07.tar.bz2 tar xf model2019_07.tar.bz2 用法 python ./network/predict.py -m ./model2019_07 example/T

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针对信息融合分类中DS理论基本概率赋值函数（BPA）一直难以解决的问题，提出了一种基于SVM和DS理论的决策融合方法。利用Platt概率模型将不同核函数SVM分类器的硬输出转化为概率输出，并将混淆矩阵作为计算各分类器局部可信度的依据。根据SVM的后验概率和分类器的局部可信度来建立基本概率赋值函数，再通过DS融合做出最终决策。将该方法应用于高铁故障数据，实验结果表明，该构造BPA的方法在实际问题中有效且合理，该决策融合方法与单一分类器相比，能稳定地提高分类准确率。

吉布斯采样器主题发现 这个 python 脚本是用于在字符序列中查找模式的 gibbs 采样的实现。 一个流行的例子是在 DNA 序列中找到基序。 从另一个脚本运行 首先，导入模块 gibbs 然后调用带有参数序列和字长的方法采样，输出是每个序列的单词位置 有关代码的更多解释（印度尼西亚语），请参阅 。

SerialChart 是由 Sergiu Baluta 開發的開源應用程序。SerialChart 用於對通過串行 (RS-232) 端口發送的數據進行實時圖表繪製。它通過插件和 WebView javascript 集成支持其他類型的端口。模塊化設計允許有動力的編碼器添加新型端口、解碼器和顯示過濾器。基本的數據處理工作流程是： 端口（來自串行/USB 端口的原始數據）-> 解碼器（過程數據）-> 值（顯示在屏幕/圖表上） 對於基本用戶，可以在官方 Serial Chart 網頁下載編譯後的即用版本：http : //starlino.com/serialchart 有關微控制器 (Arduino) 項目的示例用法，請參閱：http : //starlino.com/imu_kalman_arduino.html