Maximum and minimum

提出一种计算机仿真方法,研究血药浓度随吸收速率常数(Ka)和消除速率常数(K10)的变化规律。根据参考文献中的参数估计值,选取具有一级吸收速率的口服给药二房室模型,改变不同的参数值,利用MATLAB软件编程实现中心室血药浓度的仿真,结果以二维或三维图形显示。仿真结果中血药浓度随两个参数的变化规律与实际结果一致。从图中可以很清楚地观察两个参数和血药浓度之间的对应关系。计算机仿真技术可以用来模拟预测个体的血药浓度特性,并能得到大量个体数据,对新药的临床研究具有一定的参考价值。

主要介绍了Python的“二维”字典 (two-dimension dictionary)定义与实现方法,结合实例形式分析了Python模拟实现类似二维数组形式的二维字典功能,需要的朋友可以参考下

Two Dimensional Phase Unwrapping theory经典书，我的是不要积分的

介绍了二维相关光谱的原理，并给出了常用的方法及应用领域。

英国Liverpool John Moores University.，二维相位解包的博士论文

VIBRATO MODEL TWO合并式解码功放.pdf

代码由mit的Che liu编写，Coarse2FineTwoFrames可直接调用。

matlab-mnist-two-layer-perceptron：在MatLab中实现的两层感知器，用于基于MNIST数据集识别手写数字

跌倒检测两个流cnn 使用两流卷积神经网络（CNN）和运动历史图像（MHI）进行实时跌倒检测 该存储库包含使用两流CNN的实时跌倒检测模型的代码。 光流被“运动历史图像”（MHI）取代，可以进行实时推断。 utils.py文件包含用于生成数据的实用程序代码，train_model.py文件创建并训练模型，而fall_detection.py文件包含使用FDD数据集上的weights文件夹中的权重运行模型的代码。视频或您的网络摄像头。 有关模型架构，性能以及在不久的将来会出现的演示画面/图片的详细说明。 在生成的数据子集上实现了相当不错的交叉验证错误率。 当前致力于获取更多数据并完善数据生成技术。