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动态贝叶斯网络（DBN）广泛应用于各种生物网络的建模，包括基因调控网络。 由于学习静态贝叶斯网络的几个 NP-hardness 结果，大多数学习 DBN 的方法都是启发式的，使用局部搜索（如贪心爬山）或元优化框架（如遗传算法或模拟退火）。 我们提出了 GlobalMIT，这是一个工具箱，用于使用最近引入的基于信息理论的评分指标互信息测试 (MIT) 来学习全局最优 DBN 结构。 在 MIT 下，可以在多项式时间内高效地实现全局最优 DBN 的学习。 该工具箱是在 Matlab 中实现的，还有搜索引擎的 C++ 独立实现以提高性能。 该项目由澳大利亚维多利亚州莫纳什大学 Gippsland 信息技术学院的生物信息学和系统生物学小组进行。 该项目由 Vinh Nguyen 管理。 最新版本的工具箱可在以下网址找到： http : //code.google.com/p/globalm

这是一款功能强大的算法工具, 具有如下特点：(详细功能请查看帮助文档, 工具主界面按F1键可显示帮助文档) 支持非对称算法：RSA、ECC、SM2 支持对称算法：3DES、AES、SM4、RC4 支持各种MAC算法和HMAC算法 支持摘要算法：SM3、SHA-1、SHA-256、SHA-512 支持多种MAC算法及HMAC算法 支持DUKPT 根据IPEK生成子密钥功能 具有丰富的数据转换功能, 包括Base64编码解码, UTF8和Unicode转化, CRC32, 异或和校验, 等等。 工具具有友好的界面及完善的文档描述， 便于程序员特别是嵌入式算法工程师学习使用。下面的地址可查看详细介绍: https://blog.csdn.net/l_z_h/article/details/124026658

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层次分析matlab代码 小马 KOMA是用于操作模态分析的软件包，具有Python和MATLAB语言提供的核心功能。 有关协方差驱动的随机子空间识别算法的实现的更多详细信息，请参阅[1]。 Data-SSI和FDD在KOMA的MATLAB版本中实现。 有关自动OMA和聚类分析的信息，请参阅[2]。 引用论文发表后，将添加更多信息和功能。 有关更多详细信息，请参阅。 安装及使用 Python 可以将存储库下载到您的计算机上并进行安装，例如通过pip进行安装 pip install . 或直接从python软件包索引安装。 pip install git+https://www.github.com/knutankv/koma.git@master 此后，导入软件包模块，以oma´模块为例，如下所示： import koma . oma 的MATLAB 下载或克隆存储库。 包含软件包根目录的文件夹必须位于MATLAB路径中： addpath( ' C:/Users/knutankv/git-repos/koma/ ' ); 理想情况下，此操作应永久完成，以便始终可以访问。 然后，可以使用

执照： 软件许可协议（BSD许可） Saurav Agarwal版权所有（c）2013，保留所有权利。 如果满足以下条件，则允许以源代码和二进制形式进行重新分发和使用，无论是否经过修改，都可以： 重新分发源代码必须保留上述版权声明，此条件列表和以下免责声明。 二进制形式的重新分发必须在分发随附的文档和/或其他材料中复制以上版权声明，此条件列表以及以下免责声明。 未经事先明确的书面许可，不得使用印度理工学院，孟买的名称或其贡献者的姓名来认可或促销从该软件衍生的产品。 版权持有者和贡献者按“原样”提供此软件，不提供任何明示或暗示的担保，包括但不限于针对特定目的的适销性和适用性的暗示担保。 版权拥有者或贡献者在任何情况下均不对任何直接，间接，偶发，特殊，专有或后果性的损害（包括但不限于，替代商品或服务的购买，使用，数据，或业务中断），无论基于合同，严格责任或侵权行为（包括疏忽或其他

针对网络控制系统中不可避免的丢包问题，利用TrueTime工具箱中的TrueTime Network模块模拟不同的丢包率，建立了具有数据包丢失的网络控制系统模型。仿真采用CAN总线的网络控制系统的模型，为了保证系统的稳定，丢包率可以达到18%。结果表明：采用CAN总线可提高网络控制系统承受的丢包率。

这个是用于solidworks2016与matlab2016a联合仿真的工具箱。已经实验过，一定可以使用的。