预算matlab代码SFINCS：Stellarator福克-普朗克迭代新古典保守求解器。 SFINCS是用于计算非轴对称或轴对称环形等离子体（例如，恒星和托卡马克）中新古典效应的代码。 该代码解决了每个物种的分布函数的漂移动力学方程。 除了新古典的通量，流量和自举电流外，还可以获得其他矩，例如通量表面上的密度变化或分布函数本身。 文档可在多个地方获得。 该存储库的doc/manual/version3/子目录中有一个用户手册。 从该目录运行make来构建手册。 doc/目录中的技术文档中详细介绍了实现的方程式。 主要的公开参考是。 速度空间离散化的更多细节可以在中找到。 存储库的/doc/文件夹中的其他文件也可能有用。 SFINCS是轴对称代码的后代。 SFINCS还与径向全局托卡马克代码密切相关。 所有这些代码都有两个独立的速度空间变量：速度和俯仰角。 SFINCS和PERFECT都有两个独立的空间变量：SFINCS中的极向角和环形角以及PERFECT中的极向角和径向坐标。 该存储库包含SFINCS的多个版本：（从最旧到最新的顺序）singleSpecies，multiSpecie

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预算matlab代码自适应电力线干扰消除器 一种快速健壮的算法的源代码，用于从生物医学信号中消除电力线干扰。 提供的MATLAB .m文件是以下提出的算法的实现： Mohammad Reza Keshtkaran和Zhi Yang，“神经记录中电力线干扰消除的快速，鲁棒算法”，《神经工程杂志》 11 026017，可从以下网站获得： 如果您发现此程序对您的研究有用，请引用以上论文予以赞扬。 如果您对算法或实现有任何疑问，请随时通过以下地址之一写信给作者：keshtkaran AT ieee.org，keshtkaran AT u.nus.edu 您需要MATLAB软件才能使用该程序。 对于用户指南，请参考“ removePLI.m”或在MATLAB命令提示符下键入“ help removePLI”。 MATLAB脚本“ test_removePLI.m”对皮质内，ECoG，EEG和ECG信号样本运行该算法。 请参阅“ removePLI_multichan.m”以获取针对多通道数据的优化实现。 您可以下载完整的软件包。 用法 对于图形用户界面： >> removePLI_gui 从命令

证明了泊松随机测度在指数鞅测度变换下仍是泊松随机测度，并利用该结论及勾舍诺夫定理证明了当风险资产价格St满足方程dSt=St-[μdt+σdBt+∫R0 K(x)~N(dt，dx)]时浮动执行价与固定执行价的亚式期权之间的等价关系．

预算matlab代码 全卷积网络的半监督深度学习MICCAI 2017论文的正式实施 克里斯托夫·鲍尔（ Christoph Baur ，慕尼黑TU），沙迪·阿尔巴古尼（ Shadi Albarqouni） （慕尼黑TU），纳西尔·纳瓦布（ Nassir Navab ）慕尼黑（TU）和巴尔的摩JHU C. Baur和S. Albarqouni对这项工作做出了同等贡献 抽象的： 深度学习通常需要大量带标签的训练数据，但是注释数据既昂贵又乏味。 半监督学习的框架提供了使用标记数据和任意数量的未标记数据进行训练的方法。 最近，针对标准CNN架构对半监督式深度学习进行了深入研究。 但是，全卷积网络（FCN）为许多图像分割任务设定了最新技术。 据我们所知，目前尚无针对此类FCN的半监督学习方法。 在随机特征嵌入的帮助下，我们提出了用于半监督学习的辅助流形嵌入到FCN的概念。 在有关MS病变分割的艰巨任务的实验中，我们利用提议的框架进行域适应，并报告了相对于基线模型的实质性改进。 C. Baur和S. Albarqouni对这项工作做出了同样的贡献。 资源 要求 MATLAB 2017a（最后测试

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