人工智能-机器学习-高桩承台吊箱的组合有限单元计算分析研究.pdf

该工具箱的目的是计算 WDM 网络中的阻塞概率。 这项工作基于[1]、[2]、[3]、[4]，用户可以参考这些论文进行更深入的研究。 由于 WDM 网络是电路交换丢失网络，因此可能会因为缺乏资源而发生阻塞。 同样在电路交换网络中，许多路径使用相同的链路。 该工具箱回答了具有不同负载的不同路径如何相互影响以及每个定义路径上的阻​​塞是什么的问题。 Toolbox 能够计算三种不同 WDM 网络类型的阻塞：无波长转换、全波长转换和有限范围波长转换。 值得注意的是，完全转换的情况对于没有附加约束（即 WDM 中的波长连续性约束）的任何电路交换网络都是有用的，例如电话网络。 Toolbox 还包含用于定义网络结构（随机网络、用户定义网络）和流量矩阵的脚本。 用于最短路径计算的三种图形算法也在此工具箱中（它们用于创建流量矩阵）。 参考： [1] Alexander Birman，“计算一类全

数学建模时，收集整理的数学建模工具箱，包含网络上常用的建模算法，以及自己建模过程中编写的部分算法。兼有详细的使用说明和实例验证

matlab中的工具包。下载后将解压后的文件夹拷贝到matlab安装目录的toolbox文件夹下。打开matlab程序的“设置路径”，将该工具包文件夹所在路径添加到matlab中，使用“添加并包含子文件夹”选项，最后保存即可使用该工具包。

中文版、全功能免费使用，必下的pdf工具箱，告别wps会员。 功能特点： 批量提取PDF中的文本、图像等内容； PDF转换为Word、PDF转换为图像、或将图像转换为PDF； 从PDF提取页面作为单独的PDF文件；分割PDF文件； 合并多个PDF文件为一个PDF即PDF合并功能； 加密和解密PDF，设置PDF文档用户权限； 旋转、转换或裁剪已签名的PDF,设置或修改PDF元数据

AFW 测试数据可在http://www.ics.uci.edu/~xzhu/face/ 获得尽管在检测到面部、眼睛、嘴巴、鼻子后检查边界框是否为空是一种很好的做法，但我还没有检查过。 我想保持代码简单并有基本步骤，我觉得这对初学者来说很容易跟踪文件。 上述代码的性能取决于 viola jones 的面部、眼睛、鼻子和嘴巴检测器。 该代码适用于戴眼镜和斜脸的人。 我没有检查闭眼的代码。

时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数， 本帖主要列出时频分析工具箱函数简介，以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。 一、信号产生函数： amexpo1s 单边指数幅值调制信号 amexpo2s 双边指数幅值调制信号 amgauss 高斯幅值调制信号 amrect 矩形幅值调制信号 amtriang 三角形幅值调制信号 fmconst 定频调制信号 fmhyp 双曲线频率调制信号 fmlin 线性频率调制信号 fmodany 任意频率调制信号 fmpar 抛物线频率调制信号 fmpower 幂指数频率调制信号 fmsin 正弦频率调制信号 gdpower 能量律群延迟信号 altes 时域Altes信号 anaask 幅值键移信号 anabpsk 二进制相位键移信号 anafsk 频率键移信号 anapulse 单位脉冲信号的解析投影 anaqpsk 四进制相位键移信号 anasing Lipscjitz 奇异性 anaste 单位阶跃信号的解析投影 atoms 基本高斯元的线性组合 dopnoise 复多普勒任意信号 doppler 复多普勒信号 klauder 时域Kl

人工智能-机器学习-浮箱载船下水软件的设计与应用.pdf

独角兽 pyunicorn （统一田间钴mplex网络和R ecurreÑCE分析工具箱）是完全面向对象的Python封装为先进的分析和复杂网络的建模。 在复杂网络理论的标准度量（例如程度，中间性和聚类系数）之上，它提供了一些不常见但有趣的统计数据，例如纽曼的随机游走中间性。 pyunicorn具有新颖的节点加权（节点分裂不变式）网络统计信息，以及用于分析交互/相互依赖网络的网络的措施。 此外， pyunicorn允许根据单变量和多元时间序列和事件数据（功能（气候）网络和递归网络）轻松构建网络。 这涉及时间序列分析的线性和非线性度量，用于从多元数据构建功能网络（例如Pearson相关，互信息，事件同步和事件符合分析）。 pyunicorn还具有对单个和成对时间序列进行非线性分析的现代技术，例如递归量化分析（RQA），递归网络分析和可见性图。 参考 在出版物或其他地方使用结果时，请确认并

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