针对隐马尔科夫模型在运动想象脑电信号分类应用中,其独立性假设与脑电信号间相关性的不一致问题,提出一种基于Choquet模糊积分隐马尔科夫模型的脑电信号分类方法。该模型应用模糊积分的单调性取代了概率测度的可加性,放宽了隐马尔科夫模型的独立性假设。利用重叠滑动窗对脑电信号分段,然后对每段数据提取绝对均值、波长和小波包相对能量特征,构成特征序列用于CI-HMM的训练和分类。选取2008年BCI竞赛Datasets 1的两类运动想象数据进行分类实验,结果表明,该方法有效提高了隐马尔科夫模型方法对运动想象脑电信号分类的性能。
2021-12-29 10:05:51
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ET_CI_Demo
这是一个简单的演示，展示了如何通过ECU-TEST进行CI测试。
2021-12-28 17:01:50
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Gitlab CI实践
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课程简介
GitLabCI 轻量级，不需要复杂的安装手段。配置简单，与gitlab可直接适配。实时构建日志十分清晰，UI交互体验很好。使用 YAML 进行配置，任何人都可以很方便的使用。GitLabCI 有助于DevOps人员，例如敏捷开发中，开发与运维是同一个人，最便捷的开发方式。
本课程我们主要讲解通过使用GitLabCI完成DevOps交付流水线，实践内容较多。从多个角度出发让每个实践都能落地。内容从最基础部分到最佳实践。内容都是来源于自身在企业中的实践。
2021-12-27 15:05:48
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主要介绍了如何利用Gitlab-ci持续部署到远程机器(详细教程),本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
2021-12-27 15:04:06
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该软件包包含基于 Dong 等人的出版物的基于生理学的药代动力学 (PBPK) 模型。 随附的代码可用于： * 计算参数估计和模型预测的置信区间（SimBiology 函数：sbioparameterci、sbiopredictionci） * 对 PK 数据集进行非房室分析 (NCA)，以及模型预测以获得临床相关参数（SimBiology 功能：sbionca） * 说明使用并行计算的理由，例如通过引入 MATLAB 函数以及它们如何与 SimBiology（MATLAB 函数：datastore、parfor、mapreduce）结合来处理内存不足模拟和提高性能在以下网络研讨会中也讨论了此模型和代码： http://www.rosaandco.com/webinars/2017/enabling-qsp-and-pk-pd-workflows-using-simbiology-and-
2021-12-24 21:54:00
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化学信息：经过长期积累，堆起了一座各种各样物质的信息的大山。它是埋藏着大量宝藏的知识资源，而且这座大山还在以极快的速度增加。可是当我们需要寻找具有某种功能的化合物时，又去合成各种各样的化合物提供筛选。因此，我们应该意识到从这座信息大山中可以发现有用的物质。信息技术包括计算机的智能化给我们带来从信息大山中快速挖掘功能化合物和基本数据的可能，这些基本数据是解决问题的基础。这些基本数据包括它们的合成、结构、性质等等。
2021-12-21 17:05:10
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SciPy中的Bessel函数计算
中篇中将处理的基本问题：
1. SciPy和MATLAB文档中Bessel微分方程的不同
2. SciPy中Bessel函数的功能框架及其与MATLAB的对应关系
3. 在物理问题计算中的数据维度问题
4. 微积分计算
下篇中将处理的高阶问题：
5. 球坐标Bessel函数
6. 如何使用Cython加速计算
7. 如何使用numpy避免循环
8. 如何使用并行和GIL技术
1. SciPy和MATLAB文档中Bessel微分方程的不同
非常有必要首先补充一些基本的数学物理知识，Bessel方程是描述各类和波动有关的物理现象的，在数学物理中极其重要。数值计算
2021-12-17 14:37:08
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