每年有超过 400,000 例新发肾癌病例，手术是其最常见的治疗方法。由于肾脏和肾脏肿瘤形态的多样性，目前人们对肿瘤形态如何与手术结果相关 ，以及开发先进的手术计划技术 非常感兴趣。自动语义分割是这些工作的一个很有前途的工具，但形态异质性使其成为一个难题。 这一挑战的目标是加速可靠的肾脏和肾脏肿瘤语义分割方法的发展。我们已经为 300 名在我们机构接受部分或根治性肾切除术的独特肾癌患者的动脉期腹部 CT 扫描生成了真实语义分割。其中 210 个已发布用于模型训练和验证，其余 90 个将保​​留用于客观模型评估。

JData-2018 的代码 排名：第六 怎么跑 运行以下文件以创建必要的要素数据集 -Feature_Engineering.sh 运行其中一个模型以使用不同的构造数据生成良好的S1结果。 -Run_11.py -Run_12.py -Run_21.py 另外，特征选择是性能提高的关键过程之一。 要运行功能选择代码，请参考文件 -Select.py 或S1和S2上通用数据集的选择文件 -Select_com.py -日志文件是功能选择过程的输出 选择库用法的详细信息可以参考我的另一个仓库 细节在

标题中的“40种智能算法对23种测试函数的代码”揭示了这是一个关于使用不同智能优化算法解决复杂问题的MATLAB实现集。这些智能算法是计算机科学领域中用于求解最优化问题的一种方法，特别是在处理非线性、多模态或者全局优化问题时效果显著。MATLAB作为一种强大的数值计算环境，是实现这类算法的理想平台。 描述中提到的“目前常用智能算法的MATLAB模型”可能包括但不限于遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、模糊系统（Fuzzy System）、模拟退火（SA）、蚁群算法（ACO）、差分进化（DE）等。这些算法模仿自然界或社会行为中的某些过程，以寻找问题的最优解。23种测试函数则用于评估这些算法的性能，常见的测试函数有Ackley函数、Rosenbrock函数、Sphere函数、Beale函数等，它们各自具有不同的难度和特性，如多模态、高维、平滑度等。 在提供的压缩包子文件中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. `HGSO.m`：这可能是Hybrid Genetic Swarm Optimization（混合遗传群优化）算法的实现，结合了遗传算法和粒子群优化的优点。 2. `update_positions.m`：这部分代码可能是更新粒子位置的函数，这是粒子群优化中的关键步骤。 3. `Evaluate.m`：这个文件很可能是评价函数，用于计算每个解决方案（即算法中的个体或粒子）的适应度值。 4. `fun_checkpoisions.m`：可能用于检查和验证优化过程中粒子的位置是否合法或满足特定条件。 5. `worst_agents.m`：可能包含了找到当前群体中最差个体的逻辑，这对于更新算法参数和策略可能会有所帮助。 6. `update_variables.m`：可能涉及到算法中变量的更新，比如遗传算法中的遗传变异或交叉操作。 7. `fun_getDefaultOptions.m`：可能用于设置和获取算法的默认参数，这对于调整和比较不同算法的性能很重要。 8. `main.m`：这是主程序，它会调用上述所有函数来执行整个优化流程。 9. `Create_Groups.m`：可能是创建粒子群或其他结构的函数。 10. `sumsqu.m`：可能是一个计算平方和的辅助函数，这在评价函数中很常见，用于计算误差或目标函数的值。 通过这些文件，我们可以深入研究各种智能优化算法的实现细节，了解它们如何处理不同类型的测试函数，以及如何通过调整参数来改善算法性能。这对于学习和开发新的优化算法，或是改进现有算法都是非常有价值的资源。

在当今数字化时代，数据驱动的决策变得越来越重要，特别是在预测分析领域。本资源包提供了一个针对汽车行业销量数据的时间序列分析模型，旨在使用长短期记忆网络（LSTM）——一种特殊的循环神经网络（RNN），来预测汽车销量的趋势。通过这样的神经网络，可以有效地学习和模仿汽车销量随时间变化的规律。 提到的car.csv文件是一个数据集，它包含了用于训练和测试LSTM模型所需的历史汽车销量数据。这类数据集通常包括日期、销量以及其他可能影响销量的因素，如经济指标、促销活动等。数据预处理是使用这些数据之前的重要步骤，包括去除异常值、处理缺失值、数据归一化等。在深度学习模型训练中，数据集的质量将直接影响模型的准确性和可靠性。 接着，LSTM理论知识模板.docx文件为用户提供了一个理论学习的基础。LSTM通过引入门控机制来解决传统RNN难以处理长期依赖问题。它包含输入门、遗忘门和输出门，这些门控结构使得LSTM能够保存或遗忘信息，并决定何时将信息传递到下一个状态。理解这些基本概念对于掌握LSTM的工作原理至关重要。 LSTM_car.py文件是本资源包的亮点，它包含了构建、训练和使用LSTM模型的完整代码。通过这个Python脚本，用户可以学习如何搭建LSTM网络，选择合适的损失函数和优化器，以及如何调参以提高模型的预测性能。对于学习者来说，它是一个非常实用的工具，可以将理论知识转化为实际操作。 从应用层面来看，能够准确预测汽车销量对于汽车制造商和销售商来说具有重大的经济意义。准确的销量预测可以帮助企业制定更加合理的生产计划和销售策略，减少库存积压，提高资金周转效率，从而在竞争激烈的市场中获得优势。此外，对于供应链管理、物流规划和市场营销等方面也有着直接的影响。 本资源包为研究人员和工程师提供了一个完整的工具集，涵盖了理论学习、数据处理和模型实现。这对于希望在时间序列预测领域深入研究或应用LSTM网络的用户来说，是一个宝贵的资源。通过实践学习，用户不仅可以提升自身的数据分析和机器学习能力，还能够更有效地解决实际问题。

知识图谱是一种结构化的知识表示形式，用于存储、组织和查询大量信息，它在现代信息检索、数据分析和智能应用中发挥着关键作用。本项目基于JavaScript、HTML和CSS技术，结合Canvas的应用，提供了构建和展示知识图谱的源代码开发实践。 JavaScript是这个项目的核心，它是一种广泛应用于Web开发的动态编程语言。在这个知识图谱应用中，JavaScript主要用于处理用户交互、数据操作和图形渲染。例如，它可以用来动态加载和解析数据，构建节点和边的模型，以及响应用户的拖动、缩放等操作。`index.js`很可能包含了这些功能的具体实现。 HTML（超文本标记语言）则构建了页面的基本结构，定义了元素如按钮、文本框等，并通过属性链接到JavaScript事件处理函数。在知识图谱的场景中，HTML可能包含了一个``元素，这是一个可绘制图形的区域，JavaScript将在这个画布上绘制知识图谱。 CSS（层叠样式表）用于控制页面的样式和布局，确保知识图谱的视觉效果美观且易读。通过CSS，可以调整节点和边的样式，比如颜色、形状、大小和透明度；也可以设置背景、边距、字体等，使整个页面呈现专业且用户友好的界面。 Canvas是HTML5引入的一个重要特性，它是一个二维绘图上下文，允许开发者用JavaScript进行像素级别的图像处理。在这个项目中，Canvas被用于绘制知识图谱的图形部分，包括节点和连接线。JavaScript可以调用Canvas API来绘制图形，如`fillRect()`、`strokeRect()`、`beginPath()`、`moveTo()`、`lineTo()`等，这些API可以精确控制图形的绘制。 在开发过程中，JavaScript库如D3.js或Vis.js可能被用到，它们提供了高级的图表和图形绘制功能，简化了知识图谱的实现。然而，这个项目可能是从头开始编写代码，因此开发者需要对Canvas API有深入理解，以及具备良好的数据结构和算法知识，以优化图形渲染的性能。 这个项目为学习和实践如何利用Web前端技术构建知识图谱提供了一个实例。通过阅读和理解`index.js`中的逻辑和`知识图谱.html`的结构，开发者可以学习到如何将数据转换为可视化图形，以及如何用JavaScript和Canvas进行动态交互设计。对于想要提升Web前端开发技能，特别是对知识图谱可视化感兴趣的人来说，这是一个极好的学习资源。

The current supported versions are: 10.2, 10.3, 10.4, 10.5, 10.6 (supported for 5 years), 10.7 (supported for one year), 10.8 (supported for one year) and the development version is 10.9.

【TI毫米波雷达】自动CLI配置、控制代码的操作方式，适用于所有官方工程（以IWR6843AOP为例） 本文主要针对官方雷达工具包中的工程 通过改写CLI部分函数 实现初始化CLI后自动进行命令参数配置和控制的功能 还有一种自动配置命令的方法 是在CLI初始化后调用内部指令进行配置 请看上一篇文章： [【TI毫米波雷达】CLI模块初始化，demo工程覆写CLI控制指令代码的操作方式（以IWR6843AOP为例）](https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/135932690)

​ 一、实验目的 1掌握RFM分析方法和k-means聚类的方法，能够进行价值识别 2掌握Python 聚类的方法 3.EM聚类（基于高斯混合模型的EM聚类） 二、知识准备 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在客户分类中，RFM模型是一个经典的分类模型，利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体，从而分析不同群体的客户价值。 三、实验准备 1.使用算法：RFM模型、聚类算法 2. 数据来源 RFM数据集为英国在线零售商在2010年12月1日至2011年12月9日间发生的所有网络交易订单信息。该公司主要销售礼品为主，并且多数客户为批发商。 数据集介绍及来源： https://www.kaggle.com/carrie1/ecommerce-data https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail# 特征说明： InvoiceNo:订单编号，由六位数字组成，退货订单编号开头有字母C StockCode

这篇论文探讨了深度学习在股票价格预测方面的应用。股票市场受多种因素的影响，准确地预测股票价格对于市场经济和投资者来说至关重要。然而，传统的统计学方法在处理股票价格数据时存在一些困难，因此研究者们转向了深度学习模型，这些模型具有强大的数据表示和学习能力。 为了实现股票价格预测，研究者们采用了基于数据和基于文本的方法，并结合了各种深度神经网络模型进行分析。文章详细介绍了Informer方案的架构和模型构建过程。Informer方案是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它能够有效地捕捉股票市场中的复杂模式和关联性。 通过采用深度学习方法，股票预测的准确性和效果有望得到提高，为投资决策提供更可靠的支持。深度学习模型能够自动学习数据中的特征，并从大量的历史数据中发现潜在的模式和趋势。这使得投资者能够更好地理解市场动态，做出更明智的决策。 总之，深度学习在股票价格预测中的应用具有巨大的潜力。这项研究为改进股票预测方法提供了有益的思路，并为投资者提供了一种新的工具，帮助他们更好地理解和应对股票市场的挑战