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因果关系审查 代码（python），图形和数据，用于评估双变量时间序列数据的因果关系指标的性能。 这篇评论是在Lungarella等人以前的工作之后进行的。 （2007）。 该评价中包括的方法是： 扩大的格兰杰因果关系（Chen et al。2004） 非线性格兰杰因果关系（Ancona et al。2004） 可预测性的提高（Feldmann和Bhattacharya 2004） 转移熵（直方图划分和Kraskov-Stögbauer-Grassberger估计）（Schreiber 2000，Kraskov et al。2004） 有效传递熵（直方图划分）（Marschinski和Kantz，2002年） 粗粒度的信息传递率（Palus等，2001） 相似指数（Arnhold等1999，Bhattacharya等2003） 收敛交叉映射（Sugihara et al.

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基于CNN和SVM的设备审查实现

通过模拟鼠标滑动的方式，保持PC端企业微信等聊天软件的在线状态。只有运行的Exe,没进行加密，C#实现。如果有人感兴趣可以反编译查看

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