目标：我们测量了随时间推移卢森堡就业人口中的健康不平等状况，以及社会经济和与工作相关的决定因素。 设计和设置：纵向数据来自社会经济Liewen zuLétzebuerg/欧洲联盟关于收入和生活条件的调查，该调查自2003年以来每年在卢森堡进行。 参与者：参与者包括727名卢森堡居民（58％的男性），2003年年龄在21至55岁之间，并在2003年至2012年之间受雇。衡量主要和次要成果：兴趣变量是自我报告的健康状况。 我们使用了与工作相关的因素的过渡指标来考虑此期间个人在工作中可能经历的变化。 结果：从非全日制合同转为全日制合同的人（赔率（OR）：5.52，置信区间（CI）：1.55-19.73），以及从收入的第3个或第4个四分位数迁移到2003年至2012年之间的第一或第二四分位数（OR：2.48，CI：1.02-6.05），2012年健康状况较差的风险较高。2012年健康状况良好的人在2012年自我报告的健康状况恶化的风险与合同的类型，经济活动和职业有关。 结论：卢森堡的就业人群中存在健康不平等现象。 它们的重要性根据与工作相关的特征和经济活动而变化。 我们的研究结果表明，健康状况

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inaSpeechSegmenter inaSpeechSegmenter是一个基于CNN的音频分段工具包。 它将音频信号分成语音，音乐和噪音的均匀区域。 语音区域分为使用说话者性别（男性或女性）标记的片段。 男性和女性分类模型针对法语进行了优化，因为他们是使用法语说者进行培训的（说话者性别的声学相关性取决于语言）。 对应于音乐之上的语音或噪声之上的语音的区域被标记为语音。 设计inaSpeechSegmenter的目的是基于男女语音时间百分比估计来执行。 安装 inaSpeechSegmenter是python 3中的框架。仅支持大于或等于3.6的python版本。 可以使用以下过程进行安装： 先决条件 inaSpeechSegmenter需要ffmpeg才能解码任何类型的格式。 可以使用以下命令行完成ffmpeg for ubuntu的安装： $ sudo apt-get in

基本要求如下： （1）阅览室一次最多可以容纳 20 个人； （2）读者与写者至少包括 ID、进入内存时间、读写时间 3 项内容，可在界面 上进行输入； （3）读者和写者均有两个以上，可在程序运行期间动态增加读者与写者； （4）可读取样例数据（要求存放在外部文件中），进行读者/写者、进入内存时 间、读写时间的初始化； （5）要求将运行过程用可视化界面动态显示，可随时暂停，查看阅览室读者/ 写者数目、读者等待队列、写者等待队列、读写时间和等待时间； （6）读写平等读写策略为：读写互斥、写写互斥、读写平等（严格按照读者 与写者到达的顺序进入阅览室，有写者到达，则阻塞后续到达的读者；有读者到达， 则阻塞后续到达的写者）。

操作系统课程设计采用读写平等实现的读者写者问题。

介绍 densityMetrics是一个python库，用于计算各种浓度，多样化和不平等指数。 该库实现了所有众所周知的不平等和集中度指标的计算。 您可以使用浓度指标 访问浓度，不平等和多样性指标和指标的详尽收集 以json和csv格式执行文件输入/输出 通过引导程序以置信区间计算索引 使用matplotlib进行可视化 关键信息 作者： 执照：麻省理工学院 数学文档： 代码文档： 开发网站： 一般讨论： 打包特定聊天： 注意：concentrationMetrics仍在积极开发中。 如果遇到问题，请在我们的github存储库中提出问题 实施指标一览表 《提供了已实施指标（指标）及其关系的概述。 以下列表为每个实施索引提供了更具体的文档URL： 埃里森-格莱瑟指数 基尼指数 泰尔指数 汉娜·凯指数 胡佛指数 Herfindahl-Hirschman指数和相关的指数，例如Simpso

清华大学出版社马少平等人工智能课件，还不错，希望能对大家有帮助

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卡尔曼滤波原理及运用--MATLAB仿真（黄小平等）是学习卡尔曼滤波的经典资料。