matsim-example-project 一个如何将MATSim用作库的小示例。 默认情况下，该项目使用最新的（预）发行版。 为了使用其他版本，请编辑pom.xml 。

怎样修改MATLAB现有代码中数据RNN-VAE 混合预测系统。 使用VAE获取与时间相关的系统的潜在状态。 使用RNN（水库计算机）来发展潜伏力。 VAE可转换为预测。 基于通过MATLAB生成的综合数据 VAE基于现有的python jupyter实现。 通过MATLAB更新RNN。 跑步： 运行Generate.m。 这将获得综合数据。 确保数据放置在root\n='..\n/\n..\n/\ndata\n/\nsynth'下，或修改python笔记本中的路径。 运行VAE.ipynb，第一部分。 这将生成模型参数，包括潜在变量。 将logvarout.csv，muout.csv加载到matlab中，或确保它与RNNClimateVae.m文件位于同一文件夹中 运行RNNClimateVAE.m。 这将对潜在变量生成预测。 每次运行的性能可能会有所不同。 如果性能良好，请在if（false）区域中运行最终代码块以保存预测 运行VAE.ipynb，第二部分。 这将从潜在预测中生成输出预测。 VAE.ipynb还有另外两个部分，需要进一步分析。 第三部分改变一个潜在方向，同时保持其他不变，从而了解

DFA 算法是一种用于估计长期时间相关性的标度分析方法。 描述：去趋势波动分析（DFA）算法是一种缩放分析方法，用于估计幂律形式的长期时间相关性。 换句话说，如果事件序列具有自相关缓慢衰减的非随机时间结构，则 DFA 可以量化这些相关衰减的速度，如 DFA 幂律指数所示。 我们在这里介绍了作为神经生理学生物标志物工具箱的生物标志物实现的 DFA 算法。 您可以在http://www.nbtwiki.net下载此工具箱。 关于去趋势波动分析的教程可以在这里找到： http ://www.nbtwiki.net/doku.php? id= tutorial:detrended_fluctuation_analysis_dfa

时间相关单光子计数型激光雷达距离判别法

详细讲解有关时间的函数，时间获取，时间设定......包括所用到的时间结构体，以及参数的有效性进行详细讲解，非常细致，相信会让你学得很透彻。

毫秒级的微信倒计时小程序，编程思路：定义一个总毫秒数，以一分钟为例。TODO，传入一个时间点，转换成总毫秒数。需要一个目标日期，初始化时，先得出到当前时间还有剩余多少秒： 　　1.将秒数换成格式化输出为XX天XX小时XX分钟XX秒 XX 　　2.提供一个时钟，每10ms运行一次，渲染时钟，再总ms数自减10 　　3.剩余的秒次为零时，return，给出tips提示说，已经截止

为解决激光漫反射测距实测数据噪点多，真实回波信号难以可靠在线提取问题，提出一种基于时间相关性的激光漫反射测距回波信号的快速提取方法。基于实测数据特性分析将回波信号提取问题简化为n 点搜索问题，并理论验证了基于时间相关性提取方法的正确性，通过权衡搜索代价与提取精度，给出n 点选取规则。给出短时数据线性度和相邻数据关联度作为时间相关性的具体评价指标，设计遗传算法对缓存数据与在线数据并行寻优，降低搜索时间并提高测距提取精度。中国科学院云南天文台实测数据提取结果表明，该方法对强噪声背景下的微弱回波信号有较强的快速提取能力，为激光漫反射测距回波信号在线提取提供可行思路。

完整英文版 ISO 22514-2：2017 Statistical methods in process management - Capability and performance - Part 2：Process capability and performance of time-dependent process models (过程管理中的统计方法 - 能力和性能 - 第 2 部分：时间相关过程模型的过程能力和性能)。ISO 22514-2:2017 描述了确定用于估计产品和过程特性的质量能力或性能的统计数据的程序。 这些质量特性的过程结果分为八种可能的分布类型。 每个分布都放置了统计度量的计算公式。

高级事件相关单光子计数技术（Advanced.Time-Correlated.Single.Photon.Counting.Techniques.-.W.Becker.(Springer,.2005)415s,.WW.pdf）书籍，是一本很好的书籍