Temperature dependence of electron-spin coherence in intrinsic bulk GaAs，赖天树，Xiaodong Liu，Temperature dependence of electron-spin coherence dynamics is investigated for an intrinsic bulk GaAs in the Voigt geometry using the elliptically polarized absorption quantum beat

PDG：程序依赖图 由以下规则定义的非常基本的命令性程序的程序依赖关系图创建器。 assignment := x=Aexpr; conditional1 := if(Bexpr){ stmts; } else {stmts; } endif conditional2 := if(Bexpr){ stmts; } endif iterative := while(Bexpr){stmts; } stmt := assignment | conditionsal1 | conditional2 | iterative stmts := stmt | stmts; stmt Aexpr: = constant | variable | Aexpr + Aexpr | Aexpr – Aexpr | Aexpr * Aexpr | Aexpr /

pdp：从R中的各种类型的机器学习模型构造部分依赖（即边际效应）图的通用框架

matlab自相关代码评估有针对性的和多元依赖措施的重要性 版权所有（C）2020 Oliver Cliff。 该存储库提供了MATLAB函数，用于计算和评估多个自相关时间序列之间的线性相关性。 这包括各种线性相关性度量以及用于推断其重要性的假设检验，所有这些都在本文中和中进行了讨论。 实施的度量为：互信息，条件互信息， Granger因果关系和条件Granger因果关系（每个均针对单变量和多元线性高斯过程）。 为了完整起见，我们还包括了单变量过程的Pearson相关性和部分相关性（具有潜在的多元条件过程）。 该代码已根据（或更高版本）获得许可。 入门 确保具有MATLAB并已下载并安装（用于自相关和过滤功能）。 克隆（或下载）存储库。 将存储库添加到您的路径（包括utils文件夹）中，例如，使用： addpath(genpath('/path/to/repository')). 帮助中有关每个功能的文档。 使用的主要功能是mvmi.m （相互信息）， mvgc.m （格兰杰因果关系）和pcorr.m （皮尔森/偏相关）。 所有这三个都允许添加条件过程，并且可以选择输出p值。 p值是从

hadoop-2.7.7相关jar包，包括hadoop-client-2.7.7.jar、hadoop-common-2.7.7.jar、hadoop-hdfs-2.7.7.jar

脚本替换本地仓库地址,执行,重新打开项目

Dependencies-for-win10主要是在win10系统下比较好用的一款自研工具，比官方的工具相对来水流畅，分析效率更高

酒精使用障碍（AUD）被认为是世界范围内的主要健康和社会问题。 更重要的是，由于自测报告的主观性，对AUD患者的筛查一直具有挑战性。 涉及神经影像学方法的自动化方法，例如定量脑电图（QEEG），已显示出令人鼓舞的研究成果。 但是，QEEG方法仅针对酒精依赖者（AD）和对照者而开发。 因此，本研究试图提出一种机器学习（ML）方法，以对1）酗酒者和健康对照者以及2）健康对照者，酗酒者和酗酒者进行分类。 拟议的ML方法涉及QEEG特征提取，最相关特征的选择以及研究参与者的相关组分类。 招募了12名酗酒者（平均年龄56.70±15.33岁），18名酗酒者（平均年龄46.80±9.29岁）和15名健康对照者（平均42.67±15.90岁）作为研究对象，以获取EEG数据。 在闭眼（EC）和睁眼（EO）条件下的10分钟内记录数据。 此外，还从EEG数据中提取了QEEG功能，例如绝对功率（AP）和相对功率（RP）。 利用t检验和主成分分析（PCA）等方法选择最相关的QEEG功能。 最后，将判别式QEEG功能用作分类模型的输入：线性判别分析（LDA），支持向量机（SVM），多层反向传播网络（MLP）和L

This erratum corrects information regarding the author listing in Photon. Res.6, 794 (2018)PRHEIZ2327-912510.1364/PRJ.6.000794.