最新实例
FreeSurfer神经影像分析与可视化套件
FreeSurfer 是一个实用的神经影像工具套件,主要用来和人脑的 MRI 影像。它挺全面的,不仅支持结构和功能 MRI 的流程,还能做皮质和皮质下的分割,甚至支持扩散 MRI、PET 等。如果你正在做神经影像研究,FreeSurfer 是一个不可或缺的好帮手。它的操作挺简单,配套的文档也蛮丰富,是对于入门者友好。你遇到问题的话,邮件列表和社区的也相当及时,基本能大部分疑难杂症。所以,如果你做的是神经影像的相关工作,FreeSurfer 肯定值得一试。
销售管理业务流程ERP原理与应用
销售管理的业务流程图蛮清晰的,涵盖了销售统计、预测、成本控制这些关键点。像销售基本情况就挺实用的,按时间、区域、业务员来统计数据,一眼就能看出哪些产品在发力,哪些掉队了。还有客户购买力这块,可以结合客户回款情况和信用数据,判断哪些客户值得重点跟进。嗯,整体流程看下来,ERP 在这块确实把销售闭环做得比较细,适合做中大型项目的朋友参考下。
SPSS 11高级统计分析教程生存、回归与时间序列分析
SPSS11 的高级统计教程,内容还挺全的,主要围绕生存、回归和时间序列这三个常见但容易踩坑的板块讲得比较细。每一块配的都是 PDF 或 RAR 资源,手把手教你用 SPSS11 搞定各种复杂,像是Cox 回归、多元线性模型、ARIMA 预测这些,用得上的都涵盖到了。生存那部分挺有意思,适合做医疗、金融、生物数据的。你会学到像Kaplan-Meier、Cox 模型这些生存时间的关键技能,文档是《29 生存 c.pdf》,讲得不枯燥,实际场景举得也多。回归是最常用的工具之一,《16 线性模型 1c.pdf》和《21 回归 2c.pdf》里基本把主流方法都过了一遍,像是逐步回归、岭回归这类 SPS
基于地表辐射亮温标准化的城市热环境遥感研究上海市案例分析
这个基于地表辐射亮温标准化的城市热环境遥感研究,用上海市的数据做了个典型,了多时相热红外遥感影像的标准化方法。嗯,通过辐射一致化和初温一致化两步,图像的热红外数据差异被有效消除了,结果显示这对城市热环境变化研究挺有。比如,上海的城市热中心并不在市中心,而是在工业区,能耗高、热源强度大。这个研究适合那些需要城市热环境时空变化的朋友。你可以参考这些方法,对不同的遥感数据做类似,结果会更可靠哦。
四检查表在品质管理中的核心作用-QC七大手法培训知识
品质管理里的检查表,真的是个被低估的小工具。你别看它长得像个普通表格,作用却挺大。像搞前端的写需求整理、bug 分类、功能测试,其实也都离不开它那一套逻辑。列个表,打个勾,就能让流程清晰不少。是跟团队沟通时,有个结构化的检查表,效率高多了,谁该干啥一目了然。就像写前端代码要先理清 DOM 结构一样,做品质管理前搞清楚问题点,靠的就是它。
陷落柱涌水水源P值检验分析
陷落柱涌水水源 P 值检验,主要聚焦在煤矿生产中的地质构造。你知道吗,陷落柱大部分没导水性,但一旦遇到导水陷落柱,可得赶紧查清水源和通道,做好防突水准备,避免更大灾害。方法挺直观的,通过水质的 Piper 三线图,结合矿井水源数据,利用 P 值检验,出水源的置信水平。最终结果表明,陷落柱的出水来自奥灰含水层。值得一提的是,矿井水源的水质对矿山安全至关重要,这种方法在类似矿区的水源判断中蛮有用的。你如果有类似的水质需求,可以参考这篇文章,你准确判定水源的来源。
MATLAB二维统计分析图绘图教程
二维统计图的应用蛮广泛,是在 MATLAB 中,你可以用它们快速展示数据关系。比如条形图、阶梯图、杆图这些,MATLAB 都有现成的函数支持。bar(x, y, 选项)可以绘制条形图,stairs(x, y, 选项)用于阶梯图,stem(x, y, 选项)可以用来画杆图。填充图也挺好用,fill(x1, y1, 选项 1, x2, y2, 选项 2,…)可以创建填充区域。想深入了解这些图的用法,不妨看看相关教程哦!
JDK进存销系统讲解
JDK 环境下的进存销系统真的是挺好用的,功能也蛮全面的。系统主要包括系统管理、职工管理、商品信息管理等模块,几乎涵盖了大多数后台管理的需求。系统设计上采用了三层结构:用户界面、业务逻辑、数据存储。数据存储方面是 MySQL 数据库,挺方便的,做查询也高效。系统还支持自动计算库存数量,发货、进货、销售单管理一应俱全。数据统计模块也直观,销售、进货、库存页面都模块化,挺适合各种管理场景的。哦,对了,整个系统采用了面向对象设计,代码结构也比较清晰,扩展性好。如果你对 JDK 和 MySQL 的开发有一定基础,应该会觉得这个系统还挺适合用来作为一个管理系统的基础模板。
变应性鼻炎患者FoxP3分析研究ELISA检测
前额头蛋白 3(FoxP3)在免疫调控这块,真的是个关键角色。研究发现,调节性 T 细胞(Tregs)里的 FoxP3 水平在不同人群中还真不一样,尤其是变应性鼻炎(AR)患者。嗯,说白了,这玩意能让免疫反应别太激烈,也就不那么容易过敏了。 这篇论文用ELISA方法测了三组人的 FoxP3 水平——正常组、特应性组还有AR 组。数据挺有意思的:正常组 FoxP3 平均才 0.81,而 AR 和特应性都在 3.4 上下,差距不小哦。统计也证实了:和正常人比,后两组高。 那是不是 FoxP3 越高越好?也不一定。研究说,AR 和特应性组虽然水平差不多,但症状上还是不一样。这就提示,除了 FoxP3
基于非线性流形学习的喘振监测技术研究
非线性特征提取的流形学习应用,推荐一篇挺有意思的论文:《基于非线性流形学习的喘振监测技术研究》。用的不是传统那套统计,而是上来就构造高维空间,再通过局部切空间排列提取一维主流形。通俗点说,就是它能比老办法提前 1 秒发现压缩机出问题,还减少误报,挺适合搞设备监测的场景。 高维空间的构建靠的是多元统计,通过类似LLE这类流形降维方法来提取核心变化趋势。和你常见的相关积分那种方法比,这个方案更偏向“提前预警 + 智能识别”,不是靠阈值,而是靠结构变形。 论文看着虽然是 2009 年的,但内容还蛮有启发,尤其是你要在MATLAB里做流形降维,可以顺着看下这篇配套的资源:流形学习 MATLAB 应用与