自我与他人道德判断神经/行为基础代码库

探讨了适应性水平与自我和他人的概念之间的关系。文章首先回顾了以往关于行为问题的研究，并指出自我概念和人际关系在适应性水平中的重要作用。文章进而分析了不同因素（如出生顺序、家庭结构、社会阶层等）对个体适应性水平的影响，并强调了自我认知和社会支持在促进个体适应性发展方面的重要性。

本项目提供了期权的MATLAB代码，帮助用户更好地理解和应用期权相关的金融工具和策略。

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

使用MATLAB基于模板创建一系列神经行为系统演示脚本。该过程依赖于来自Guillaume Flandin的m2html中的模板类，详细信息请参见： https://github.com/pdollar/toolbox/tree/master/external/m2html/@template

这是2015-2017年期间作为波士顿学院道德实验室经理编写的脚本集合。脚本保存在实验室GitHub中，包括：- 数据整理成BIDS格式- Matlab编程指南- 基于参数文件构建神经影像管道- 神经数据分类- 行为和神经数据处理。可提供手稿。

Matlab代码 此代码有助于分析Medlock等人（2018年）研究中SFO神经元的爆发和强直放电行为。

如果我的游标tif mycur%isopen = false，那么我打开mycur; end if;游标的位置有效为true twhile mycur%found loop End loop

这是STOMP算法的GPU实现，它将时间序列作为输入并计算特定窗口大小的矩阵轮廓。为了获得附加功能和更好的性能，建议使用至少CUDA工具包版本9.0，并且需要支持CUDA的NVIDIA GPU。您可以在Linux下使用Makefile构建，但在Windows下尚未经过测试。对于不同的GPU架构，您可以调整ARCH的值以匹配相应的计算能力。确保CUDA_DIRECTORY正确设置为系统中安装CUDA的路径，通常在Linux下为/usr/local/cuda-(VERSION)/。默认情况下，内核参数仅针对Volta优化，如果目标是Pascal或更早的版本，请相应地调整STOMP.cu中的设置。

栈应用实例：进制转换与回文判断 本实验将利用栈结构实现两个经典算法： 一、十进制数转换 目标：将输入的非负十进制整数转换为八进制和十六进制形式输出。 实现方法： 采用顺序栈存储转换过程中的余数。 将输入的十进制数不断除以目标进制数（8 或 16），并将余数压入栈中。 依次弹出栈中元素，拼接成最终结果。 二、回文判断 目标：判断一个字符串是否是回文，即正序和倒序读取结果相同。 实现方法： 利用链栈存储字符串的每个字符。 将字符串依次入栈。 依次出栈，并与原字符串进行比较。