基于最小风险的位深度扩展

RapidMiner肿瘤扩展包括了NamSor的Applied Onomastics扩展，提供一系列强大运算符以帮助用户从个人名称中推断出有价值的信息。以下为其核心功能： 解析名称：通过详细分析，将名字和姓氏分解，便于进一步的推断和处理。 提取性别：通过提供的API金钥，可以从名字中推断出对应的性别，并获得更高的性能和吞吐量，实现一次处理数百个名称的需求。 提取来源：基于个人名称分析姓名来源，帮助了解人员、资金和思想的流动。此功能也需要注册Freemium API金钥。 要全面利用这些功能，请参考完整的[文档（PDF）]。该扩展工具不仅在精度上提供可靠的支持，还可通过商业支持帮助企业实现全双精度分析。 关于NamSor NamSor是欧洲领先的名称识别软件供应商，专注于各种语言和字母的人名起源识别。其核心使命是支持多样性和平等机会，并积极推动@GenderGapGrader等倡议，为全球客户提供数据挖掘与国际化资源的识别服务。

32位Windows平台扩展SGA功能.rar

Dijkstra 算法实现能够寻找给定图中两点之间的最短路径。此实现适用于权重为正的情况。

基于最小欧氏距离的QAM检测方法。使用Matlab进行QAM开发，寻找欧几里得距离的最小值。

基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，因此最终选择后者用于构建预测模型。 速度相关因子分析 平均速度标准差 分析结果显示，平均速度标准差与车险出险频率之间的关系并不显著，难以解释其趋势。 因此，本次建模不考虑平均速度标准差这一因子。 分平均速度行程数 将行程平均速度划分为 0-15 千米/时、15-25 千米/时、25-40 千米/时、40-80 千米/时等区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。

通过扩展事件深入理解SQL Server运行机制，精准定位性能瓶颈，实现数据库高效运行。

探讨深度学习框架在效率和可扩展性方面的关键特点和优势。

这是一个简单的求解旅行商问题 (TSP) 局部最小解的Matlab程序。

艺术市场的隐秘性使得发展中国家的文物掠夺和贩运难以评估。由于缺乏来源国交易的直接信息，拍卖销售为我们提供了古物和原始艺术品的市场价值和交易量的参考。拍卖行公开发布拍卖结果，并允许通过网站访问销售档案。在线访问销售档案可以创建大量关于世界各地拍卖的成交价数据。销售档案还包含艺术品的详细描述，其中可以识别艺术品的地理来源。通过对成交价格和原产地的销售档案进行数据挖掘，可以按来源国分析市场价值。这种分析评估了相对市场价值，从而有助于评估跨发展中国家掠夺的相对风险。