MATLAB框架基于CNN和ConvLSTM的忆阻器1T1R阵列的代码和界面连接

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在Matlab开发中，为生成(1,-1)的随机矩阵A，可以优化代码以避免循环。

这段代码能够计算在给定样本下，两个均匀概率分布之间的1-Wasserstein距离和2-Wasserstein距离。从图形上来看，它衡量了输入向量的（归一化）直方图之间的距离。详细信息可参阅GitHub存储库。

SCOPE是SEER临床结果预测专家。Excel手册提供了使用SCOPE所需的输入信息。输出示例提供了有关输出内容的详细信息。SCOPE具有三个主要功能：1. 使用Excel表格中提供的风险组，简单地计算ROC曲线下面积。2. 通过最大化ROC曲线下面积来优化风险级别，然后执行第一步。3. 对从前两步得到的ROC曲线下面积进行T检验，以确定优化改进的统计显著性。这些SCOPE函数依赖于执行二元融合、AROC计算和优化的核心函数，它们需要位于同一个文件夹中。SCOPE的中间输出文件可用于研究或验证输出结果。要获得输出结果，请按以下步骤操作：1. 运行SCOPE版本1的GUI。2. 加载初始参数以计算所需的内容。3. 通过交互方式从Excel中选择风险因素。4. 通过交互方式从Excel中选择观察结果。

利用matlab编写灰色GM（1,1）模型的运算程序。该模型基于灰色系统理论，通过微分方程求解系统常数，将离散数据转化为连续数据序列，从而减弱原始时间序列的随机性。

项目概述 本项目提出一种通用的白细胞 (WBC) 核分割算法，并通过四个公开数据集验证其有效性。项目首先通过统计细胞核与白细胞比例确定白细胞的位置，然后设计了一种新的卷积神经网络 (CNN) 模型，对四类定位和裁剪后的白细胞图像进行分类。 代码资源 WBC 核分割、定位和裁剪方法代码: wbc_nucleus_seg_localz 目录 裁剪后的 WBC 图像数据集生成、CNN 模型训练和训练后模型推断代码: wbc_classify_cnn_model 目录 环境要求 推荐使用 MATLAB 2017a、2019a 或更高版本运行代码。

CAS-PEAL-R1人脸数据库是一个广泛用于人脸识别研究的资源，其包含了多种面孔特征和表情的数据集合。研究人员利用这一数据库来评估和改进各种人脸识别算法的性能。CAS-PEAL-R1的独特之处在于其丰富的数据类型和详细的面部特征描述，使其成为学术界和工业界在人工智能领域中不可或缺的资源。

基于MATLAB的1NN分类器实例选择与编辑 本项目提供MATLAB代码，用于编辑最近邻分类器 (1NN) 并进行实例选择。 主要功能： edit_greedy_tabu_search(Data, Labels, tabu_gap, verbose)：应用贪婪禁忌搜索算法 (GTS) 为每个类提取一个原型。 edit_closest_to_centroid(Data,Labels)：选择最接近质心的实例。 train_1nn(TrainingData, TrainingLabels,~)：训练1NN分类器。 test_1nn(C,Data,Labels)：测试1NN分类器性能。 voronoi_regions(prototypes, region2d, colour)：绘制Voronoi图，展示原型和决策边界。 示例： Example_GTS 展示了如何使用GTS算法进行原型选择，并绘制原型和Voronoi图。 数据： 示例代码需要 Data2D5.mat 数据文件。

我需要您帮助进行维特比解码。