层次分析MATLAB代码e2198神经节细胞连接组学分析发布

程明明的matlab代码涉及基底神经节-皮质丘脑（BGCT）网络模型，该模型由Chen等人在2014年提出。

操作简便，适合初学者使用。源代码包含手动输入判断矩阵A(n阶)，可计算特征向量和特征值，分析最大特征值及其对应向量；输出准则层特征向量w=，准则层最大特征根t=。矩阵一致性验证通过，如不通过请重新评分！方案层因素对准则层权重的成对比较阵需输入。

这个存储库包含用于3D单细胞分割和分析的Matlab代码，附有详细的步骤说明。分割分段器是一个用于Matlab的应用，通过阈值化细胞质标记物或膜标记物的分水岭转换，在3D空间中精确分割细胞。用户界面简单易用，允许调整参数以达到最佳分割效果。分析脚本可应用于图像文件夹，并将结果保存为Excel文件，包括通道的阈值识别点和区域的富集和部分重叠分析。

细胞组学数据的分析和可视化是当前研究的重点。在一项名为《自然方法》的研究中，2013年，Emanuel JP Nazareth等人利用高通量指纹技术，探索了人类多能干细胞因子反应性和谱系诱导偏倚。

该页面介绍了mocgui，一个用于查看运动捕捉数据的Matlab软件。您可以通过git clone https://github.com/zhfe99/mocgui.git 或者从https://github.com/zhfe99/mocgui.git下载代码。将mocgui/设置为Matlab当前文件夹，并在Matlab中运行addPath以添加子目录到Matlab路径中。使用mocgui或demoMoc在Matlab中运行该程序。mocgui.zip软件包包含./data子集文件夹，./src GUI界面实现，./lib必要库函数，./addPath.m添加Matlab路径，./mocgui.m接口功能，./mocgui.fig保存窗口配置文件，以及./demoMoc.m加载和可视化运动捕捉数据的演示文件。

QuPath是一款开源软件，专为整个载玻片图像分析和数字病理学设计。它由贝尔法斯特女王大学开发，提供了广泛的功能，包括注释、可视化工具、IHC和H＆E分析的工作流程，以及新算法如细胞分割和组织微阵列解阵列。QuPath支持交互式机器学习，适用于细胞和纹理分类，并具备基于对象的分层数据模型。这款软件易于扩展，支持脚本，可与MATLAB和ImageJ等工具集成，为研究人员提供生物图像分析的新工具。QuPath采用GPLv3许可，免费开放源代码。欲了解更多信息和下载安装QuPath版本，请访问相关网页。

在寻找了相当一段时间后，层次分析matlab代码被认为是未来极具潜力的技术之一。

本课程重新审视古典科学计算，从统计学习角度探索其应用。在新的计算范式中，微分方程、守恒定律和数据作为预测建模管道的补充代理发挥重要作用。课程探索现代机器学习作为统一计算工具的潜力，使人们能够从实验数据中学习模型、推断微分方程的解、融合模型层次结构信息以量化计算中的不确定性，并有效地优化复杂工程系统。涉及主题包括深度神经网络进行非线性回归/分类、高斯过程进行不确定性下的多保真度建模和计算、贝叶斯优化、卷积和递归神经网络、主成分分析进行模型简化、变体自动编码器和概率潜在变量模型。这些工具的有效性通过工程应用实例，如流体动力学、传热、设计优化和心血管流动建模得到证明。先修条件为基本微积分和线性代数（MATH 240或MATH 513或ENM 240）、基本统计和概率（MATH 430或ENM 321或ENM 503）。课堂上使用的软件包括MATLAB和Python，为科学计算提供支持。

为了进行定量孪晶分析，从EBSD扫描重建的每个孪晶晶粒片段都需要具有孪晶类型、世代和母粒的特性（预缠绕）。对于小体积的双胞胎来说，这是一项微不足道的任务。然而，对于高度孪生或变形的扫描，该任务变得不那么重要。该项目的目的是利用开源工具集重新创建和改进对孪晶分析的描述，以基于孪晶分析的方法论为基础。选择MTEX是因为它在方向分析、EBSD和纹理方面具有广泛的高级工具集。需要注意的是，这需要使用Matlab才能运行提供的源代码。如果您使用此代码，请引用我们最近发表的关于Ti中的孪晶的论文。详情请参阅发布链接和DOI链接。示例和技术文档可供入门查阅。已知该源代码兼容于Matlab 2020b和MTEX版本5.4。