Mejias等人2016年AR模型的Matlab代码实现

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

基于Jonathan Lauderdale, Stephanie Dutkiewicz, Ric Williams和Mick的研究“量化海洋-大气中二氧化碳的通量驱动因素”，Matlab集成的c代码Lauderdale_etal_2016_GBC CO2通量诊断程序，评估了全球生物地球化学循环中的二氧化碳通量。该框架考虑海洋表面温度、盐度、碱度变化对潜在饱和碳浓度的影响，以及海洋内再矿化过程和地表水快速俯冲对残余不平衡通量的影响。此外，还分析了生物活性对碳吸收和输出的影响。如果使用本工具，请引用原文并参考Jupyter笔记本中的Python代码（适用于v3.7）。

随着技术的进步，这些MATLAB代码能够为有限体积和随机游走计算生成非结构化网格。此外，该软件还包括来自Szpak等人的椭圆拟合工具。具体而言，unperturbed_disc_main.m用于无扰动盘问题，unperturbed_ellipse_main.m用于无扰动椭圆问题，perturbed_disc_main.m用于扰动盘问题，perturbed_ellipse_main.m用于扰动椭圆问题，tasmania_analysis.m用于塔斯马尼亚案例研究，taiwan_main.m用于台湾案例研究。要生成图1，请运行unperturbed_disc_main.m的第1到64行；要生成图2，请运行unperturbed_ellipse_main.m的第1到64行；要生成图3，请运行perturbed_disc_main。

MATLAB代码用于进行数据驱动的游戏项目。请注意，此存储库是从另一个远程存储库中分支出来的，并附带的源代码版本。播放数据：在计算机游戏中实现地面真实性，由斯蒂芬·里希特（Stephan Richter）、Vibhav Vineet、斯特凡·罗斯（Stefan Roth）和弗拉德·科尔顿（Vladlen Koltun）于ECCV 2016年提出。通过git clone --recursive https://bitbucket.org/visinf/projects-2016-playing-for-data ./playing-for-data进行克隆。该代码在MIT许可下发布，详细内容和第三方库的确认，请参阅LICENSE.md。要求：CMake用于构建OpenEXR和zlib，Visual Studio用于编译renderdoc，已在VS 2013上进行了测试，Python也已通过。A

Hartoyo等人（2020年）使用Matlab实现了一种方法，用于将神经人群模型拟合到EEG谱图中。阿尔法阻滞是人类脑电图信号的显著特征之一，其在视觉、听觉、触觉或认知刺激下会减弱。研究表明，通过对82位受试者的EEG光谱进行分析，发现睁眼状态下阿尔法节律的降低。作者通过简化的生理机制解释了这种现象，强调了抑制性皮层人群的强直传入信号对阿尔法阻滞变化的主导作用。研究结果揭示了这种参数调节如何跨不同主题展示出差异，且这种差异随阿尔法节律降低而增加，而其他参数变化微弱。

GM(1 n)matlab代码运动皮层兴奋网络自上而下的层状组织基于以下数据的模型：Weiler N、Wood L、Yu J、Solla SA、Shepherd GM (2008)。Nat Neurosci 11:360-6 Python实现到目前为止，的一个版本是，以便于与正在开发的其他Python脚本集成，以使用来自Weiler等人，2008年论文的数据。这可以运行（安装Numpy后）：cd Python python laminarWsimulation.py y轴箱0-8表示归一化皮层深度(yfract)。Bin 0表示标准化的皮层深度介于0.1和0.2之间；bin 1介于0.2和0.3之间；等等。每个bin代表~140um的皮质深度，并不对应于经典层边界。NeuroML实现已经创建了一组脚本，以使用此连接数据生成简单的（集成和火或单隔室HH细胞模型）皮质网络。例如，请参见用于生成.请参阅生成的示例。使用的数据是来自上述Python代码（基于原始Matlab文件）的连接矩阵。如下图

在Python中实现了2016年CVPR论文中Matlab的椭球面（SfMO）结构代码，用于从多个视图中的2D对象检测中提取对象运动。SfMO方法利用仿射相机矩阵进行3D重建，输出一组3D椭圆体。这个Python版本的回购项目基本无依赖性，适用于简单瓶子序列上的对象检测、跟踪和SfMO过程。对真实数据进行跟踪和可视化需要pip安装必要的依赖。生成合成照相机和椭球模型，以及相应的椭圆投影。要运行SfMO语法数据，请使用提供的Python脚本。

本代码采用Burg算法求解AR(p)模型参数，实现数据预测功能。

ar模型matlab代码CVPR，2020年实施“通过零射学习发现人类与新对象的互动”。绍兴更新。入门先决条件带有Python≥3.6Linux或macOS ≥1.4，与PyTorch安装相匹配的手电筒。中列出的其他软件包安装请按照的指示先安装detectron2。通过pip install -r requirements.txt或conda install --file requirements.txt安装其他依赖项通过cd datasets; sh prepare_data.sh下载并准备cd datasets; sh prepare_data.sh 。数据集和数据集。如果已经拥有，请注释掉其中的相应行，并使用中的自定义路径对数据集路径进行硬编码。 HICO-DET和VCOCO数据集的COCO格式注释。语义嵌入。预训练模型的演示推理在HICO-DET数据集或V-COCO数据集上下载我们的预训练模型。注意：HICO-DET数据集允许116个动作（“ no_interaction”除外），而