长T2抑制脉冲优化半固体组织MRI的新方法

本项目提供了基于Matlab的超松弛迭代重建算法代码，用于T2混洗MRI快速自旋回波成像。该算法通过随机调整回波序列顺序，并在压缩感知框架下进行正则化重建，有效减少图像模糊并恢复全信号动态。相关算法及实现细节请参考Tamir等人的文章[1]。 [1] JI Tamir, M. Uecker, W. Chen, P. Lai, MT Alley, SS Vasanawala, and M. Lustig, . Magn Reson Med 2016 (Early View). doi: 10.1002/mrm.26102

视频图matlab代码AR-DIC是一种新兴的技术，能够在移动的生物组织样本中进行无偏且准确的力学测量。这种技术不仅包括了对组织功能性心肌组织发育的整体测量，还能进行心肌细胞搏动的时空分析。我们开发的自适应参考数字图像关联（AR-DIC）方法扩展了DIC的功能，使其能够对缺少清晰参考系的生物样品进行健壮、无偏和准确的运动学和应变测量。此外，创新的组织机械特性和数据可视化工具，如光声成像、超声斑点跟踪和磁共振弹性成像（MRE），为实验室生长的组织和临床诊断提供了标准化的机械功能测量。我们将这些概念应用于难以表征的自发搏动的心肌（CM）组织模型，以评估CM搏动的定位、同步和发展。AR-DIC Matlab工具箱演示了时空时态图的累积可视化，以及合成地形的示例文件。我们的工作通过GitHub平台，遵循GNU通用公共许可证V 3.0进行代码共享。

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。

看待考研单词学习，有了新的视角。

解锁ACCESS密码的全新技术，能够快速、高效地破解，避免使用传统的穷举法。

近年来，已经发布了一系列基于人口的过度使用方法。尽管它们广受欢迎，但由于操纵了系统的互联网营销、产品捆绑和广告技术，大多数方法具有不确定性和不成熟的性能验证。为了解决这些问题，本研究提出了一种名为“饥饿游戏搜索”（HGS）的通用基于总体的优化技术。该技术结构简单，稳定性特殊且非常实用，更有效地解决约束和非约束问题。HGS算法设计灵感源自动物的饥饿驱动行为选择，以实现更快的收敛和高质量的结果。

SqlServer列转行的新探索！

动态聚类方法是一种广泛采用的技术，其核心包括：1）选择适当的距离度量来衡量样本之间的相似性；2）确定能够评估聚类结果质量的准则函数；3）从初始分类出发，通过迭代算法寻找最优的聚类结果，以使准则函数达到极值。

本指南介绍了一种使用RMarkdown撰写论文的新方法，帮助您以更快速、正确的格式重新运行统计数据。