video_game_sales_analysis

在本项目中，我们使用 MATLAB 代码进行游戏分析，重点关注 Steam 社区用户之间的 游戏成瘾 问题。通过分析 AAA 游戏 和 独立游戏 的用户数据，我们提出了一种新的联合矩阵分解方法 JFactor，用于预测游戏时间并推荐社区游戏。Steam 是研究较少的社交网络之一，我们将其建模为一个三方网络，包括 用户（U）、社区（C） 和 游戏（G） 三个实体。具体来说，若用户 u 是某个社区 c 的一部分，则 u 与 c 之间存在一条边缘连接。我们的目标是探索 友谊、社区 和 游戏所有权 之间的关系，进而评估它们对 游戏成瘾 的影响。此外，我们通过分解派生的社区和游戏共现矩阵来优化推荐系统，使其在 Steam 网络中为用户提供个性化的游戏推荐。 我们进行了广泛的实验，评估了 JFactor 模型在预测游戏时间和成瘾预测上的表现。实验结果表明，联合矩阵分解能够显著提高推荐的准确性和游戏时间的预测能力。 作者: Pratik Anand（@pratikone）和 Sanket Lokegaonkar（@sloke）。

SurfzoneFun读取并处理视频以： 1. 逐步平均视频帧 2. 创建一个单个像素轮廓的时间堆栈 3. 使用阈值和随时间推移的总和来确定图像的破损部分，以给出超出的百分比。这个软件包的主要目的是提供输出，这些输出将对将来的分析有用，同时也可以直观地说明平均、堆叠和分解处理。享受引用为：Shand，T.和Quilter，P.（2021）Surfzone Fun v1.0 [源代码]。 https://doi.org/10.24433/CO.5658154.v1有关更新，请参见： https://github.com/tdshand/SurfzoneFun

本程序实现了经典的黑白棋（Othello）游戏，并且带有AI对战功能。所有的.c文件需要先用mex编译。你可以在MATLAB命令窗口中执行以下命令进行编译： mex getAllValid.cmex utility_c.c 编译完成后，运行主程序 main.m。程序启动后，你将被要求选择“人类与人工智能”或“人工智能与人工智能”对战模式。如果选择“Human vs AI”，你可以选择扮演黑子或白子。在侧边栏中，你可以访问一些游戏设置和选项，如加载或保存游戏状态。你还可以通过滑动条或者文本框修改游戏的时间线，包括AI的思考时间，默认情况下，AI有1秒钟思考时间，但可以随时调整。游戏结束后，你会看到当前的分数，并且会询问是否重新开始新的一局。如果选择“是”，游戏将重新开始；如果选择“否”或“取消”，当前游戏状态将保留。 我选择在MATLAB中实现这个程序，主要是因为觉得这会很有趣，另外，我也想学习如何使用mex来处理C语言代码与MATLAB的接口。

MATLAB开发—WhackAMole。一个基于MATLAB的基于海军学院的“打地鼠”游戏。

在这个猜字小游戏中，用户将通过MATLAB进行字母猜测，以找出隐藏的单词。游戏的核心在于用户输入字母，程序会根据输入反馈是否猜对。

Oracle BPM Sales-Quote 示例代码和文档。Oracle BPM 实例。

Matlab Video and Image Processing Blockset的使用手册提供了详尽的操作说明和技术指导。

Independent Component Analysis (ICA) stands as a pivotal advancement across diverse fields such as neural networks, advanced statistics, and signal processing. This resource furnishes a thorough introduction to ICA, encompassing the foundational mathematical principles, critical solutions, algorithms, and comprehensive exploration of novel applications in domains like image processing, telecommunications, and audio signal processing. The text meticulously dissects ICA into four core segments:* Fundamental Mathematical Concepts: This section lays the groundwork for understanding the mathematical underpinnings of ICA.* The Basic ICA Model and Solution: A detailed examination of the core ICA model and its associated solution strategies.* Extensions of the Basic ICA Model: Exploration of various extensions to the fundamental ICA model, enhancing its adaptability and applicability.* Real-World Applications of ICA Models: Delving into practical implementations of ICA models across diverse disciplines. The authors, renowned for their contributions to ICA development, provide a comprehensive treatise on relevant theories, cutting-edge algorithms, and real-world implementations, making this an indispensable resource for students and practitioners alike.

BCI Buffer是一个独立于平台且与语言无关的框架，用于构建Brain Computer Interface实验。它基于客户端-服务器体系结构，多个客户端获取数据并将其放置到中心数据和事件服务器。该服务器可用于Mac、Linux和Windows，并提供以下编程语言的支持：Matlab、Octave、Java、Python、C#和C。对于Matlab和Octave，还提供了信号分析、分类和示例演示的支持。重要提示：这是一个客户端-服务器体系结构，使用任何演示或运行时，至少需要一个正在运行的服务器（“缓冲区”）。