Electrostatic Potential Prediction

ESP-DNN: Graph Convolutional Deep Neural Network for Predicting Electrostatic Potential Surfaces from DFT Calculations This repository contains trained models and code designed for generating ligands and proteins, creating electrostatic potential (ESP) surfaces that closely resemble DFT-quality mole

《人工势场法在路径规划中的应用：印度学者的研究与实践》路径规划在现代计算机科学，特别是机器人学领域至关重要。人工势场法作为一种有效的路径规划方法，广泛应用于自动化系统，特别是在无人车辆、无人机和机器人导航中。深入探讨了人工势场法的基本原理、实现方式及其在印度学者工作中的具体应用，从"potential_india重新组织.zip"的研究成果出发。该算法由Khatib于1986年首次提出，将机器人视为势场中的粒子，通过模拟吸引和排斥势场来引导机器人在复杂环境中安全移动。印度学者在代码中定义了势场函数，包括目标吸引力和障碍物排斥力计算，还引入了动态调整策略以优化路径的平滑性和效率。这些实现不仅提升

深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。 本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股

在Multiresolution Teager Keizer Energy Operator的帮助下检测EMG信号中的MUAP和动作电位。阅读下面的论文了解更多详情。此工具箱中的脚本基于以下论文： H. Sedghamiz和D. Santonocito，“肌内肌电信号中运动单元动作电位的无监督检测和分类”，第5届IEEE电子健康和生物工程国际会议- EHB 2015，在Iasi-Romania。 阅读论文

通过本实验的学习，使学生了解BP神经网络基本知识，掌握利用这种算法并进行预测的主要步骤。选择相关数据，利用BP网络建立神经网络并进行预测。

数学建模中的灰色预测模型分析涉及对系统信息的不完全性进行建模，提供对未来趋势的有效预测。该模型通过构建灰色系统，能够处理小样本和不确定性数据，从而为决策者提供科学依据。关键技术包括数据预处理、模型构建和误差分析。通过实例验证，该方法在多个领域展现出良好的应用前景。

pso_lssvm回归预测MATLAB代码

利用PSO优化自抗扰的SVM进行期货预测. 探讨了通过粒子群优化（PSO）技术提升自抗扰控制的支持向量机（SVM）模型在期货市场中的预测性能。

在MATLAB中，实现广义预测模型的参数整定仿真。该过程包括对预测矩阵的正定性分析和参数优化。具体步骤包括数据预处理、模型构建、参数调整及仿真结果的验证。通过这些步骤，确保模型能够有效捕捉数据中的动态变化。

This research focuses on developing novel algorithms for two key areas: frequent sequence mining in transactional databases and enhanced load value prediction. A novel algorithm, SPAM (Sequential Pattern Mining Algorithm), is introduced to efficiently discover frequent sequences, even those of cons