BO跟踪

BO 产品套件：构建企业级商务智能解决方案 BO 产品套件提供了一整套工具，涵盖商务智能 (BI) 系统的各个方面，从数据整合和管理到分析和可视化。以下是套件中一些关键组件： 数据整合与管理 Data Integrator (DI) XI：强大的 ETL 工具，用于从各种来源提取、转换和加载数据。 BO Enterprise (BOE) XI：BI 系统的基础框架，提供数据管理、安全性和访问控制功能。 分析与报表 Crystal Reports XI：用于创建格式化报表和静态报表的行业标准工具。 Web Intelligence XI：提供自助式查询和分析功能，允许用户探索数据并生成报告。 OLAP Intelligence XI：支持多维数据分析，使用户能够从不同角度深入了解数据。 高级分析与绩效管理 EPM 软件：包括 Dashboard Manager、Performance Manager 和 Set Analysis/Predictive Analysis，支持绩效管理、指标跟踪和预测分析。 BO 产品套件可以帮助企业： 整合来自不同来源的数据 构建企业级数据仓库 开发直观的仪表盘和报表 进行多维分析和数据挖掘 优化绩效管理和制定数据驱动的决策 BO 产品套件适用于希望构建全面 BI 系统的各种规模的企业。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

优化cameanshift的跟踪程序，操作简便，注释清晰明了。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。

通过使用这款工具对SQL进行跟踪后，能够快速整理出规整的SQL语句，减少手工复制粘贴的工作量。

分类技术是数据挖掘的核心之一，而分类评估领域尤为关注。基于AUC评估方法在评估分类器性能方面具有重要地位，但传统的B-AUC算法存在评价结果偏差、存储空间浪费和搜索效率低下等问题。针对这些不足，提出了BO-AUC评估方法，通过完全二叉树构造思想，将多类别问题转化为独立二类进行成对计算，有效弥补了传统方法的缺陷。实验结果表明，BO-AUC方法在MBNC实验中展现了显著的评估效果。

MogileFS 组成三个跟踪器 (trackers)，其主要工作包括：复制、删除、查询、清理器和监控。客户端与 trackers 交互，同时运行多个 trackers 可实现负载均衡。

给定黑白图像和轮廓上特定点的行和列值，contour_trace 函数可以追踪并返回整个轮廓上的所有点。此函数假设前景为黑色，背景为白色。输入为黑白图像和轮廓上的单个像素的行和列值，输出为仅包含所需轮廓的二进制图像和轮廓上所有点的 (行，列) 值。

总结了目标跟踪的各种方法，并提供了相应的Matlab算法代码。