残差

在响应面分析中，残差的正态概率分布图越接近直线，表明模型拟合效果越好。残差值均匀分布在直线两侧，意味着模型能准确预测响应值，偏差符合正态分布规律。反之，如果残差分布偏离直线，则可能存在模型失拟、异常值等问题，需要进一步分析和调整模型。

基于残差分析的异常值检测算法专门针对具有线性回归关系的二维数据，能够有效识别和剔除数据中的异常值。

超越传统的高斯滤波方法，该项目利用深度卷积神经网络的强大能力，结合残差学习机制，实现了更有效的图像去噪。

开发一个生成奇素数长度的勒让德序列的工具，使用普通双精度浮点数实现。勒让德序列能够有效形成具有良好相关性的任意长度二进制序列。

本研究使用神经自适应贝叶斯优化方法快速绘制卒中残差网络函数。研究数据使用 FSL (Jenkinson et al., 2012) 进行离线和在线处理。 代码库包含三个文件夹： 掩码文件夹: 包含基于 Yeo 等人 (2014) 研究生成的双边目标脑网络掩码。 额顶网络 (FPN) 覆盖上顶叶、顶内沟、外侧前额叶皮层、前岛叶和后内侧额叶皮层。默认模式网络 (DMN) 跨越后扣带回皮层、楔前叶、顶下小叶、颞叶和内侧前额叶皮层。 两个大脑网络的阈值 (z>2) 和二值化图用作掩码，并以 4D-nifti 文件格式提供。 离线文件夹: 包含在线运行前的预处理步骤，例如高分辨率梯度回波 T1 加权结构解剖体积处理。 在线文件夹: 包含在线贝叶斯优化过程的代码。

FacePeeper是一个深度残差卷积神经网络，作为交互式Web服务器上的性别分类器。该项目由奥斯纳布吕克大学2016/17冬季学期课程优化实现，使用Python 3.x、TensorFlow 1.x、OpenCV和C++编译器，以验证对上传图像的性别预测。

该工具集成了坐标转换、经纬度转换以及换带计算等功能，方便用户进行相关测绘工作。

本提供利用 MATLAB 实现的差分方程模型代码。

附合导线闭合差计算方法 附合导线是一种测量控制方法，常用于建立局部控制网或进行工程测量。其计算过程涉及角度、距离的测量以及坐标的计算，最终需要进行闭合差的计算以评估测量精度。 计算步骤: 角度闭合差计算: 测量的角度之和与理论角度之和的差值即为角度闭合差。 理论角度之和可以通过导线内角个数计算得到。 坐标增量计算: 根据测量的距离和方位角，计算每个测站的坐标增量。 坐标计算: 从已知点出发，根据坐标增量依次计算各个未知点的坐标。 闭合差计算: 计算起点和终点的坐标差，即为闭合差。 精度评定: 将闭合差与允许误差进行比较，判断测量成果是否满足精度要求。 注意事项: 测量过程中应严格按照规范进行，避免误差积累。 计算过程中应仔细核对数据，避免计算错误。 闭合差的评定应结合实际情况进行，不能机械地套用规范。

这是一个使用Matlab编写的水准网平差文件，能够通过整理和读入已知的高程信息，自动计算出平差结果。