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[使用优化工具箱的二维互信息匹配]这是新墨西哥大学的Kateryna Artyushkova编码的IP工具箱用户使用互信息更新的自动图像配准。对象函数'image_registr_MI.m'最初是由人编码并由我修改的。我使用优化工具箱为完整的图像配准添加了一个比例因子。因此，运行此程序需要优化工具箱。zip文件包含三个文件：- opti_MI_scaling.m %主要代码- image_registr_MI.m %对象函数- image.mat %图像矩阵。在“image.mat”中，IM1和IM2仅用于示例目的。- IM1：230 X 230 MRI 8位图像- IM2：512 X 512 CT 8位图像要运行此代码，请输入以下命令： x0=[50; -15; 0.5];[x, fval]=fminsear

粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论，邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型。为了提高对混合型数据的抗噪能力，提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型；由于现实环境下信息系统的动态性，进一步提出对象增加和减少时的动态变精度粗糙集模型。首先研究混合信息系统中条件概率随对象增加和减少时的变化关系，然后在该变化关系的基础上提出混合信息系统变精度粗糙集上下近似的增量式更新机制，最后根据这一更新机制提出相应的增量式近似更新算法。实验结果表明，所提出的增量式更新算法比非增量的算法具有更高的计算效率，从而验证了所提出模型的有效性，同时也表明所提出模型更加适用于复杂的数据环境。

学生信息管理系统是基于面向对象的程序设计语言C#和数据库管理系统ACCESS创建的一个信息管理系统。系统将根据现在学校学生管理的状况，设计成一个能提供对学生信息进行查询的系统。本系统不但要方便，而且要具有很大的实践性和可行性，大量简化管理人员的工作量，能为学校管理提供方便。此外，系统不仅要包含目前市面上的同类系统的基本功能及解决旧系统中存在的问题，还应该有所创新、改进。

粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法。它模拟人类思考模式，以粒为基本计算单位，以处理大规模复杂数据和信息等建立有效的计算模型为目标。针对具有多粒度标记的不完备序信息系统的知识获取问题，首先介绍了不完备多粒度序信息系统的概念，并在不完备多粒度序信息系统中定义了优势关系，同时给出了由优势关系导出的优势类。进一步定义了基于优势关系的集合的序下近似与序上近似的概念，并讨论了它们性质。

该存储库提供了用于在R中计算聚类之间的调整后的互信息（AMI）、归一化的互信息（NMI）和调整后的兰德指数（ARI）的代码。NMI和ARI是广泛应用且成熟的分区一致性度量标准，而AMI提供了一种归一化互信息度量，通过计算观察到的群集大小分布的预期互信息（EMI）来校正随机预期的分区重叠基线值。这种度量标准有助于更精确地评估聚类效果，特别是在具有不均匀分布或不同规模的聚类中。 该存储库的代码可高效并行计算这些指标，特别适用于生物学应用，例如在将微生物宏基因组序列数据聚类成OTU时评估分区一致性。提供的数据集包含大约1M序列，通过完整链接或平均链接聚类方法，将其聚集成OTU。两个分区结果以每行一行的格式保存，分别为“otu映射”和“seq映射”。这些代码适用于任何类型的聚类数据，序列聚类到OTU仅是其中一个应用示例。

该 Python 脚本 editlog_information_parser.py 用于解析 editlog 文件，并将解析后的 XML 格式数据写入 MySQL 数据库。

MySQL数据库中的information_schema系统表提供了关于数据库元数据的详细信息。这些表存储了关于数据库对象（如表、列、索引等）的信息，允许用户查询和了解数据库结构。通过查询这些系统表，用户可以获取关键的数据库信息，帮助他们优化数据库设计和管理。

概述 本示例展示了如何使用卷积神经网络（CNN）快速检测在噪声海洋中的单个信息位。生成一个指定大小的随机矩阵，并在矩阵的一个位置将其中一半像素设置为true，另一半设置为false。然后，使用CNN进行矩阵分类，将矩阵分为两类（'class 1' 和 'class 2'）。 CNN训练与检测 通过深度学习模型训练，我们能够快速识别并定位矩阵中的单个信息位位置。与传统机器学习算法相比，CNN在这种任务中的收敛速度要快得多，且具有强大的处理能力。 应用场景 这种方法不仅适用于矩阵，也可以推广到其他数据形式，如基因组数据中的单核苷酸变异（SNPs）或财务数据中的欺诈交易。该方法为高效分类和信息位检测提供了有效工具。 总结 本示例证明了深度学习在复杂噪声环境下的优越性，并为各种实际应用提供了新的思路。

1. Network Planning Before setting up the ClickHouse cluster, we need to properly plan the network environment. Our cluster will consist of three nodes, and each node requires configuration of IP address, hostname, firewall settings, and time synchronization. Node 1: node01, IP address: 10.30.201.21, hostname: node01, firewall disabled, time synchronization via NTP server. Node 2: node02, IP address: 10.30.201.22, hostname: node02, firewall disabled, time synchronization via NTP server. Node 3: node03, IP address: 10.30.201.23, hostname: node03, firewall disabled, time synchronization via NTP server. 2. Hardware Configuration Our cluster will use three machines, each with the following configuration: Node 1: 16 cores, 32GB RAM, 300GB disk, 1GbE network card. Node 2: 16 cores, 32GB RAM, 300GB disk, 1GbE network card. Node 3: 16 cores, 32GB RAM, 300GB disk, 1GbE network card. 3. Software Installation and Configuration The following software will be installed on the cluster: CentOS 7.6 virtual machines. JDK 1.8. ZooKeeper 3.4.6. ClickHouse 20.8.3.18. We will install CentOS 7.6, followed by JDK 1.8. Then we will install ZooKeeper 3.4.6 and ClickHouse 20.8.3.18. 4. ClickHouse Cluster Configuration After installing all required software, we will configure the ClickHouse cluster. This will include disk management with LVM, node configuration, setting up hosts mapping, disabling the firewall, configuring passwordless SSH login, and setting up time synchronization. The cluster will consist of three nodes, each with the following configuration: Node 1: node01, IP address: 10.30.201.21, hostname: node01, firewall disabled, time synchronization via NTP server. Node 2: node02, IP address: 10.30.201.22, hostname: node02, firewall disabled, time synchronization via NTP server. Node 3: node03, IP address: 10.30.201.23, hostname: node03, firewall disabled, time synchronization via NTP server.

在信息理论与LM代码课程期间，我编写了多个Matlab/Octave代码片段。这些代码涵盖了互信息计算、信道容量模拟及数值积分等内容，具体如下： assignment01_mutinfo：一个Matlab/Octave函数，给定转换矩阵P和输入符号Px的概率向量，计算并返回互信息I(X; Y)。该函数还提供了多组测试，展示了不同P和Px集合的通道互信息，并输出了3D表面图。 Assignment02_apcap_numint：该脚本用于绘制对足未量化通道、AWGN未量化通道和对足2级量化通道的容量比较。此外，它还包括一个函数，利用不同算法进行确定的数值积分。 Assignment03_noisyap2L：该脚本用于模拟嘈杂环境下的对映体2级传输。 Assignment04_noisyap2LHamm：该脚本使用汉明分组代码，在AWGN通道上模拟对偶2级传输。