AT TIME ZONE

Oracle 19c 升级时区版本 32 到 42，解决数据泵导数据 TSTZ 报错问题。

The rt_script.m is the main program. It generates a text file and a PDF report to log the estimated reverberation time. Two measurement methods can be used: 1) Speaker On-Speaker Off Method, and 2) Balloon Burst Method. The documentation provides basic programs for both methods. It has been found th

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

Time Series Database (TSDB) is a database system specifically designed for efficiently storing, managing, and processing time series data. This type of data typically involves numerical values associated with specific timestamps, commonly found in monitoring, IoT, financial transactions, and operati

CS4319_Time-开源项目是由Tomy Le为陈平博士设计的数据挖掘开源软件。提供学习者和开发者探索、理解和应用数据挖掘技术的平台，鼓励协作与知识分享。项目核心包括数据挖掘的预处理、模式发现和后处理阶段，涉及时间序列分析、机器学习算法如监督学习和无监督学习，以及开源社区参与。支持Python编程，结合Pandas、Numpy、Scipy、Scikit-learn等库进行数据操作和机器学习。

使用 Spark Streaming 进行实时分析 在当今数据驱动的世界里，实时数据分析变得至关重要。P.K. Gupta 和 Megh Computing 在 #HWCSAIS17 中提出了一种利用 Spark Streaming 结合 FPGA as a Service (FPGAaaS) 的技术来加速实时分析的方法。 Spark Streaming 用于实时分析 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个重要模块，它提供了对实时流数据处理的支持。通过微批处理的方式，Spark Streaming 能够高效地处理大量的流数据，并且能够与 Spark 的核心功能（如

Acycle: Acycle是一个用于研究和教育的时间序列分析软件，提供强大的分析工具和用户友好的界面，适合学术研究和教学使用。

The Linux Soft Real-Time Target is defined by MathWorks for Real-Time Workshop. The target uses the POSIX real-time clock to generate periodic signals, waking up the model process at each time step. The process runs with the highest priority as defined by the scheduler, requiring root privileges to

该代码有助于填补时间序列数据中的空白。为此，它需要一个缺少日期和时间的 DateTime 数组以及具有相应缺失值的 测量数组。它将检查日期数组中缺少的日期，并为测量数组中的相应日期填充 NaN，这将有助于获取连续的时间序列数据。

Periods是一个函数，其目的是找到时间序列数据的主要谐波分量。该函数获取时间序列中主要谐波分量的周期、幅度和滞后相位。它基于循环下降的周期性回归方法，包括统计显著性检验。上述功能非常易于使用，并不需要用户完全理解时间序列理论或大量输入，但足够灵活以承担更复杂的任务，例如预测。此外，根据先前的知识，可以轻松地包括或排除特定时期。González-Rodríguez, E.等人提供了有关如何使用该功能的参考资料和更详细的信息；（2015）时间序列中周期的提取和建模的计算方法。开放统计杂志，5, 604-617。http://dx.doi.org/10.4236/ojs.2015.56062。P