残差分析

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。

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。

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。

利用Matlab Simulink平台，搭建了基于转差频率控制的电机调速系统仿真模型，并对该系统进行了仿真研究。仿真结果表明，该调速系统具有良好的动态响应性能和稳态精度。

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。

一家汽车租赁公司在三个相邻的城市运营，承诺任意城市租赁的汽车可以在其他城市归还。根据经验估计和市场调查，汽车在不同城市间的转移比例分别为：在A市租赁的汽车在A、B、C市归还的比例分别为0.6、0.3、0.1；在B市租赁的比例为0.2、0.7、0.1；在C市租赁的比例为0.1、0.3、0.6。公司将600辆汽车平均分配到三个城市，并建立了汽车数量在城市间转移的模型，讨论了长期变化趋势。

本提供利用 MATLAB 实现的差分方程模型代码。