感兴趣区统计

此工具通过使用自然三次样条和带有张力控制的基数三次样条，来选择图像中的ROI（感兴趣区域）。输出结果为ROI的逻辑掩码。

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.01，NDCG提升超过4%。进一步的反事实评估表明，本方法成功实现了长期和短期兴趣的更强解耦。

这是兴趣区域检测的源代码，解压后放置在MATLAB的搜索路径下，然后调用guiSaliecy()函数即可。

随着时间的推移，2017年的区划代码表被更新为2018年版本，以反映最新的统计地区划分。这一更新是为了确保统计数据的准确性和实时性。

国家统计局行政区三级编码是用于标识国内各级行政区划的唯一编码体系，具有重要的统计和管理意义。这些编码不仅简化了行政管理工作，还为统计数据的汇总和比较提供了便利。

这段代码允许用户手动选择图像中感兴趣的区域，并进行后续处理。

利用reset_buffer存储过程，禁用输出缓冲区，并重新设置其大小。

本研究基于对河南省山地丘陵区66个县（市）的地质灾害资料调查分析，探讨了地质灾害与地形地貌、岩土体类型、地质构造、降水以及人类工程活动之间的关系。研究结果为深入了解河南省地质灾害的分布特征，开展地质灾害易发性分析、地质灾害防治区划及防治体系建设提供了重要基础。

GeoSharp兴趣点是一个专门用于自动化下载地图服务提供商如高德、百度等平台的兴趣点数据的工具。这个工具的主要功能在于方便用户获取地图上的各种位置信息，例如餐馆、酒店、购物中心等，然后可能进行进一步的数据分析或应用开发。在地理信息系统（GIS）中，兴趣点数据是至关重要的组成部分，它提供了地点的详细信息，包括名称、地址、经纬度坐标等。GeoSharp1.0可能是该工具的初始版本，包含了基础的功能和可能的优化。高德和百度是中国市场上主流的在线地图服务商，它们提供了丰富的地图数据和API接口供开发者使用。高德地图以其准确的导航和实时交通信息著名，而百度地图则在搜索和生活服务方面有较强的整合。这两个平台的坐标系统略有不同，因此在处理跨平台的数据时，需要进行坐标转换，这也是GeoSharp兴趣点工具的一个核心功能。POI坐标指的是兴趣点的地理位置信息，通常以经纬度表示。在处理地图数据时，坐标转换是常见的需求，因为不同的地图系统可能采用不同的坐标参考系。例如，高德地图使用的是GCJ-02（国测局坐标系），而百度地图使用的是BD-09坐标系。GeoSharp兴趣点工具能帮助用户在这两个坐标系统之间进行平滑转换，确保数据的准确性。使用GeoSharp1.0，用户可能可以实现以下操作：自动化下载：设置特定的条件，比如城市、类别，自动下载地图上的兴趣点数据。数据处理：对下载的数据进行清洗、整理，以便于数据分析。坐标转换：将从高德地图获取的坐标转换为百度地图坐标，反之亦然，适应跨平台的应用场景。可能还提供了API接口，允许开发者集成到自己的应用中，获取和处理地图数据。通过这个工具，开发者和研究人员能够更便捷地获取和利用地图数据，进行市场分析、位置推荐、路径规划等各种地理信息相关的应用开发。对于需要处理大量地图数据的项目来说，GeoSharp兴趣点无疑大大提高了工作效率。

Matlab开发中，可以使用putvar和uigetvar函数来在函数工作区和基本工作区之间移动（获取或放置）变量。