动态社区检测

这个matlab程序设计能够实时检测运动目标，特别适合初学者学习。

介绍了基于结构扰动理论的ESPRA算法，该算法通过测量动态网络节点间的相似性，结合基于密度的聚类和进化聚类技术，实现了动态社区结构的检测。作者王鹏、高林和马新详细阐述了该算法在计算机应用领域的具体实现及其理论基础。ESPRA算法的Matlab 2015b版本代码（ESPRA.m）提供了核心功能的实现。

基于非线性色调映射的方法，Matlab开发了一种高效的动态阴影检测算法。这种算法在识别运动阴影时表现出色，为图像处理领域带来了新的技术突破。

MATLAB熵编码社区检测代码的介绍，这个存储库收集并重新构建了多个重叠的社区检测算法。主要包括算法的调查、实现、图形输入基准、子模块和脚本。灵感来自于JetBrains的建议，该项目专注于C++、Python和Java的CLion、PyCharm和IntelliJ。该存储库包含了一些独特的社区检测算法，供感兴趣的人进行探索和调查。生成了LFR基准的五种图形，详细说明了图的构建和成功的过程，虽然未使用真实数据集的某些文件。新的可下载链接提供了有用的资源。算法都有各自的ReadMe.md文件，简要介绍了算法的信息和当前的重构状态。根据Che等人2013年的调查论文提取了类别信息。所有的C++项目使用CMake构建，Java项目使用Maven构建，Python项目的构建方式未指定。算法类别之间存在语言依赖关系。

Matlab库允许使用其他Mathematica笔记本进行石墨烯社区检测，展示了用于最大化石墨烯模块化的分析方法。代码源自Florian Klimm，Nick S. Jones和Michael T. Schaub的论文“ Graphon的模块性最大化”。Matlab R2020a经过测试，用于检测石墨烯社区结构。

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

这个存储库包含了用于在（社交）网络中通过近似导数查找社区的Matlab代码。

该项目通过Python自动检测显微照片中不同尺寸圆形物体，并提取其像素亮度值，以及通过Matlab中的ODE模型描述不同纳米管单体行为的时间动态。图像处理部分利用数字图像处理（DIP）从每幅图像数十个液滴（在斐济手工）扩展到每幅图像数百个液滴。脚本可处理Nikon NIS-Elements的“.nd2”文件，并可调整以处理其他格式。该项目包含动态自组装项目液滴检测和数据提取的所有脚本，推荐使用建议的目录组织，但不强制要求。依赖项详见“.dependencies”文件。使用ND2Reader自nd2reader的工作流程为预处理 > nd2_brightness_adjust_fiji.py。此文件夹包含使用ImageJ或Fiji脚本编辑器的脚本。

Aggarwal, P., & Gupta, A. (2019) 提出了一种用于检测自闭症患者动态大脑网络异常连通性的多元图学习方法。该方法在医学图像分析领域展示了显著的潜力，详细阐述了其MATLAB实现。

模型运行结果揭示社区团体关联 Roger 想要了解不同类型的社区团体之间是否存在关联。模型分析结果证实了他的猜想：教会组织、家庭导向型组织和兴趣爱好组织之间确实存在着一定程度的关联性。