测量精度

传统核磁共振测量孔隙度常因储层岩石中顺磁物质和黏土而误差偏小。本研究提出一种新方法，利用人工智能算法根据相关因素对核磁共振测量结果进行校准。首先，通过数据挖掘确定影响孔隙度偏差的因素，作为神经网络的参数进行训练，随后优化网络算法与参数，显著降低了实测孔隙度的相对误差，从29.35%降至11.37%。研究表明，人工智能算法在提升核磁共振法测量精度方面具有显著效果。

《测量调整初探》为职业教育教材，探讨了误差理论及其在测量调整中的应用准则，条件调整原理，以及方程组的构建和求解过程。

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

Matlab仿真中，通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。

MATLAB精度检验代码-DNB是一种用于评估和比较基于任务的功能磁共振成像去噪方法的框架。其性能指标为交叉验证的准确性，通过评估对任务相关响应的估计来评估预测滞后数据的准确度。DNB包括MATLAB编写的三大组件：fMRI数据（适用于21个数据集）、自动评估去噪方法的代码框架以及多种去噪方法的实现。要使用DNB，请将其添加到MATLAB路径中（addpath('DNB')），然后转到DNB目录并运行示例脚本。详细信息请参阅使用条款。

正弦光栅相位测量法凭借其快速、精准、全场测量以及数据利用率高等优点，成为当前备受瞩目的测量方式。这项技术不仅在研究领域蓬勃发展，部分研究成果也已成功实现商业化，展现出其在三维测量领域的显著优势。

简单易用且功能强大的公路测量软件，帮助用户高效完成测量任务。无需复杂操作，操作流畅，让测量工作更加轻松便捷。

利用Matlab及其工具箱进行科学成像案例研究，探索重力测量的应用。

该项目基于 James Hays 教授在 2013 年秋季“场景识别”课程中的演讲内容，利用多种特征提取技术，对包含 15 个类别、每类 100 张图像（共计 1500 张图像）进行分类。项目运行步骤：1. 从 CS143 页面获取框架项目，并将数据文件夹复制到该项目的工作目录中。2. 项目需要 VLFeat 和 Matlab 图像工具箱，安装 VLFeat 后，需将 proj3.m 文件中的 run('~/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.19/toolbox/vl_setup') 行替换为实际路径。3. 运行 proj3.m 文件，项目将对 data/test 目录中的图像进行分类。空间金字塔匹配构建金字塔匹配描述符的第一步是找到图像的筛选描述符，这可以通过 VLFeat 实现。