引导方法

创建引导层 在关键帧中绘制引导线 使用引导线控制动画元素

Matlab简介：Matlab由美国Math Works公司开发，是一种集数值计算、仿真和函数计算于一体的优秀计算机语言。在西方大学教育中广泛应用，被誉为“电子演算纸”。详细信息请访问Math Works公司的官网：www.mathworks.com。

课前引导：【思考】让学生通过查找数据库中的不正确数据内容，引出约束的重要性。这一概念将为新课程打下基础。

该代码为 Matlab 中的引导式滤波器提供了一种改进的实现，保留边缘并平滑图像，类似于双边滤波器。它易于实现，线性复杂度与内核大小无关。

函数BSTRAG是基于早期FEX提交的BSTRAP开发的扩展，本质上扩展了BOOTSTRP（统计工具箱第5-6版）。它通过执行“分组”操作将包含x（,y,z,...）的行拆分为多个组（分别包含n1、n2、n3行），每个组由分组变量c的不同值标记。每次重采样迭代从各组中随机选择相应数量的行。BSTRAG的语法类似于BSTRAP，但需要额外的组分配向量作为输入参数，用于计算函数（矩阵或结构值）的自举统计。函数BSTATS接受一个数组或由BSTRAP生成的结构数组作为输入，并输出自举分布的均值、方差以及百分位数（2.5%和97.5%）。百分位数的计算使用统计工具箱中的PRCTILE函数，可以简单地通过用户提供的模拟进行替换。详细示例请参见BSTRAG_DEMO。

这篇论文的MATLAB代码是关于“密度峰值引导的非对称多标签相关性”的。该代码提供了对应论文的实现。

这篇文章介绍了如何使用G最佳引导的布谷鸟搜索算法（GCS）来高效设计带通FIR滤波器的Matlab代码。本研究基于对传统布谷鸟搜索算法（CSA）的改进，通过减少参数依赖性来优化滤波器设计过程，提升了收敛速度和性能表现。作者通过GCS方法设计了类型1和类型2的低通和带通滤波器，并与其他算法进行了比较。研究结果表明，GCS在滤波器设计中表现出更优的阻带衰减和通带纹波性能。

本研究回顾性分析了 166 例经内镜超声（EUS）引导下细针穿刺细胞学（EUS-FNAC）诊断的胃肠道及相关器官肿瘤患者的临床资料，探讨 EUS-FNAC 诊断的准确性及其预测因素。 结果显示，EUS-FNAC 诊断胃肠道及相关器官肿瘤的敏感性为 78.8%，特异性为 96.8%，阳性预测值为 97.6%，阴性预测值为 73.2%，诊断准确率为 85.5%。多因素分析显示，细胞学标本充足性、充分的细胞学阻滞、病灶较大、快速现场评估（ROSE）以及病变位于胰腺是 EUS-FNAC 诊断准确性的独立预测因素。 综上所述，EUS-FNAC 诊断胃肠道及相关器官肿瘤安全、有效，其诊断准确性与细胞学标本充足性、细胞学阻滞、病灶大小、ROSE 以及病变部位等因素相关。

空间金字塔模型对图像进行划分，分别提取各子块特征，赋予不同权重。三层模型下，划分等级0权重1/4，等级1权重1/4，等级2权重1/2。该模型有效描述图像的空间信息。 数据分类算法包括最大熵、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。

Close方法用于终止与数据源连接，释放连接所占用的系统资源。虽然该方法关闭Connection对象，但并未释放对象本身，因此关闭后的Connection对象可再次通过Open方法打开，无需重建。