数据增殖器

MV-LEAP基于多视图学习的数据增殖器，处理Olfa Graa创建的高度不平衡的类，以促进分类任务。详细信息请查阅。该框架已在2019年神经科学方法杂志上发表。MV-LEAP包括两个关键步骤：解决训练数据不平衡的问题，提出基于流形学习的增殖器；解决多视图数据异质性学习的问题，提出利用张量规范相关分析的多视图流形数据对齐方法，将原始和增殖视图映射到共享子空间中以对齐目标分类任务的分布。MV-LEAP源代码已在Matlab R存储库中发布，用于模拟异构多视图数据集的训练和测试。

本代码库提供了用于分析成肌细胞增殖图像的MATLAB脚本，这些脚本用于研究长链非编码RNA SAM(lncRNA SAM) 通过稳定Sugt1和促进动粒组装来促进成肌细胞增殖。所有代码均在 MATLAB R2014b 中测试。 代码功能： Figure6C.m & Suppl_Figure_6C.m: 计算红色通道中非零像素的平均强度，并保存输出图像。 Figure6D_Suppl_Figure_5I.m: 计算细胞核内平均绿色通道强度（蓝色），并保存输出图像。 Quantify_Figure6E_6D.m: 量化每个过滤点中平均绿色通道强度，不生成输出图像。 Visualize_Figu

TIMP-1过表达载体转染BEL-7402细胞，MTT和细胞生长曲线实验显示，TIMP-1能抑制BEL-7402细胞增殖。

Matlab代码不反应问题常见于复杂的细胞动力学仿真，尤其是在应用pCellDynasts方法解决鳞状上皮组织增殖细胞的动力学时。此方法揭开鳞状上皮组织中细胞增殖范式的计算方式，允许对增殖细胞类型、更新动态以及谱系命运的安排进行推断，确保组织的动态平衡。通过此方法，研究人员能够利用实验数据推断细胞命运，进一步优化组织模型的精确度。 主要功能模块 H2BGFP-ModalityTests: 该模块通过模态测试推断细胞增殖异质性，进行多模态统计分析，揭示分裂速率的同质性，进而推测增殖细胞的类型数量。 H2BGFP-tcc-In: 该模块用于推断和拟合实验数据，支持跨细胞层面的增殖模型仿真，

大数据检索工具

MDB 数据库管理工具，提供便捷的 ACCESS 数据库操作，包括数据及字段修改。

这款软件可用于查看DBase III或更高版本、Foxpro 2.x、Paradox数据库。它体积小巧、运行速度快，并支持大多数桌面数据库功能，如索引和排序。最新的2.3b版本更新改进了用户界面，增强了用户友好性。现在支持Paradox数据库的位图字段，提供中英文双语界面和拖拽功能。此外，还新增了一个用于浏览Access数据库的程序，以及一个实用的通讯录1.0版本。

当SQL语句触发时，数据表会调用接口里的方法。

本合集汇聚了有关传感器数据挖掘的论文，涵盖数据流挖掘、智能建筑创建等研究领域。

大家下载一些关于数据库的内容，以帮助大家。