matlab代码影响

该存储库包含实现MultiRank算法的所有MATLAB文件，用于在大型Multiplex网络中对节点和层进行排名。具体包括：MultiRank_Nodes_Layers.m，实现了MultiRank算法，针对每个参数值gamma，s，a生成节点和层的排名；MultiRank.m，计算不同伽玛值的Multirank，适用于给定的s和a值；MultiRank_plots.m，生成节点和层的顶级图。数据集文件包括EUAirTransportation_layers.txt、EUAirTransportation_nodes.txt和EUAirTransportation_multiplex.edges。read_airports.m用于以MATLAB格式读取数据集。执行read_airports命令可查看算法处理数据集的效果。

GPLATNET是一种用于发现网络中节点之间连接的方法，利用每个节点的连续观测值，通过GP和LATNET组成。该方法在教育领域具有重要意义，可以发现节点之间的关键联系。

ApproxFun是一个用于近似函数的Julia包，它深受Matlab和Mathematica的影响。 该包提供了几何运算功能，包括根和极值计算。它的微积分功能支持对函数求导和积分。 该包还包含对基本Julia函数的覆写，以支持微积分运算，例如，exp()的导数是它自身。

此Matlab代码利用海面高度（SSH）来识别和跟踪涡旋。该版本最初设计用于处理卫星测高仪数据，在xy坐标中使用模型输出，而非纬度-经度。代码基于Gaube＆McGillicuddy [2017]的修改，并在Mack等人的文章[2018]中被引用。参考文献包括Gaube，P.和DJ McGillicuddy（2017），《墨西哥湾中的涡旋和蜿蜒对近地表叶绿素的影响》的第1部分，122，1-16，doi：10.1016 / j.dsr.2017.02.006以及Mack，SL，MS Dinniman，J。Klinck，DJ McGillicuddy Jr.和L.Padman，“对南极洲冷水大陆架上的海洋涡旋及其对冰架基础融化的影响”（在为JGR-Oceans做准备时建模）。

这个Matlab代码利用海面高度（SSH）来识别和跟踪涡旋。最初设计用于与卫星测高仪数据配合使用，在xy坐标中处理模型输出而非纬度-经度。该代码基于Gaube＆McGillicuddy [2017]的工作进行修改，并在Mack等人的文章[2018]中有所体现。参考文献包括Gaube，P.和DJ McGillicuddy（2017），《墨西哥湾流涡流和蜿蜒曲折对近地表叶绿素的影响》，《深海研究》第1部分，122、1-16，doi：10.1016/j.dsr.2017.02.006；Mack，SL，MS Dinniman，J。Klinck，DJ McGillicuddy Jr.和L.Padman，在为JGR-Oceans做准备时，对南极洲冷水大陆架上的海洋涡流及其对冰架基础融化的影响进行建模。

Matlab代码对小儿胸部X射线的方向识别具有重要影响。介绍了一种自动识别方法，可检测小儿胸部X线图像中的四个方向。该方法在PACS、CAD和图像配准系统中起关键作用，对其性能有显著影响。我们利用CXR像素强度模式的结构特征和统计数据，通过决策树机器学习分类器进行分析。使用三个不同的数据库进行评估，结果显示出高达99.4%的准确率，其中一个数据库上达到100%。详细信息请参阅PDF文档。

MATLAB代码影响论文分析应用程序从多个来源获取文本数据，并以可视化方式显示单词和文档之间的关联。它最初设计用于分析会议论文，但也适用于书籍、文章、博客和评论等文本。您可以使用此应用程序创建词云，其中单词大小反映其在所有文档中的出现频率，并将单词根据它们在文本中共同出现的频率分组。另外，它还提供语义表面散点图，将每个文档显示为3D空间中的一个点，使您能够直观地查看文档之间的相似性。点击每个点可查看文档标题。该应用程序版权归2015 The MathWorks Inc.所有。请先运行GetFilesUI功能以选择要读取的文件，然后即可生成词云或语义表面。您还可以在MATLAB File Exchange下载该应用程序。

为什么在许多工作中保持注意力集中至关重要，如飞行管理、技术监控和科学论文撰写？技术的发展已经使得人们能够开发方法，以保持高度的注意力水平，从而在工作中更高效地完成任务。除了专注外，这些方法还可适用于测量其他条件，如幸福或激情，以帮助个体维持适当的注意力水平。Matlab代码结合在线无模型强化学习，通过改变环境刺激，如背景音乐或视觉刺激，以促进大脑在12-18 Hz频带的额叶活动，从而帮助恢复注意力并有效工作。

在Wogan和Catling（2020）中使用的Matlab代码的影响，此GitHub目录包含了他们文章中所有的Python、Matlab和Fortan代码，讨论了地球早期化学失衡与生命共同演化的议题。为了重现结果，请参照以下步骤操作：在macOS 10.14上开发，需要gcc（Fortran编译器）、MATLAB 2017或更高版本，并安装numpy、matplotlib、os、sys和subprocess软件包。使用Jupyter Notebook打开名为“ Volcanism_outgassing_fluxes.ipynb”的文件，并逐个运行每个单元格。这将在益生元地球上生成各种火山放气通量，并将结果保存在“ Atmos / Data / volc_photochem_inputs.txt”文件中。

此存储库包含Matlab代码，用于描述无标度随机网络上的随机SIR动力学。该模型的详细描述可以在Matia Sensi合著的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”中找到。我们欢迎您提供反馈意见和建议。如果您发现错误或有任何问题，请通过以下邮箱联系我们：sara.sottile@unitn.it, ozan.kah@gmail.com, mattia.sensi@unitn.it。通过配置模型，您可以选择幂律分布的指数来生成无标度网络，并决定传播速度、感染节点的初始数量及其位置（如中心、平均程度、外围或随机）。运行程序的方法是键入：./configuration.py [FLAG] [P]。设置参数的方法是：N [节点数量] alpha [幂律指数] number_of_infected [起始时的感染数量] end_time [最大时间]