Scientific Research

ContentsPreface to the Second Edition xiPreface to the First Edition xivLicense Information xviComputer Programs by Chapter and Section xix 1 Preliminaries1.0 Introduction 11.1 Program Organization and Control Structures 51.2 Some C Conventions for Scientific Computing 151.3 Error, Accuracy, and Sta

概述 探讨认知无线电技术（Cognitive Radio Technology, CRT）的国际国内发展现状及其研究趋势。通过对2000年至2020年间所有关于CRT的文章进行统计分析，并以表格的形式展现，该文深入分析了CRT的总体研究情况、系统结构设计、频谱感知、频谱决策、频谱共享、频谱切换等方面的研究进展，并对现有研究成果、未来研究方向及存在的问题进行了综合性的总结和展望。 系统结构设计 集中式结构：早期广泛采用，中心节点管理控制，灵活性差。 分布式结构：逐渐重视，节点自主决策，增强适应性。 混合结构：结合集中与分布优势，成为研究热点。 频谱感知 基本原理：关键技术之一，用于检测未使

Acycle: Acycle是一个用于研究和教育的时间序列分析软件，提供强大的分析工具和用户友好的界面，适合学术研究和教学使用。

The LTV-MATLAB model is a MATLAB implementation of the LTV homomorphic encryption scheme used for research purposes. It includes a full adder homomorphic circuit for experimentation and analysis. This code allows researchers to explore homomorphic encryption techniques and their applications in secu

DFT MATLAB Source Code is an exciting and powerful open-source package designed for scientific developers and users who need modern and adaptive platforms for research. It provides a wide range of functionalities that make it easy to perform Discrete Fourier Transform (DFT) operations with flexibili

站点个性化技术的必要性：随着互联网用户数量的剧增，Web站点面临用户需求多样化的问题。传统的Web系统为所有用户提供相同的服务，无法满足用户个性化的需求。因此，提供个性化服务成为Web站点发展的重要趋势。个性化服务可以通过减少用户寻找信息的时间，提高浏览效率，从而增强用户体验。 个性化技术的基本思路：个性化技术包括收集用户的访问信息、分析这些信息，并根据分析结果向访问者提供合适的信息。其核心在于构建用户的特征模型，并将信息主动推送给符合特征的用户。这包括寻找与用户特征相匹配的信息，或者在用户群体中推荐感兴趣的信息。 常用个性化技术的局限性：过去在个性化服务领域中，协同过滤技术被广泛

【原创】基于JSP和SQLSERVER的酒店客房信息管理系统（查重通过） JSP与SQLSERVER技术结合，为酒店客房管理系统提供了一个高效的解决方案。 系统通过数据库交互，实现了客房的增、删、改、查功能，并优化了用户界面。 使用SQLSERVER作为后端数据库，确保了数据的稳定性和安全性。 论文详细描述了系统的设计流程、技术选型及实现方法，并进行了数据测试和性能评估。 系统不仅提升了酒店管理效率，还大大优化了客户的预定体验。 关键技术：JSP, SQLSERVER, 酒店管理系统 该系统具备高度的可扩展性，可根据需求进一步开发新的功能模块。

在粒子物理学研究中，背景分离技术是数据分析的重要部分，尤其是在信号与背景的分类中，信号代表我们感兴趣的粒子事件。我使用了多种机器学习技术，尤其是背景分离，来进行数据分析，以获得在其他数据集上的分析经验。本研究包括了在Coursera的Andrew Ng机器学习课程中的一些项目，这些项目使用了Matlab进行实现。 Matlab作为一种高级科学计算语言，能够处理各种机器学习任务，特别是信号与背景的分类。课程内容包括线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、K均值聚类等常见模型的应用。这些模型的实现涉及到诸如梯度下降、成本函数等技术细节。 例如： 例1：在练习1中，我们使用了线性回归模型，通过输入

Big data technology has become a hot research topic in the field of education, focusing on analyzing large amounts of educational data collected to improve teaching methods and enhance education quality. Among educational big data, learning analytics is particularly important, as it helps teachers u

本研究探索基于大数据的高校心理危机预警系统的智能服务应用。通过分析学生的心理健康数据，结合现代信息技术，设计出一种智能化的心理危机干预机制。系统利用大数据分析学生的行为、情感及心理变化，从而及时预测并预警潜在的心理危机情况，提供个性化的心理辅导和干预服务。该研究不仅能够有效帮助高校管理层早期发现学生心理问题，还能为心理健康教育提供数据支持，提升心理危机应对能力。