在年龄不同的大型队列中获得的大脑扫描促进了最近在建立规范的大脑衰老图表方面的进展。在这里，我们提出了一个关键的问题，即与年龄相关的大脑轨迹的横截面估计是否与直接从纵向数据测量的结果相似。我们表明，从横切面绘制的脑图中推断出的与年龄相关的大脑变化可能大大低估了纵向测量的实际变化。我们进一步发现，个体之间的大脑衰老轨迹差异显著，很难用横断面估计人口水平的年龄趋势来预测。预测误差与神经影像学混淆和生活方式因素有一定关系。我们的发现为纵向测量在确定大脑发育和衰老轨迹中的重要性提供了明确的证据。
正好最近在准备课程新增内容，查阅了很多资料，发现了一个个人根绝非常棒的可视化工具包-MetPy。详细介绍如下：
环面及其变体 要玩转环面，先要构造出环面，然后才可以谈其它。本节将介绍如何从环面出发，用数学公式让它发生各种形变，以及如何变化参数，生成动画。 01 构造环面 我们都很熟悉圆的参数方程，比如对一个半径
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量，它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描，然后识别图像中的待测量物体，得到其边界或形状信息，最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺（直径测量）为例，介绍智能视觉测量系统的技术原理，以及需要解决的难点问题。
css是个神奇的东西，在学习的过程中你会发现绘画和艺术的美,金字塔是世界八大奇迹之一，设计精巧，计算精密，令世人赞叹。那么如何用CSS画一个金字塔呢？
一般机器人手臂有3个自由度，即手臂的伸缩、左右回转和升降 (或俯仰)运动。手臂回转和升降运动是通过机座的立柱实现的，立柱的横向移动即为手臂的横移。手臂的各种运动通常由驱动机构和各种传动机构来实现。手臂的 3 个自由度，可以有不同的运动 (自由度)组合，通常可以将其设计成如图 2-34 五种形式。
一般的3D编程仅仅须要使用RGB颜色空间就好了，但事实上美术人员很多其它的是使用HSV(HSL)，由于能够方便的调整饱和度和亮度。
▪ 本文利用新闻数据，以全量公司（上市+非上市）为节点，以共同出现在新闻中为边，构建了新闻共现网络，并对其做社群检测；
AutoCAD 2023直装版是一款集快速看图、3D浏览、DWG画图、CAD批注、CAD测量、画图制图于一身的软件，让用户得到了极好的体验。该软件一直以来都受到广大专业人士的好评，该软件应用于多个领域，其作用不可忽视。由30年CAD开发背景的浩辰CAD出品的轻量级二维及三维图纸览图及编辑的电脑端CAD看图软件，受到了专业人士的极大赞美。
全球原木年产量约40亿立方米。在砍伐、交易、运输交割、生产加工的时候，通常需要测量体积（检尺）。木材检尺的核心是测量横截面的直径与长度。当前市面上的原木大多是定长的，不需要测量长度。根据直径与长度，采用固定的公式（由各个国家或地区的国标定义）可以计算出每根原木的体积。
。若按照等强度设计，即任何一个截面的压应力都等于许用应力，如图1所示，桥墩顶面的横截面面积为：
拉伸试验得到的应力应变，通常是指工程应力和工程应变，用于计算应力应变的横截面积和长度，是未变形的初始横截面积和初始长度（便于测量）。与之对应的，还有真应力和真应变，用于计算应力应变的横截面积和长度，是变形后的横截面积和长度。
摘 要 ：透视投影是3D渲染的基本概念，也是3D程序设计的基础。掌握透视投影的原理对于深入理解其他3D渲染管线具有重要作用。本文详细介绍了透视投影的原理和算法实现，包括透视投影的标准模型、一般模型和屏幕坐标变换等，并通过VC实现了一个演示程序。
假想，你现在需要分析2000-2014年，全国34个省级行政区基础建设投资对GDP的影响分析，或者说构建回归模型： GDP = a × 基础建设投资额 + e 但是问题来了，你现在手上的数据，不仅有时间序列（2000-2014），也有横截面（34个省），那么怎么办？是将每个省求14年的均值呢？还是对每一年求34个省的均值？ 好纠结啊！ 别急，面板数据就是用来处理这个的。面板数据是既有时间序列、又有横截面的数据，一般学经济的同学会比较常处理到这样的数据。 数说君的硕士毕业论文就用到了这个模型，因此本文也是数说
1、因子筛选应与所用模型相匹配，若是线性因子模型，只需选用能评估因子与收益间线性关系的指标，如IC、Rank IC；若是机器学习类的非线性模型，最好选用能进一步评估非线性关系的指标，如 Chi-square 及 Carmer's V 等；
什么是3D打印？ 3D打印，即快速成型技术的一种，它是一种以数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。 3D打印常用术语 众所周知，3D打印机并不是建筑师创造的。事实上，绝大多数3D打印机制造商甚至都不知道自己的机器可以应用于建筑行业。这些层级打印机，也就是人们所说的3D打印机是为航空、汽车和其他需要物理输出或测试、展示其设计的工程行业的设计师创造的。建筑师尝试这个技术的初期，很快便发现他们的文件远比工程师复杂得多，同时又内含许多错误，导致了机器无法正确解
它与霍华德休斯医学研究所（HHMI）Janelia Research Campus和剑桥大学合作，公布了一项研究结果，探讨一个神经元接着一个神经元，自动重建整个果蝇的大脑。
一、面板数据简介 信息技术的发展使得数据越来越膨胀，传统的截面数据和时间序列已经不能全面刻画经济的演变，在大数据背景下，同时分析比较横截面观察值和时间序列观察值的需求越来越大。面板数据就是指既含有截面又含有时间序列的数据，分析比较这种数据的模型就是面板数据模型。 相对于一般的回归模型，面板数据模型不仅能够更好的识别和度量单纯时间序列模型和单纯横截面数据模型所不能发现的影响因素,而且可以克服多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更高的自由度和更高的估计效率，减少共线性。因此，面板数据可以更准确地刻
上图中a,b,c三个图两边受力都不同，但在杆中间截面上的内力时相同的，所以上图三种不同的组合，因为静力等效，所以可以都换为a图的形式进行计算。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说BEAM188简单应用,希望能够帮助大家进步!!!
速率是指计算机网络中的主机在数字信道上，单位时间内从一端传送到另一端的数据量，即数据传输率，也称数据率或比特率。比特(bit)是数据量的最小单位，s(秒)是时间的最小单位。所以速率单位为bit/s或bps(bit per second)，类似的有kb/s(k=10^3)、Mb/s(M=10^6)、Gb/s(G=10^9)、Tb/s(T=10^12)，1Byte=8bit 1B=8b 1B/s=8b/s(或1Bps=8bps)
在VC++中使用OpenCV进行颜色检测非常简单，首选读取一张彩色图像，并调用函数cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);函数将原图img转换成HSV图像imgHSV，再设置好HSV三个分量的上限和下限值，调用inRange函数inRange(imgHSV, lower, upper, mask);将HSV色彩图像转换成掩码图，掩码图中只有黑白二值图像，从而达到颜色检测的目的。颜色检测通常可以用于物体检测和跟踪中，尤其在不同的图像和物体中根据特定的颜色去筛选出某个物体。
在 Caffe 中，全连接层 的 type (层类型) 为 Inner Product 。 输出一个简单向量（把输入数据blobs的width和height全变为1）。
deform环件轧制工艺是一种环形坯壁厚减薄、直径扩大的塑性成形工艺，坯料和工艺设计均有成熟的理论指导，但在实际生产中仍存在很多问题，尤其截面复杂的环形零件，例如主辊与坯料接触的宏观打滑问题、端面裂纹和凹陷、周边飞刺等等各种问题。
通常的PCB设计电流都不会超过10A，甚至5A。尤其是在家用、消费级电子中，通常PCB上持续的工作电流不会超过2A。
今天小编和大家一起来复现一幅实验原理的插图，这副插图主要是绘制了产妇的免疫反应和后代中非典型行为的脑回路，作为文章的第一幅图，给读者们清晰地展示了作者的实验思路和科研推断。 原文名称：Mum’s bacteria linked to baby’s behaviour——《Nature》 原文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7082098/
如图1所示梁板承载力不足的时候，需要加固。粘钢加固便是其中的一种方法。下面就其力学原理做大致的分析。
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
自从Jegadeesh和Titman（1993）验证了“买入过去收益较高的股票，卖出收益较低的股票“的交易策略能够带来显著的正收益，动量效应的提出至今已经有30多年。这种动量效应在各种资产类别和全球范围内都很强劲，这可能是对有效市场假说最直接的反驳。对投资者来说，动量是一种稳健、多变且有利可图的投资策略，这种策略已被共同基金、对冲基金和被动ETF广泛采用。对于金融研究来说，动量与Fama（1970）的弱形式有效市场假说存在显著矛盾。
如今随着芯片制程的不断提升，芯片中可以有100多亿个晶体管，如此之多的晶体管，究竟是如何安上去的呢？
扫描特征就是通过草绘或选取轨迹线，然后沿该轨迹线对草绘截面进行扫描来创建实体薄板或者曲面。常规的截面扫描可使用特征创建时的草绘轨迹，也可以使用由选定基准曲线或边组成的轨迹。扫描特征的应用比较灵活，能够产生形状复杂的零件。
我们可以看到，材料的性能分为材料的使用性能和材料的工艺性能。使用性能是指材料在使用过程中所表现的性能， 包括力学性能、 物理性能、化学性能。工艺性能是指材料在加工过程中所表现的性能，包括锻造、锻压、焊接、热处理和切削加工性能等。
sliding window (滑动窗口) 在深度学习中得到了极其广泛的运用。从卷积层到池化层，都能看见它的身影。
EViews是一个非常强大的时间序列软件包，具有易用性和高度定制化的特点。它适用于处理时间序列、横截面或纵向数据，不仅适用于经济学领域，而且适用于任何需要进行数据分析和模拟的领域。借助EViews，您可以轻松管理数据，进行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并创建高质量的图形和表格以供发布或嵌入其他应用程序中。EViews拥有直观的用户界面和强大的分析引擎，将现代软件技术的最佳优势与您所需的功能融合在一起。无论您是专业人士还是学生，EViews都可以满足您的需求，并为您带来前所未有的灵活性和易用性。
通常的PCB设计电流都不会超过10A，甚至5A。尤其是在家用、消费级电子中，通常PCB上持续的工作电流不会超过2A。但是据EDA365电子论坛了解，有的产品设计动力走线，持续电流能能达到80A左右，考虑瞬时电流以及为整个系统留下余量，动力走线的持续电流应该能够承受100A以上。
1、绘制零件的底台；在草图中先画一个矩形，然后使用对称中心线命令，做到草图对称，然后再根据所绘图形的尺寸进行标注；
光照对我们示例着色模型的影响非常简单；它为着色提供了一个主导方向。当然，现实世界中的照明可能非常复杂。可以有多个光源，每个光源都有自己的大小、形状、颜色和强度；间接照明甚至增加了更多的变化。正如我们将在第9章中看到的，基于物理的、写实的着色模型需要考虑所有这些参数。
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有人说我写的很烂，却不具体指出来。我只想说，我不是专职写这个，也没有任何收入，只是分享下自己的点滴，这种大神请绕道。或者您给我赞助，我去辞职专职写也可以。
常见到的电子元器件不为人熟知的内部结构，以下是这些元器件经过切割研磨后的横截面照片，多图预警！
这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文，医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态，包括CT到PET，MR到CT，CT到MR及MRI中T1,T2,FLAIR等之间的转化。
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasparrini [2014]中有更详细的描述 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ） 。
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。用以综合展示每个被纳入研究的效应量以及汇总的合并效应量。
在机器学习中，性能度量主要体现在三个指标： 查准率（P）、查全率（R）、F1 。
在量化投资领域中，因子（factor）就是对股票池进行筛选的指标。大家耳熟能详的因子模型（factor model）有
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78066082 2.1 Mini-batch 梯度下降法 2.2 理解 mini-batch 梯度下降
这篇文章展示了我们如何使用Metropolis-Hastings（MH）从每次Gibbs迭代中的非共轭条件后验对象中进行采样–比网格方法更好的替代方法。
前面的代码中我们一直使用立体缓冲几何体BoxGeometry来构造物体，这样构造出来的是一个长方体或正方体，Threejs提供了很多几何体的API，如圆形缓冲几何体、圆锥缓冲几何体、圆柱缓冲几何体等，下面一一进行介绍 1.立方缓冲几何体（BoxGeometry），立方缓冲几何体我们前面已经使用过了，它是四边形的原始几何类，它通常使用构造函数所提供的“width”、“height”、“depth”参数来创建立方体或者不规则四边形。 BoxGeometry可以接收6个参数，具体如下 BoxGeometry(width : Float, height : Float, depth : Float, widthSegments : Integer, heightSegments : Integer, depthSegments : Integer) width — X轴上面的宽度，默认值为1。 height — Y轴上面的高度，默认值为1。 depth — Z轴上面的深度，默认值为1。 widthSegments — （可选）宽度的分段数，默认值是1。 heightSegments — （可选）高度的分段数，默认值是1。 depthSegments — （可选）深度的分段数，默认值是1。 添加立方缓冲几何体到场景中，前面也使用过，使用下面的代码可以将立方缓冲几何体添加到场景中
首先，对于长度方向大于截面尺寸10倍以上的结构，通过用梁单元简化，可以有效缩减模型规模，提高计算效率。因此，梁单元适用范围很广，是常用的结构单元之一。
正常解剖结构的自动描绘是医学图像计算机分析的先决条件。二维放射线图像（例如胸部放射线照片）的分析是一项具有挑战性的任务，因为叠加的正常和异常结构可能会导致难以辨别特定对象的边界。这些结构的检测、识别和分割需要结合有关其位置和外观的先验知识。由于正常解剖结构的可变性和病理学的存在而导致的医学成像中这两个特性的巨大变化可以通过使用从示例中学习的监督系统来处理。
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