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：
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。
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。
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。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
所以，话不多说，让我们创建一个空的实体集。我刚把这个名字命名为顾客。你可以在此处使用任何名称。现在它只是一个空桶。
呆鸟云：“看了好久 Pandas 代码，先简单了解一下，到底什么是 Pandas 吧，看看它到底能干什么？如果想了解更多 Pandas，请关注 pypandas.cn，查看最新版的 Pandas 中文官档。”
表格数据的特征工程本是一个模块化过程，目标是对数据集进行编码以获得更好的模型精度。
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。
文章：LiDAR-based SLAM for robotic mapping: state of the art and new frontiers
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
Traffic事故是非常普遍的。如果生活在一个广阔的大都市中，那么很有可能听说，见证甚至参与其中。由于交通事故的发生频率，交通事故是造成全球死亡的主要原因，每年缩短数百万人的生命。因此，可以预测交通事故或容易发生事故的区域的系统可以潜在地挽救生命。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合（1:1），有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pyda
本节算例使用actionScript编写，与javascript语法相近。主要阅读理解其算法，可以自己试着开发二维程序。
早在1897年，皮尔逊就警告说，在器官测量中使用两个绝对测量值的比值，可能会形成“伪相关”。自1920s以来，地质学的研究人员已经知道，使用标准的统计方法来分析成分数据可能会使结果无法解释。Aitchison认识到关于组成成分的每一个陈述都可以用成分的比率来表述，并开发出一套基本原理、各种方法、操作和工具来进行成分数据分析。其中，对数比变换方法被地质学、生态学等领域的统计学家和研究人员广泛接受，因为通过对数比变换，可以消除组成数据的样本空间（单纯性）受约束问题，并将数据投影到多元空间中。因此，所有可用的标准多元技术都可以再次用于分析成分数据。
视网膜光学相干断层扫描(OCT)是一种成像技术，用于捕获活体患者视网膜的高分辨率横截面。每年大约进行3000万次OCT扫描，对这些图像的分析和解释占用了大量时间。OCT被眼科医生大量使用以获得眼睛视网膜的高分辨率图像，同时也可用于诊断许多视网膜相关的眼病，因此OCT图像对医学图像处理任务中十分重要。
从这期开始，大猫课堂将会推出一个新的系列：R练习50题，目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作，例如寻找每组最大的N个观测等。本练习题来源于Renkun (github.com/renkun-ken/r-data-practice) 在Github上的共享，我们认为它包括了绝大多数实践中会遇到的问题，特别具有代表性。只可惜Renkun并没有提供答案，所以我们在这里提供我们的版本。
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。
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!!!
“[T]he concept of multiple regression and the linear regression model in particular constitutes the underlying platform of most econometric modeling, even if the linear model itself is not ultimately used as the empirical specification.”
OpenAI最近训练了一个名为DALL·E的神经网络，该神经网络通过文本描述为自然语言可表达的各种概念创建图像。
这是一个很久很久以前的一个故事，久到能够让人忘记原来这这些方程是如此的贴近自己的学习。你学或者不学，它都在这里，不难也不简单。过冷水今天就和大家分享一下一维热传导方程特别案例的具体求解方法。
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
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。
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：以多视图点云配准为研究对象，对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先，阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同，将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类，并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍，其中，多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类；多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后，介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后，对该研究领域研究现状进行总结，指出存在的挑战，并给出了未来研究展望。
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。本文中包含的结果并不代表科学发现，而仅出于说明目的进行报告。
引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh？ Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示，它说明了B
降低维度有两个主要用例：数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度（例如2或3维）允许可视化样本
今天给大家介绍的是阿卜杜拉国王科技大学高欣课题组发表在“IEEE T MED IMAGING”上的一篇文章”A Rapid,Accurate and Machine-agnostic
相比于浩如烟海的数据表格，大部分人还是更喜欢视觉资料，这一点已不足为奇。也是出于这个原因，人们通常才会在学术论文的前几页加上一张图表，并且清楚地标记上各种注释。
今天为大家介绍的是2020年6月谢菲尔德大学Laura Ferraiuolo教授课题组和BenevolentAI公司合作发表在Nature Reviews Neurology上的一篇有关神经退行性疾病诊断和治疗中的机器学习应用的综述。在这篇综述中，作者重点介绍了机器学习如何帮助人们早期诊断疾病、解释医学图像以及发现和开发新的疗法，有助于增进科学家们对疾病进程的了解。
什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的目的是什么？ 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需
脑部疾病的异质性是精准诊断/预后的一个挑战。作者描述并验证了一种名为Smile-GAN（SeMI-supervised cLustEring-Generative Adversarial Network），的半监督深度聚类方法，它研究了与正常大脑结构对比的神经解剖学异质性，从而通过神经影像特征识别疾病亚型。当应用于来自T1加权MRI的区域体积时（两项研究；2832名参与者；8146次扫描），包括认知正常的人和那些有认知障碍和痴呆症的人，Smile-GAN确定了四种神经变性模式。将此框架应用于纵向数据揭示了两种不同的进展途径。这些模式的表达测量预测了未来神经变性的途径和速度。模式表达在预测临床进展方面提供了与淀粉样/tau蛋白互补的性能。这些深度学习衍生的生物标志物为精确诊断和有针对性的临床试验招募提供了潜力。
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
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 ） 。
"数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点
thundeR 是一个免费的 R 软件包，集合了在强对流风暴业务预报中常用的对流参数的快速计算和可视化功能。核心算法是基于 C++ 代码,通过 RCPP 在 R 语言中的实现。
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。
摘 要: 线结构光扫描是三维重建领域的关键技术。光条纹中心提取算法是决定线结构光三维重建精度以及光条纹轮廓定位准确性的重要因素。本文详细阐述了光条纹中心提取算法的理论基础及发展历程，将现有算法分为三类，传统光条纹中心提取算法、基于传统光条纹中心提取的改进算法、基于神经网络光条纹中心提取算法，并提出每一类算法的优势与不足。最后，对线结构光中心提取算法的发展提出展望，生产更高质量的线激光器，扩充基于神经网络的光条纹中心线检测模型的训练样本。
在阅读 RTKLIB的源码时，发现了ECEF和大地坐标系的相互转换的函数，大地坐标系（φ,λ,h）转成ECEF（X,Y,Z）与所看书籍（GPS原理与接收机，谢刚，电子工业出版社）的公式是一样的，而EC
在开发股票投资模型这项工作中，很少有凭空搭建的楼阁。尽管可以使用机器学习类的工具增强模型性能，但是大部分模型的基础结构，依然基于传统的资产定价模型和因子分析演化而来。
文章介绍 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问到，它们的特点
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。
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
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。
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