传染病流行过程的研究与其他学科有所不同，不能通过在人群中实验的方式获得科学数据。
事实上，在人群中作传染病实验是极不人道的。
所以有关传染病的数据、资料只能从已有的传染病流行的报告中获取。
这些数据往往不够全面，难以根据这些数据来准确地确定某些参数，只能大概估计其范围。
基于上述原因，利用数学建模与计算机仿真便成为研究传染病流行过程的有效途径之一

印制电路手册第6版_PDF电子书下载高清带索引书签目录_（美）库姆斯主编_北京：科学出版社.part1，重要提示要三个分卷下全才能解压

HW-精准社保-医保欺诈检测-竞赛题-实验题，数据科学课程实验题

这是我自己在C++builder中编程完成的一个简易科学计算器，是完整的工程，解压后可以直接运行验证结果

《多媒体技术基础(第3版)》在第2版的基础上，《多媒体技术基础(第3版)》对部分章节的内容做了更新，增加了MPEG-4AVI/H.264和多媒体传输方面的内容。
为保持多媒体技术基础课程内容的完整性，《多媒体技术基础》仍由四个部分组成：一是多媒体压缩和编码(第2-13章)，主要介绍声音、图像和数字电视媒体的基本知识、压缩和编码方法；
二是多媒体存储(第14-16章)，主要介绍CD、DVD、HD-DVD和Blu-rayDisc存储器的存储原理和存储格式；
三是多媒体传输(第17-20章)，主要介绍多媒体网络应用、服务质量(QoS)、因特网、TCP/IP协议和多媒体传输的基础知识；
四是多媒体内容处理语言(第21-22章)，主要介绍HTML和XML的基础知识。
每章附有练习和思考题以及参考文献和站点。
　　《多媒体技术基础》适合大学本科或本科以上学生使用，可作为多媒体爱好者的自学教材，也可作为信息技术工作者的参考书。
林福宗，清华大学计算机科学与技术系教授，1970年毕业于清华大学自动控制系。
从1989年开始对多媒体产生兴趣，其后一直从事多媒体技术基础的教学与应用研究，出版图书9本，包括《英汉多媒体技术辞典》、《多媒体技术基础》和《多媒体与CD-ROM》，在国内外学术期刊和会议上发表文章70多篇。

参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术，特别是在处理非平稳信号时，它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件，是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码，可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析，如傅立叶变换，只能对静态信号进行分析，即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而，在实际工程和科学问题中，许多信号的频率成分会随时间变化，这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题，时频分析应运而生，它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支，它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数，可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率，同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中，实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤：1.**数据预处理**：需要对原始信号进行适当的预处理，例如去除噪声、滤波或者归一化，以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**：常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换（STFT）、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**：对选定的模型进行参数估计，通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化，以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**：根据估计的参数重构信号的时频表示，并使用MATLAB的图像绘制函数（如`imagesc`）进行可视化，以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**：分析重构后的时频图，识别信号的关键特征，如突变点、周期性变化等，然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中，可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本，如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库，你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能，更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践，这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档，理解每一步的作用，以便于将这些知识应用到自己的项目中。

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

面向计算机科学的数理逻辑系统建模与推理答案（全部）logicincomputersciencemodellingandreasoningaboutsystemssolutions

一、研究的现状、意义1.1国内外研究现状（1）我国医院信息系统现状随着网络技术的发展和全球性信息高速公路的兴起，国内不少医院的信息管理已从单机、单项目应用发展到计算机联网。
医院信息管理系统（HIS）是运用计算机网络技术，对医院内各种信息进行收集、加工、传送和反馈的综合系统，它可通过数据共享提高了计算机及信息的利用率，为医院规范化、科学化、现代化管理提供一种有力的工具。
医院信息系统的使用为医院管理决策提供了先进科学的手段，便于实行医院、科室经济成本、效益核算的分级管理，改善医院服务环境，解决病人看病难、计费缴费难、取药难等问题；
有利于医院医疗质量管理，简化病人诊疗流程，提高医院服务能力，住院、门诊收费系统核价收费简便快捷，并对医院病人的预交款和医疗费用进行跟踪，能有效的堵截漏收费、欠费以及经济作案现象；
提高了管理水平和工作效率，能通过数据共享减少不必要的重复劳动，提高医疗资源的利用率，实现信息传输无纸化、成本效益核算自动化、管理科学化，为医院创造良好的经济效益和社会效益。
计算机网络系统的应用，不仅使医院日常的药物采购和管理工作实现了信息化，同时还能够通过各种网站信息综合查询，为评价、整顿、淘汰药物提供服务和依据。
总之，医院药物管理系统的应用，对推动医院药物管理工作水平的提高，具有举足轻重的意义，并给药学事业发展带来更广阔的前景和空间。
计算机技术的应用开拓了医院药学现代化管理的新进程。

基于LabVIEW开发的科学计算器，实现与世面上买到的科学计算器一样的功能

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。