过去的几十年里，计算机模拟在材料科学与技术中的应用对于材料设计的定量化产生了革命性的影响。
各种热力学和动力学模型的组合使得预测材料加工过程中材料的成份、结构及性质成为了可能。
数学模型在产品研发和过程控制中日益显著的重要性佐证了对于热力学计算和动力学模拟的迫切需求。
并且现代定量化的材料设计已经从计算热力学及动力学中获得了巨大的收益。
将多元多相体系中各元素/组元/相的热力学平衡和局部平衡信息以及材料加工过程中的相变动力学（以及化学反应、表面反应、形核、熟化、流体流动性等）信息整合在一个软件系统中对于解决化工、冶金、汽车、航天及电子工业中材料设计和过程控制中的实际问题是至关重要的，并将同时满足自然和环境工程中资源勘探、能源循环和废弃物处理的需要。
热力学/动力学数据库最重要的特性之一就是提供了在不同外部和内部因素影响下研究热力学平衡以及动力学过程一种较之实验方法更为快捷的手段。
此外，热力学及动力学数据库与工具手册相比可以为用户提供自相一致、可行的以及最新的数据。
一个通用的热力学/动力学数据库必将为多个传统上认为是不同的领域提供高品质的内部一致的数据，如冶金、钢铁/合金、陶瓷、高温气相平衡、溶液化学以及地球化学。
在绝大多数的应用中，多元多相体系/过程中由于组分数量众多以至于必须采用计算机软件才可以快速并准确地计算各种热力学平衡及动力学过程。
现有的Thermo-Calc和DICTRA数据库系统即是这样的成功的尝试，它是一套强大且精细的软件系统，简单易学同时可以用于计算各种热化学计算以及一些类型的动力学模拟。
通过Thermo-Calc进行热力学计算以及DICTRA进行动力学模拟可以显著地提高用户在研发设计新材料、选取热处理温度、优化制造过程、指导材料应用以及保护环境等方面的能力。
这样一套功能全面的软件/数据库/接口程序在世界范围能被证明是最强大而灵活的工程软件，它可以大大减少耗时费力的实验，提高产品品质和控制环境影响。

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局部二值拟合模型，LBF，活动轮廓模型的一种，CV模型局部演化，水平集分割，有matlab代码和文献，可以直接运行。

　　编制程序，完成局部优化过程中的基本块划分。
给定一段代码，判定程序的入口语句，划分基本块，删除无用产生式和冗余节点。

用matlab实现的非局部去噪，算法执行速度虽然有些慢，但是效果相比较于双边滤波而言是非常好的。

SIFT作为场景图像的局部特征能够较好的表征和区分不同的场景。
对于类别间距较大的样本，SVM能够很好的分类.

本文在图像稀疏性先验的基础上#引入局部AC模型和非局部自相似性作为图像额外的先验信息#提出了非局部正则化的[+图像重建模型#并给出了相应的数值求解算法$

基于局部特征的卷积神经网络模型

先简单地介绍了局部低秩矩阵分解推荐算法（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＭａｔｒｉｘＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，化ＯＲＭＡ）的内容该推荐算法结合了基于记忆的协同过滤推荐算法和基于模型的协同过滤推荐算法的特点。
然后介绍了时间因素对推荐系统的影响，接着介绍张量分解这一数学模型，最后针对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ忽略时间因素这一缺点，结合张量分解对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ进行改进，提出了改进的基于时间的局部低秩张量分解（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＴｅｎｓｏｒＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ＬＬＯＲＴＦ）推荐算法

针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明:与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示了源图像中的边缘和细节信息,对比度和清晰度都有所提高.该算法用matlab得以实现。

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。