CambridgeUROP2020：CYCLOPS在识别生物数据节律中的应用作者：亨利·林（HenryLim）背景昼夜节律影响生理和行为的许多方面，并调节哺乳动物的许多过程，包括体温，血压和运动能力。
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间，因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题，我们结合了对周期性结构，进化保护和无监督机器学习的理解，以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法（按周期性结构的循环排序（CYCLOPS））利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构，CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据，再使用按时间排序的鼠标和人类数据，对CYCLOPS进行了验证，并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间，因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题，我们结合了对周期性结构，进化保护和无监督机器学习的理解，以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法（按周期性结构的循环排序（CYCLOPS））利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构，CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据，再使用按时间排序的鼠标和人类数据，对CYCLOPS进行了验证，并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的
2024/2/11 2:12:40
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主数据管理MDM解决方案MDM为继承和管理参考数据提供免代码、低维护的解决方案。
在MDM系统成为数据仓库的维数据的确定来源后，它使数据仓库能够侧重于卷管理和数据交付的数据管理目标。
简而言之，主数据管理提供以下功能：1.“匹配与合并”逻辑，用于从一个或多个源系统识别并整合重复记录2.宽泛的单元格级别关联和历史记录，为数据内容提供了详细的审计跟踪3.适用于跨所有数据源和应用程序的所有关系数据的中央资料库
在MDM系统成为数据仓库的维数据的确定来源后，它使数据仓库能够侧重于卷管理和数据交付的数据管理目标。
简而言之，主数据管理提供以下功能：1.“匹配与合并”逻辑，用于从一个或多个源系统识别并整合重复记录2.宽泛的单元格级别关联和历史记录，为数据内容提供了详细的审计跟踪3.适用于跨所有数据源和应用程序的所有关系数据的中央资料库
2023/11/20 10:43:05
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matlab开发-2加权多项式拟合与估值。
两个脚本：polyFitWeighted2用权重拟合二维数据，polyVal2计算二维多项式
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2023/11/2 1:21:21
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比例导引理想弹道仿真Matlab代码给出了比例导引法的差分方程,采用Matlab语言,对比例导引法的导弹理想弹道进行了三维数据仿真,绘制出三维理想弹道。
随导弹与目标参数变化情况,对理想弹道的特性进行了分析。
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2023/10/29 15:15:09
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可以预测一二维数据！基于小波变换的时间序列预测！思路将数据序列进行小波分解，每一层分解的结果是上次分解得到的低频信号再分解成低频和高频两个部分。
2023/9/19 7:24:30
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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。
2024-04-09 15:03
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