正定矩阵因子分析是目前在环境领域污染物源解析方面比较成熟的定量源解析方法，易操作，自身带bootstrap不确定性分析，定量分析污染物来源的最佳选择，克服了原有主成分分析等其他首体模型易出现非负等无法解释因子载荷现象的出现。

完整英文版ISO/IECGUIDE98-3-SP2：2011Supplement2-Uncertaintyofmeasurement--Part3:Guidetotheexpressionofuncertaintyinmeasurement(GUM:1995)-Extensiontoanynumberofoutputquantities（扩展到任意数量的输出量）。
本指南-增补2涉及的测量模型有任意数量的输入量和任意数量的输出量。
所涉及的量可能是实数或复杂的。
还为多变量模型的输出量提供覆盖区域，该范围对应于单个标量输出定量的覆盖间隔。

本文报道了一种在铜片上采用原位生长法制备的Cu2O-AgSERS基底的方法。
通过优化制备Cu2O的退火温度和时间及制备Cu2O-Ag的AgNO3浓度和反应时间，获得的原位生长Cu2O-Ag基底具有良好的拉曼增强效果。
通过对基底的表征及仿真模拟，发现基底表面形成的凹型空间和均匀密布的AgNPs提供了丰富的SERS“热点”，且该基底具有较好的疏水性，因此SERS活性显著。
该基底对多种违禁药物都有很好的灵敏度，拉曼强度与药物浓度具有良好的定量关系，孔雀石绿、恩诺沙星和呋喃西林的检测线分别为4.9nM、0.72μM和0.12μM。
本文提出的基底制备方法具有工艺简单、成本低且SERS活性高等优点，在环境监测领域具有较好的应用前景。

GCSolution操作步骤说明一般操作内容气相色谱的分析方法含两个方面的参数：分析参数和计算参数分析参数：是指期限色谱主机设定的参数，包括进样口的温度，载气流量、压力、分流比；
柱箱温度及温度程序；
检测器的温度、灵敏度、电流、采集速度及停止时间。
1．开机：连好流路，先开载气再开电源，开辅助气，设定流量、温度、检测器参数；
2．用默认处理参数进行样品分析；
3．根据图谱调整分析条件，再分析样品，直至得到理想谱图。
计算参数：包括峰处理参数（积分参数）、定量参数、定性参数。

Python语言调用SVR算法实现回归分析，代码示例，线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。
这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。
只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。

一、需求分析随着社会服务行业的发展，餐饮业对自身服务的质量和能力也有了更高的要求。
餐饮管理系统正是在这样的情况之下越来越受到重视。
餐厅的内部服务项目众多，既需要完成前台的服务工作，还需要完成后台的管理工作，如果没有一套可靠的餐饮管理系统，单凭手工操作，不仅效率低，而且会极大地影响到酒店的服务质量。
设计的目标：实现餐饮管理的科学化、自动化，提高各个模版的办公效率，为高质量的餐饮服务提供保证。
系统功能概述民以食为天，随着人民生活水平的提高，餐饮业在服务行业中占有越来越重要的地位。
经过多年发展，餐饮管理已经逐渐由定性管理，进入到重视定量管理的科学阶段。
众所周知，在定量管理的具体实现方法和手段方面，最有效的工具就是计算机管理。
传统的手工操作管理存在着许多无法避免的问题，例如：人工计算机账单金额出现差错；
收银工作中跑单、漏单、偷钱现象普遍；
个别服务员作弊、改单、宰客情形时有发生；
客人消费单据难以保存和查询。
如果借助计算机来管理，就可以轻松的解决处理这些问题。
一个餐饮管理信息系统应该包括基本的餐厅的服务管理、管理人员信息的维护等，以及与之相应的操作。
所以整个餐饮管理信息系统分为两个大部分，即后台的数据管理维护和前台的操作。
后台数据库的管理能保证系统各项功能正常运行，前台操作能提供给客户尽可能方便快捷的服务。
功能模块划分1. 前台操作系统订餐管理模块：点菜（输入桌台代码和食物代码）、加菜、下单。
结账管理模块：结账（输入桌台代码）、结账方式选择（包括现金结账、信用卡结账、支票结账、签单等）。
交班管理模块：统计当班数据（包括桌台数、人民币结账金额以及总金额等），为下班操作作准备。
2. 后台管理维护系统用户权限设置：可以查询员工的基本资料（姓名、性别、年龄、出生年月、籍贯、家庭住址等），员工登录名称、密码、员工操作权限等，可以根据需要进行设置。
菜谱设置：新菜单录入（包括菜式名称、代码、类型、价格、成本等）、菜式修改、删除等菜式维护。
付款方式设置：分为人民币付款、信用卡、支票签单等，可以根据需要进行添加和删除。
系统流程分析系统流程图1所示。
当用户进入系统主界面以后，新用户经过注册后才能凭借其用户名和密码登录，老用户可以直接登录。
用户登录以后，系统自动判断出其操作权限。
操作权限包括普通员工和管理人员。
新用户的操作权限默认为是普通员工。
普通员工只能进行订餐、结账操作，而管理人员除此之外还可以进行系统设置与营业分析。

《网络数据的统计分析:R语言实践》简介：互联网、社交网络、病毒营销等事物已经为大众所熟知，网络充斥着我们日常生活的各个方面。
在这样的背景下，网络分析成为了定量科学发展最快的领域之一，其起源可以追溯至20世纪30年代的社会网络分析以及几个世纪前的图论研究。
网络研究离不开对数据的度量与分析，因此统计方法在网络分析中发挥着重要作用。
在网络研究的相关书籍中，《网络数据的统计分析:R语言实践》首次采用了这种统计视角。
从最基本的数据操作和网络可视化，到概括网络的特征，再到对网络数据建立模型，《网络数据的统计分析:R语言实践》用丰富的案例说明了如何利用多个R语言扩展包进行各类网络分析。
R语言扩展包igraph提供了大量用于网络分析的功能，书中以其作为主要的工具。

强非线性振动系统的定量分析方法浙江大学出版社陈树辉教授

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

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。

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。