最新实例
2013~2014年我国道路危险化学品运输事故统计分析及防控对策
你要找一种高效的统计方法吗?这份报告应该会让你有些启发。它基于 2013~2014 年我国的 562 起危险化学品运输事故,给出了详细的统计数据,涵盖了事故发生的路段、化学品种类、致因因素以及发生的具体时间段。通过数据,你可以看到哪些因素最容易引发事故,比如易燃液体化学品的运输风险,以及交通事故引发的危险化学品事故比例较高。此外,报告还给出了减少事故的对策建议,挺实用的,是对需要研究交通安全或危险品运输的朋友。,这份报告的到位,给你带来一些有价值的数据参考,值得一看。
sms_analysis情感分析与短信互动统计报告
想了解自己和伴侣之间的短信互动吗?sms_analysis给你一个简便的方式来进行。通过这个工具,你可以将你们的 WhatsApp 聊天记录上传,生成一个包含情感、活跃时间段等信息的 PDF 报告。操作其实简单,只需要几步,甚至不需要跑代码哦。如果你有历史聊天记录,就可以试试看。不过,目前版本只支持英语(美国),而且情感和分数对非英语语言的支持不太好。,这个工具能给你带来有趣的数据,还是蛮有意思的。
是否为大样本SPSS统计分析基础教程
想深入了解 SPSS 统计,是大样本统计吗?这篇《是否为大样本-SPSS 统计基础教程》挺适合你。文章了如何判断样本是否满足大样本条件,是当样本量大于 30 时,如何应用区间估计。对于经常统计数据的开发者来说,掌握这些基础方法能让你在实际数据时更加得心应手。嗯,数学公式结合 SPSS 操作,可以快速你理解统计背后的原理。如果你还不太确定如何进行区间估计,按照教程一步步走,应该能理解得比较清楚。
青岛科技大学2012年科技论文统计分析报告
青岛科技大学 2012 年科技论文统计报告挺有意思的,里面详细了 2012 年论文发表和引用情况。报告显示学校的科技实力提升得挺快,国际论文的引用次数已经达到了 1757 次,在高校排名上也挺不错的,排在第 77 位。不过也有一点需要注意,国际论文的数量有点下降,国内论文增长的速度也不算快。你如果对学校的科研情况感兴趣,这份报告可以给你不少启发哦。
青年和老年冠心病患者危险因素分析2013年
嘿,想了解一下冠心病的危险因素吗?这篇《青年和老年冠心病患者的危险因素(2013 年)》了不同年龄段患者的风险因素,了蛮有价值的数据支持。研究发现,青年组的主要危险因素包括冠心病家族史、吸烟史、体质指数和血甘油三酯,而老年组则更多是高血压和糖尿病史。这篇文章的挺实用的,对防治工作也有,尤其是针对不同年龄群体的精准防治方案。总结一下,想做相关健康研究的朋友可以看看这篇,数据详实且比较有启发。
论文研究图像混合与小波变换的双重彩色图像隐藏方法
图像混合和小波变换的双重彩色图像隐藏方法是一种相对新颖的技术,能够通过两次隐藏实现对彩色图像的深度加密。将秘密图像混合到载体图像中,再利用小波变换进行进一步隐藏。这样不仅能够有效增加隐藏的深度,而且还能够抵抗常见的直方图统计。,这种方法的隐蔽性更好,信息量也更大,且相对较难被破解。对于需要进行图像加密和隐藏的项目来说,这种技术还是蛮实用的。你如果正在做图像保护相关的工作,这种方法绝对值得尝试哦!
Clone-Study代码克隆研究工具和结果
对于想了解和研究代码克隆的朋友,clone-study无疑是个不错的选择。它不仅包括了各类代码克隆检测工具,还整合了中间结果和详细的研究基准,给你一个全面的视角。文件结构上比较清晰,像是study-objects存放了测试过的克隆检测工具的源代码,detection-parameter则保存了使用的检测工具参数。你可以通过cloning-reports查看工具生成的报告,还可以利用工具链中的CloneListCruncher进一步克隆数据。报告、样本、统计应有尽有,适合做相关研究的开发者。如果你有兴趣深入了解,还可以查看相关的论文和工具。,如果你需要一个系统的代码克隆研究资源,clone-st
地统计学分析方法PPT介绍
地统计方法的 PPT 挺不错的,适合对空间数据感兴趣的朋友。它主要了如何通过变异函数研究空间分布中的随机性和结构性,内容深入但又不复杂,清晰。如果你刚接触地统计学,看这个 PPT 是个不错的起步。它你理解一些比较抽象的概念,比如空间数据的依赖性,听起来有点复杂,但其实了解了基本原理后,操作起来挺。 而且,PPT 里也有关于克里格插值等常用工具的,这对于实际工作中的数据有。如果你想更深入地学习地统计学,除了看这份 PPT,还可以参考一些相关文章,像是关于空间统计的资料。具体的应用场景,比如对地质数据的插值,也有相关内容。 如果你是初学者,可以先从基础的理论入手,逐步了解如何空间数据的相关性。这样
数学建模的基本方法数学模型姜启源
数学建模的基本方法确实蛮实用的,尤其是它可以你更好地理解现实世界中的各种复杂问题。这个模型讲的是如何通过数据和机理,建立出符合实际情况的数学模型。你会学习到如何把一个看似混乱的“黑箱”问题,通过统计找到合适的数学表达方式。实际上,建模过程中并没有统一的规则,主要还是靠具体案例来理解和掌握。比如,你可以结合机理和测试来逐步优化模型结构和参数,学习如何从现实问题中找到最适合的数学模型。尤其是它对于大规模数据、优化模型来说,挺有的。如果你在做数据或模型设计,这个内容肯定能给你一些启发。
苏州地铁1号线车站深基坑围护结构变形性状分析2013年
苏州地铁 1 号线车站的深基坑变形性状,挺值得参考的。通过详细的监测数据,了 23 座车站的基坑变形特性,还跟其他地方的数据做了比较。对于结构有一定,尤其是不同围护结构的侧移、沉降变化等。要是你对地铁工程或者基坑监测感兴趣,这个应该能给你一些启发。而且如果后续有类似的地铁项目,这些数据和规律对你会有用哦。