Cox模型

此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本，用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回，其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。

Matlab代码考克斯DLBCL-Morph：使用深度学习计算带有注释的DLBCL数字图像集的形态特征。DLBCL-Morph数据集包含42个数字扫描的高分辨率组织微阵列（TMA）载玻片，涵盖了209个DLBCL病例的临床、细胞遗传学和几何特征。我们通过组织微阵列（TMA）排列重复的组织核心切片，并使用H＆E和免疫组化染色（CD10、BCL6、MUM1、BCL2和MYC）对重复切片进行染色。深度学习模型用于ROI中的肿瘤核分割，并计算几何特征。我们建立了Cox比例风险模型，证明这些几何特征在生存预测中的效用，C指数（95％CI）为0.635（0.574,0.691）。研究表明，这些结果对于理解

在使用线性、logistic和cox限制性立方样条图时，数据的应用分析至关重要。这些方法在统计建模中扮演着重要角色，帮助理解数据的复杂关系和趋势。

量子图的微分方程不太好整？cox-Quantum-Graphs这个 MATLAB 代码包还挺贴心的，封装得蛮好，基本不用自己写底层逻辑。你可以直接建图、设置边长和顶点条件，还支持切换顶点类型，像是Neumann、Kirchhoff这类常见的都能搞定。 光谱行列式也能符号计算——目前还只支持 Neumann 顶点，其他像Dirichlet和Robin的要再等等。图的拓扑结构随你定义，还能解三次非线性 Schrödinger 方程，分支切换也有支持，适合搞点复杂场景测试。 图形可视化部分也还不错。能画出结构清晰、分叉的量子图，想快速对比几个结构差异的图，蛮方便的。用的是中心差分和重影点的手法来拉普

埃德加·科德于 1970 年提出关系模型，为数据组织和管理奠定了基础。

示例 1: E-R 模型：- 实体：部门（部门号、部门名）、经理（经理号、经理名、电话）- 关系：部门与经理是一对多关系 关系模型：- 部门表（部门号、部门名）- 经理表（经理号、经理名、电话）- 部门经理关联表（经理号、部门号） 示例 2: E-R 模型：- 实体：部门（部门号、部门名）、经理（经理号、部门号、经理名、电话） 关系模型：- 部门表（部门号、部门名）- 经理表（经理号、部门号、经理名、电话）

此 ER 模型适用于仓库管理，涵盖零件采购、供应和工程项目零件供应等业务流程。

数据库设计里的概念模型转物理模型这事儿，听起来挺玄，其实用对了工具，也就一两步的事。 的自动转换能力真的省了不少事，从概念图拖一拖、点几下鼠标，就能生成标准 SQL 脚本。适合那种前期设计已经清晰、但不想手动敲建表语句的场景。 概念模型偏向业务视角，适合让产品经理看得懂。像是画流程图那种感觉，矩形是实体，连线是关系，不需要技术背景也能理解。 接下来是逻辑模型，这个就开始往数据库靠了，变成了表啊、字段啊这些结构，不过还是不涉及具体数据库，算是中间形态。 最关键的是物理模型，这里就跟你要落地在哪个数据库系统关系大了。MySQL、Oracle、SQL Server 每家的语法都不一样，PowerDe

这些是我花了10个麦片下载的，希望对大家有所帮助。

介绍了STATCOM仿真模型的开发过程，重点是使用MATLAB进行仿真模型的构建。STATCOM作为电力系统中的重要组件，其仿真模型的准确性和可靠性对系统稳定性至关重要。